Raisonnement médical, arbres de décision

Raisonnement médical, arbres de décision<o:p></o:p>

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I)            Notions d’épistémologie<o:p></o:p>

A) Observation et description du réel<o:p></o:p>

·      L’observation et la mesure<o:p></o:p>

Données : ce qui est perçu immédiatement par observation<o:p></o:p>

Donné : ce qui se présente à la conscience<o:p></o:p>

Mesure : quantification d’un phénomène<o:p></o:p>

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·      La taxinomie<o:p></o:p>

Taxonomie : science des lois de la classification<o:p></o:p>

Classification : action intellectuelle de distribuer par classe ou par catégories<o:p></o:p>

Catégorie : ensemble de personne ou de choses de même nature<o:p></o:p>

Classe : ensemble d’individus ayant des caractères communs<o:p></o:p>

Classement : façon dont un ensemble est rangé<o:p></o:p>

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B) Interprétation du réel, raisonnements<o:p></o:p>

·      Définitions<o:p></o:p>

Inférence : passage d’un admis initial à un admis qui est accepté<o:p></o:p>

Raisonnement : enchainement d’énoncés ou de représentations<o:p></o:p>

Heuristique : raccourci mental<o:p></o:p>

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·      Raisonnement analogique<o:p></o:p>

Les mêmes causes produisent les mêmes effets<o:p></o:p>

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·      Raisonnement déductif<o:p></o:p>

Modus ponens è Tous les hommes sont mortels, Socrate est un homme, donc Socrate est mortel<o:p></o:p>

Modus tollens è si A donne B et non B alors non A<o:p></o:p>

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·      Raisonnement hypothético-déductif<o:p></o:p>

Raisonnement déductif de type modus tollens qui tire des conséquences dont la validité est liée à la validité de l’hypothèse<o:p></o:p>

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·      Raisonnement inductif<o:p></o:p>

Raisonnement qui va du particulier au général<o:p></o:p>

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·      Raisonnement probabiliste<o:p></o:p>

Application du théorème de Bayes<o:p></o:p>

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II)         La décision<o:p></o:p>

A) Définitions et étapes de la décision<o:p></o:p>

On identifie le problème è formule des hypothèses è choisit une solution.<o:p></o:p>

Peut être effectué à partir de ses conséquences<o:p></o:p>

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B) Décisions diagnostiques<o:p></o:p>

Générations d’hypothèses è diagnostic è intégration de l’ensemble des données dans un arbre de décision è déterminer la gravité de la pathologie diagnostiquée<o:p></o:p>

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C)  Décisions thérapeutiques<o:p></o:p>

·      Analyse critique des évaluations<o:p></o:p>

Seuls les essais thérapeutiques comparatifs peuvent démontrer le rapport entre la cause et l’application d’une thérapeutique et le résultat obtenu<o:p></o:p>

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·      Quantifier l’effet d’un traitement<o:p></o:p>

Il existe plusieurs risques :<o:p></o:p>

- le risque relatif<o:p></o:p>

- la réduction relative de risque<o:p></o:p>

- la différence des risques <o:p></o:p>

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·      Number needed to treat<o:p></o:p>

Le NNT est le nombre moyen de sujet qu’il est nécessaire de traiter pour éviter un événement.<o:p></o:p>

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III)      L’aide à la décision<o:p></o:p>

A) Solutions envisageables<o:p></o:p>

- acquisition avec ouvrages de médecine<o:p></o:p>

- recherche informatisée<o:p></o:p>

- modélisation d’aide décisionnel basée sur des algorithmes<o:p></o:p>

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B) Analyse de la décision<o:p></o:p>

- calcul de probabilités<o:p></o:p>

- utilise des informations existantes<o:p></o:p>

- arbres de décisions<o:p></o:p>

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C)  Les arbres de décision<o:p></o:p>

·      Formalisme<o:p></o:p>

Ils se font une fois les modalités et les résultats ont été précisés.<o:p></o:p>

L’arbre représente tous les scénarios possibles<o:p></o:p>

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·      Notions d’utilité<o:p></o:p>

On utilise :     - des degrés de préférence à chaque solution<o:p></o:p>

                       - des scores d’utilité pour choisir la meilleure solution<o:p></o:p>

                       - des probabilités de survie<o:p></o:p>

                       - des critères objectifs ou subjectifs<o:p></o:p>

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