Skip to main content
Arquivos Brasileiros de Cardiologia logoLink to Arquivos Brasileiros de Cardiologia
. 2022 Nov 9;119(5 Suppl 1):27–34. [Article in Portuguese] doi: 10.36660/abc.20220405
View full-text in English

Dedução, Indução e a Arte do Raciocínio Clínico na Educação Médica: Revisão Sistemática e Proposta Bayesiana

Marcos Roberto de-Sousa 1,2, Túlio Roberto Xavier de Aguiar 2
PMCID: PMC9750195  PMID: 36449956

Resumo

Fundamento

O raciocínio clínico está no centro da prática médica e emaranhado em uma confusão conceitual.A teoria da dualidade da probabilidade permite analisar seus aspectos objetivos e subjetivos.

Objetivos

Fazer revisão sistemática da literatura sobre o raciocínio clínico para tomada de decisão na educação médica e uma proposta chamada “Pensamento Conforme a Regra de Bayes” (PCRB).

Métodos

A revisão sistemática foi realizada na base PubMed até a data de 27/02/2022, seguindo metodologia rigorosa, por pesquisador experiente em revisão sistemática. A proposta PCRB, apresentada na discussão, foi elaborada no trabalho de conclusão de graduação em Filosofia na Universidade Federal de Minas Gerais. Usou-se a insuficiência cardíaca como exemplo.

Resultados

De 3340 artigos encontrados, incluíram-se 154 artigos: 24 tratando da condição de incerteza; 87 tratando de conceitos vagos (discussão de casos, heurística, lista de vieses cognitivos, escolha com sabedoria) incluídos sob o termo ‘arte’; e 43 discutindo a ideia geral de raciocínio indutivo ou dedutivo. PCRB oferece regras de coerência e reprodutibilidade, inferência sob incerteza e regra de aprendizado, e pode, por meio da perspectiva subjetiva sobre a probabilidade, incorporar aqueles termos vagos classificados como ‘arte’, bem como argumentos e evidências.

Conclusões

A revisão sistemática mostra que o raciocínio é fundado na incerteza, predominantemente probabilístico; além de mostrar algumas possibilidades de erro do pensamento hipotético-dedutivo. O PCRB é um pensamento probabilístico em duas etapas que pode ser ensinado. A regra de Bayes é uma ferramenta linguística, uma regra geral de raciocínio, de diagnóstico, de comunicação científica e de revisão do conhecimento médico conforme novas evidências.

Keywords: Educação Médica, Resolução de Problemas, Aprendizagem, Tomada de Decisão Clínica, Revisão Sistemática, Teorema de Bayes, Medicina Baseada em Evidências

Introdução

O raciocínio está no centro da prática médica, espalhado por diversas disciplinas e tradições, em meio a grande confusão conceitual. 1 O raciocínio se dá em um nível bioquímico, elétrico e magnético que não compreendemos muito bem, apesar dos avanços da neurociência, por ser pré-linguístico. 2 Por meio da expressão linguística, podemos ensinar raciocínios: lógico, matemático, e probabilístico, incluindo o “pensamento conforme a regra de Bayes” (PCRB).

“Medicina baseada em evidências” (MBE) descreve um movimento iniciado contra uma dependência excessiva de julgamento e experiência clínica na tomada de decisões de tratamento. 3 MBE é o uso consciente, explícito e criterioso das melhores evidências atuais na tomada de decisões sobre o cuidado de pacientes individuais. 4 Sob uma perspectiva dual da probabilidade, a MBE seria uma versão em que se valoriza as frequências nos ensaios clínicos e o raciocínio do médico seria a formação coerente de “graus de crença”, 5 regida pela teoria subjetiva da probabilidade e, basicamente, seguindo o PCRB. Este incorpora as evidências dentro de um contexto prévio, de forma que um ensaio clínico isolado não é suficiente para suplantá-lo.

O raciocínio lógico tende a ser dedutivo, determinístico e, por isto, é diferente do raciocínio probabilístico que é indutivo e fundado na incerteza (não determinístico). Faremos um ataque ao exagero do uso de raciocínios dedutivos e de evidências isoladas. Tanto os raciocínios dedutivos e argumentativos quanto as evidências podem ser incorporados ao PCRB. A motivação para este trabalho foi uma pesquisa filosófica 5 - 8 sobre o raciocínio realizada por um médico com experiência em ensino e pesquisa na área da saúde. O objetivo é realizar uma revisão sistemática da literatura sobre raciocínio e tomada de decisão na educação médica, bem como apresentar explicação e argumentos em defesa do PCRB, um tipo específico de raciocínio probabilístico.

Métodos

A revisão sistemática foi feita seguindo diretrizes PRISMA. 9 No tesauro MeSH ( Medical Subject Headings ), ‘raciocínio clínico’ é um descritor subordinado ao termo ‘diagnóstico’. Já o descritor ‘tomada de decisão’ fica sob ‘processos mentais’. Neste descritor, ‘tomada de decisão’ é definida como “o processo de se fazer um julgamento intelectual seletivo quando apresentado a várias alternativas complexas de várias variáveis e geralmente de se definir um curso de ação ou uma ideia”. ‘Educação médica’ era a principal questão de interesse, então a seguinte busca reprodutível foi realizada:

(((“Education, Medical”[Majr]) AND ((“Clinical Reasoning”[Majr]) OR “Decision Making”[Majr]))) AND ((“1952/02/27”[Date - Entry] : “2022/02/27”[Date - Entry]))

As referências dos artigos foram utilizadas. Os critérios de inclusão foram artigos em inglês, alemão, português e espanhol; todos os tipos de publicação, com foco em educação para o raciocínio clínico, tomada de decisão, métodos de pensamento, estudos de caso. Os critérios de exclusão foram artigos que discutiam a tomada de decisão para escolhas na carreira médica, marketing médico, decisões do sistema de saúde, e questões não relacionadas ao raciocínio. Estudos com comparações utilizando questionários para especialistas, questionários para estudantes, resultados de estudos de caso estruturados, esquemas ou jogos sérios só interessavam quando discutiam argumentos a respeito de regras gerais de raciocínio.

A avaliação crítica da literatura médica incluiu o uso do PCRB, 10 porque esta já era uma proposta a priori . Após exclusões por título ou resumo usando o aplicativo RAYYAN, 11 a seleção dos artigos foi feita após primeira leitura do texto completo. Como o principal interesse estava nos argumentos dos autores em defesa de suas teorias sobre o raciocínio clínico, todos os artigos foram lidos uma segunda vez para análise dos argumentos; sendo divididos em três grupos definidos a posteriori : 1- incerteza; 2-conceitos vagos incluídos sob termo ‘arte’; e 3- a ideia geral de raciocínio. Este último grupo é o de maior interesse, mas considerou-se que os outros dois grupos oferecem argumentos relevantes.

A proposta PCRB foi elaborada por um pesquisador médico durante um trabalho de conclusão de curso de graduação em filosofia orientado por um experiente filósofo da ciência, avaliando o trabalho de Ian Hacking 5 , 8 e Donald Gillies 7 sobre as teorias filosóficas sobre a probabilidade e a regra de Bayes. Esta é uma probabilidade condicional da hipótese posterior dada a evidência, ou seja, uma revisão de probabilidades de cenários à luz de novas evidências ou informações, expressa por:

Pr(HE)=Pr(H)Pr(EH)Pr(H)Pr(EH)+Pr(H)Pr(E∣∼H)

Outra opção de fórmula: “ odds pós teste = razão de verossimilhança x odds pré teste ”. Sensibilidade, especificidade e razão de verossilhança são alternativas de medidas de acurácia. 12 Pr(E|H) é a sensibilidade e Pr(E|~H) = (1 – especificidade). Pr(H|E) é a revisão da hipótese (probabilidade pós-teste ou probabilidade do cenário posterior) com base na taxa base (Pr(H)) do cenário prévio (probabilidade pré-teste) e na acurácia da nova evidência ou informação. O cenário posterior tem uma probabilidade que é determinada pela probabilidade do cenário prévio (taxa base) e pela acurácia (também uma probabilidade) da nova evidência ou informação. Trata-se de uma combinação condicional de probabilidades em duas etapas temporalmente articuladas. Com base na teoria subjetiva da probabilidade, o estado de crença do médico é representado por uma função de probabilidade. A cada momento, seu estado de crença é atualizado com base nas informações recebidas da anamnese, exame clínico, exames complementares e também da literatura médica (que pode usar medidas de frequência menos subjetivas). Usa-se, na discussão, a insuficiência cardíaca para ilustrar as possibilidades de uso do PCRB no diagnóstico, prognóstico e escolha terapêutica.

Resultados

O fluxograma de seleção de artigos está na Figura 1 . De 3340 referências avaliadas, foram incluídos 154 artigos: 24 tratando da incerteza, 87 tratando de conceitos incluídos sob o termo ‘arte’ e 43 discutindo a ideia geral de raciocínio. Esses três grupos de artigos serão apresentados em três seções a seguir. Como seria inviável citar 154 referências neste artigo, por questões de espaço, optou-se por oferecer um Apêndice (https://bit.ly/3EMx5sp) com uma sucinta explicação da classificação e divisão dos artigos em grupos, com todas as referências.

Figura 1. Fluxograma de seleção de estudos.

Figura 1

Seção 1: Incerteza

Havia 24 artigos baseados na ideia de que estudantes de medicina e médicos deveriam aprender a lidar com a ‘incerteza’ ( Tabela 1 ). O significado da palavra ‘incerteza’ inclui desde incerteza diagnóstica até incerteza sobre o próprio conhecimento do médico e a literatura científica. Esses artigos foram reunidos porque formam a base epistêmica do PCRB. A incerteza é a condição humana para o raciocínio contingente. Em vez de rejeitá-la, os médicos devem entender e aprender a lidar com a incerteza, por meio do uso de argumentos e evidências, em uma hierarquia que será apresentada na proposta final.

Tabela 1. Principais argumentos ou ideias nos 24 artigos que discutem a incerteza.

Autor, Ano Tipo de publicação Argumento principal
Whitehorn, 1963 Opinião de especialista Contra o determinismo, em favor da probabilidade e dos valores.
Elstein, 1982 Editorial Uma proposta para lidar com a incerteza: "Mais tempo é gasto na computação e interpretação de qui-quadrados, testes T e outras técnicas inferenciais que nas estatísticas de revisão de opinião e tomada de decisão – a chamada abordagem Bayesiana – embora este último seja mais relevante para o trabalho diário da prática clínica (...). Os clínicos estão mais preocupados com a solidez das decisões tomadas em circunstâncias particulares do que com a solidez das inferências gerais. Para isso, a perspectiva Bayesiana será mais útil, e a instrução na lógica das decisões clínicas deve incorporá-la. "
Gunderman, 2005 Opinião de especialista Uma proposta dialógica para lidar com a incerteza.
Nevalainen et al., 2009 22 diários de alunos Escrita reflexiva como uma proposta de expressar e lidar com a incerteza.
Blanch et al., 2009 147 interações registradas de alunos com pacientes Pesquisadores encontraram uma percepção negativa de estudantes de medicina que expressaram incerteza para seus pacientes. Foram analisados tipos de frases.
Charlin et al., 2010 Painéis com especialistas, moradores e estudantes Uma proposta de uso de métodos de padronização para comparar os escores de examinadores individuais com os de um painel agregado, a fim de lidar com a incerteza.
Schwartz, 2011 Opinião de especialista Uma proposta de ensinar a tomada de decisões como uma questão principal na medicina.
Hamui-Sutton et al., 2015 128 Residentes: entrevista e opinião de especialista Uma avaliação abrangente de vários tipos de incerteza envolvida na prática médica.
Niedermier, 2016 Carta ao editor Aponta para efeitos negativos da incerteza e observa a necessidade de treinamento para lidar com isso.
Simpkin et al., 2016 Opinião de especialista Considerar “hipóteses” em vez de “diagnósticos”, abraçando a incerteza como atitude.
Cooke et al., 2017 594 estagiários Estresse da incerteza e relutância em comunicar incerteza.
Cooke et al., 2017 Opinião de especialista Uma proposta de abraçar a incerteza e aceitar mais de uma conduta possível para o problema apresentado.
Oferta, 2017 Opinião de especialista Literatura, música, arte e humanidades como proposta aprendem a lidar com a incerteza.
Kim et al., 2018 Revisão Proposta de estratégias para gestão da incerteza.
Simpkin et al., 2018 86 Entrevistas de residentes e opiniões de especialistas Altos níveis de estresse devido à incerteza e baixos níveis de resiliência parecem estar associados à depressão e burnout.
Tonelli et al., 2019 Opinião de especialista Abordagem filosófica da incerteza, incluindo metafísica, falibilismo e racionalidade epistêmica.
Davidson, 2019 Editorial Um conjunto de recomendações para lidar com a incerteza na ciência médica: "Os autores devem ser adequadamente temperados em suas conclusões, usando linguagem que reconhece a incerteza quando apropriado. As conclusões devem ser influenciadas não apenas pelo valor p, mas também pelo tamanho do efeito e pelos limites dos intervalos de confiança de 95%."
Ying et al., 2019 70 residentes em uma pesquisa O estudo sugeriu que aqueles que estão mais confortáveis com a incerteza podem experimentar maior satisfação no trabalho.
Stephens et al., 2020 Estudo qualitativo com 608 alunos Incentivar educadores médicos a incorporar aspectos de tolerância da incerteza em ambientes curriculares e de aprendizagem.
Beck et al., 2020 Opinião de especialista Uma proposta dialógica para lidar com a incerteza.
Lee, 2020 Editorial Um apelo por artigos sobre incerteza, motivado pela pandemia de covid-19.
McCarthy et al., 2020 Ensaio randomizado comparando estratégias de comunicação de incerteza diagnóstica Intervenção educativa para comunicação da incerteza diagnóstica na unidade de emergência para melhorar a qualidade da assistência
Papanagnou et al., 2021 Estudo transversal com 287 alunos do 3º ano Questionamentos aos alunos a fim de preparar treinamentos para lidar com a incerteza.
Romiti et al., 2021 Opinião de especialista Argumentam que a pandemia de covid-19 intensificou nossa relação conflituosa com a incerteza.

Seção 2: Arte

‘Arte’ foi o termo escolhido para incluir 87 artigos; é a maneira mais comum que os professores de medicina costumam ensinar. Baseia-se principalmente em discussões de casos e aprendizado da arte da medicina em contextos específicos, sem uma regra geral, mas com várias pequenas regras contingentes. Esses casos clínicos podem ser reais ou imaginários, e podem ser usados jogos ou plataformas eletrônicas. Os alunos e os médicos devem ser educados para apreciar a relevância das narrativas da doença no processo de cuidado/cura. 13

Doze artigos foram classificados sob o termo ‘heurística’. As heurísticas permitem que nos envolvamos em tomadas de decisão em contextos em que há um conjunto de dados incompleto, usando um processo que pode também exigir o descarte deliberado de alguns dados. Para um clínico, o processo baseado em heurística refere-se à integração intuitiva dos achados clínicos. Esta descrição é análoga a uma caracterização intuitiva de um cenário, para o qual pode ser atribuída uma probabilidade subjetiva que seria inserida no PCRB.

A arte desse “reconhecimento de padrões” ou de “semelhanças” é em grande parte inconsciente, sem esforço e, embora geralmente associada ao viés de disponibilidade e confirmação, é considerada eficiente. 14 Várias dimensões do raciocínio são consideradas, incluindo emoções. Essa “arte” contribui para a humanização da prática médica, forçando os médicos a pensar também em termos não técnicos. Neste “reconhecimento de padrão”, precisamos ir além da “vaga distinção entre o Sistema 1 e o Sistema 2 para modelos mais precisos de tomada de decisão diagnóstica”. 15 Em geral, os médicos estão aprendendo a pensar a partir de experiências anteriores em casos semelhantes. Logo, esse é um tipo de raciocínio indutivo, que não garante a verdade da conclusão, e pode ser traduzido em uma língua Bayesiana, como será argumentado na seção Discussão. A Tabela 2 mostra os principais termos foram utilizados nesses artigos como forma de caracterizar o raciocínio, mas não são uma regra de raciocínio.

Tabela 2. Palavras-chave dos artigos que discutem o raciocínio clínico como “arte”.

Aprendizagem baseada em casos; Heurística; Processamento de informação; Lista de vieses cognitivos; Lista de habilidades; Memorização; Perspectiva filosófica; Modelos de papéis ( Role models ); Jogos sérios ( Serious games ); Valores; Ambiguidade; Pedindo ajuda; Escolhendo com sabedoria ( Choosing wisely ); Trilha de educação clínica ( Clinical education track ); Custos; Emoções; Teoria encapsulada ( Encapsulated theory ); Percepções gerais; Grau de prioridades de urgências; Sentimentos viscerais ( Gut feelings ); Uso de literatura não médica; Prevenção; Teatro realista; Achados clínicos salientes; Familiaridade e semelhança; tempo de reflexão

Seção 3: A ideia geral do raciocínio

Estes 43 artigos foram agrupados por expressarem ideias mais gerais com algumas regras de raciocínio. Nesta seção, discutem-se dois tipos de processos de raciocínio necessários ao pensamento crítico: o indutivo e o dedutivo. São processos diferentes, apropriados para diferentes tipos de tarefas. 16 Apenas três artigos apresentam uma defesa mais explícita do pensamento dedutivo (hipotético-dedutivo, segundo o qual os dados obtidos geram hipóteses que são testadas na busca de confirmação ou de falsificação). Dois artigos fazem comparações qualitativas 16 ou quantitativas (em relação à validade e similaridade) 17 entre dedução e indução.

Por outro lado, 13 artigos apresentam uma defesa mais explícita do pensamento indutivo e probabilístico, aplicando o PCRB na tomada de decisão. Esta forma de pensar não se aplica apenas ao diagnóstico, mas também à interpretação de resultados de ensaios clínicos, 18 pois é uma forma geral de raciocínio. 19

Doze estudos foram agrupados na categoria MBE. Consideramos que a MBE é o julgamento clínico que envolve o conhecimento de noções metodológicas sobre delineamento de estudos e especialmente sobre noções probabilísticas sobre a diferença entre valor relativo e valor absoluto, grau de relevância clínica, impacto da intervenção (tamanho do efeito), habilidade de interpretação do intervalo de confiança dos resultados de um estudo em detrimento do valor isolado da significância estatística (valor de p), tomada de decisão terapêutica com base em NNT (número de pessoas necessário tratar para evitar um desfecho relevante) e ganho de sobrevida, análises de custo-efetividade, interpretação de meta-análises, além de noções básicas de mecanismos de busca de artigos e critérios de qualidade metodológica. A incorporação dessas informações ao PCRB, contendo maior ou menor probabilidade, requer a inserção desses conhecimentos de MBE na tomada de decisão. Eles funcionam como conhecimentos que avaliam de forma probabilística e indutiva o cenário de decisão que é modificado a cada nova informação. Uma nova evidência é assim incorporada ao PCRB como nova informação.

Dentre os 12 estudos restantes, cinco foram classificados como “esquemas indutivos”, um foi classificado como “métodos de escores de comparação de raciocínios” e sete classificados como “outros” que discutem questões relacionadas à importância do contexto (que é uma forma de avaliação do cenário inicial), pressupostos epistemológicos, ou ferramentas de caracterização das informações ou de discussões sobre o raciocínio não enquadradas nem como indutivas e nem como dedutivas, chamadas pelos autores de “métodos analíticos”, “polifonia”, “história e tendências”, “análise de decisão”.

Discussão

Nesta seção, fazemos uma breve discussão dos resultados da revisão e apresentamos a proposta PCRB. A revisão sugere que a incerteza é ubíqua na medicina e que predomina o aprendizado por casos (indução). Observou-se uma frequência maior de raciocínios indutivos, probabilísticos e especialmente sobre o PCRB para tomada de decisão em comparação com o pensamento hipotético-dedutivo.

Tanto a lógica dedutiva (escassamente encontrada na revisão) como o pensamento indutivo (amplamente defendido na revisão) são expressões linguísticas, manipulação de signos. Os signos dedutivos usuais levam a pensamentos em categorias, do tipo V ou F, 0 ou 1, e nossa proposta é usar valores entre 0 e 1, o que pode ser ensinado. A motivação para a construção de linguagens lógicas formais foi a separação dos bons argumentos versus argumentos ruins; entretanto, é possível que a lógica não tenha nada a ver com processos mentais. 6 Por questões de viabilidade, a revisão foi restrita a descritores MeSH como tópicos principais ([majr]) na pesquisa reprodutível, o que a torna mais restritiva e menos sensível. Contudo, como não foi realizada meta-análise, considera-se satisfatória esta amostra da literatura sobre o tema para uma avaliação crítica.

O raciocínio indutivo envolve processamento de informações de baixo para cima, ou seja, das evidências para a teoria. A estratégia de processamento de dados é orientada por dados (validados, apropriados, não estruturados). Trata-se de um caminho exploratório de como chegar a uma conclusão, coletando evidências de casos e construindo um princípio geral. No pensamento indutivo, uma conclusão pode ser falsa mesmo que todas as premissas sejam verdadeiras (i.e., não garante a verdade da conclusão). É necessário reconhecer padrões e conexões, com a finalidade de formulação de hipóteses e teorias. 16 Por sua vez, o raciocínio dedutivo acontece de cima para baixo, das hipóteses (ou teorias) para as evidências: do conhecimento teórico sobre uma síndrome, procurar sinais e sintomas no paciente. Ou, quando a dedução não se dá das hipóteses para as evidências, se dá de uma hipótese para outra, como implicação das próprias hipóteses. A partir de uma suspeição diagnóstica, procura-se, no paciente, sinais e sintomas que confirmam a hipótese. Na dedução, uma conclusão não pode ser falsa se as premissas forem verdadeiras, tentando fazer previsão de consequências a partir das hipóteses 16 e não dos dados observacionais.

Um estudo sugere que médicos em treinamento e especialistas eventualmente geram hipóteses diagnósticas logo no início da investigação, e, assim, é provável que a coleta e interpretação subsequente de sinais clínicos sejam guiadas por essas hipóteses precoces ou precipitadas. Esta é uma importante fonte de erros no pensamento hipotético-dedutivo. Isso representa um desafio a educadores e pesquisadores médicos para elaborar estudos ou intervenções destinadas a reduzir erros. 20

A proposta PCRB sobre a probabilidade e o pensamento Bayesiano, com base na revisão de literatura filosófica 5 , 7 , 8 e corroborada pela revisão sistemática, permite uma linguagem unificada. Como ilustra a Figura 2 , sob uma perspectiva subjetiva (grau de crença) da probabilidade, o PCRB considera o cenário prévio e o resultado da investigação atual para estimar a probabilidade de o cenário ser mais apropriadamente interpretado após tal investigação.

Figura 2. Probabilidades de resultado da regra de Bayes, baseada em graus de crença; Valores percentuais no eixo y. VPP: valor preditivo de um resultado positivo da nova informação; VPN: valor preditivo de um resultado negativo da nova informação. PCRB é baseado na taxa base do cenário prévio e na acurácia da nova informação ou da evidência. Subjetivamente, estima-se o grau de crença; objetivamente, busca-se evidências de boa qualidade. No raciocínio intuitivo, nas estimativas de taxa base muito elevadas ou muito baixas, a taxa base é determinante do raciocínio. Nas estimativas de taxa base intermediária, a acurácia é determinante do resultado do raciocínio. Explicação disponível em https://youtu.be/gdHM3pkwDHc.

Figura 2

O PCRB condiciona a interpretação da nova informação ao cenário prévio. Assim, o pensamento Bayesiano é uma inferência indutiva em duas etapas temporalmente articuladas. 21 Na caracterização do cenário inicial, todos os seus aspectos são considerados, e as teorias contidas na formação do médico vão influenciar. No entanto, é prioritário considerar aquilo que é observado, ou seja: primeiro a anamnese, depois o exame clínico, depois os exames complementares, com foco nos problemas do paciente. O risco de usar ingenuamente o pensamento hipotético dedutivo é, durante as fases iniciais da investigação, o médico começar a procurar, no paciente, confirmações de coisas que estão em sua mente (uma espécie de viés de confirmação). O risco de usar ingenuamente o PCRB é acreditar que as crenças ou as frequências observadas garantem a conclusão.

Por exemplo, insuficiência cardíaca é uma síndrome de difícil diagnóstico em suas formas leves ou com comorbidades pulmonares. O médico, durante a avaliação de um paciente com uma forma leve de insuficiência cardíaca, não se sabe se o paciente tem ou não tem a doença. Começamos a investigação sem saber, então não é um conhecimento que funda o diagnóstico, seu fundamento é o “não saber”, é a incerteza; e sua construção é orientada pelo cenário inicial (com foco nos sinais e sintomas e não com base na hipótese precoce) e revisada pelos exames complementares (gerando cenários pós-teste). O pensamento hipotético dedutivo pode ser útil, mas seu risco é usar um conjunto muito restrito de hipóteses, sem considerar todas as hipóteses alternativas. Os sintomas relatados e sinais observados são a base inicial, o cenário pré-teste do raciocínio durante a consulta.

Pode ser contra argumentado que a teoria sobre a insuficiência cardíaca fornece um modelo análogo aos modelos e estruturas da lógica dedutiva, e os critérios para o diagnóstico no paciente seriam semelhantes a uma dedução, avaliando se as proposições e inferências satisfazem ao modelo (padrão típico de raciocínio dedutivo). Contudo, o raciocínio clínico parte do indivíduo contingente em seu contexto para as hipóteses ou para a teoria. São os sintomas e sinais e a sequência de exames que devem conduzir a formulação das hipóteses e não as hipóteses conduzirem o raciocínio. As evidências encontradas no exame clínico e as informações obtidas na anamnese levam o médico a um raciocínio que é indutivo e não dedutivo. É a partir das “pistas” (sintomas, sinais, exames) que se elabora hipóteses e isto inclui, neste exemplo, não apenas a hipótese da insuficiência cardíaca bem como outras hipóteses para explicar as pistas. O médico astuto deverá pensar em hipóteses alternativas, construídas a partir dos dados observados no paciente e não em uma lista de diagnósticos diferenciais de um livro que não considera o contexto individual.

O mesmo vale para o prognóstico: é a partir do paciente, contingente em seu contexto, que o médico tenta estimar um prognóstico. Mesmo que iluminado pelos estudos, são os dados do indivíduo que devem entrar na análise para se determinar em qual estudo ou subtipo populacional aquele paciente se encaixa. O mesmo vale para o tratamento: deve-se analisar o perfil clínico do paciente, em qual momento do espectro da doença ele se encontra e em qual contexto para decidir quais evidências de estudos terapêuticos melhor se encaixam ao paciente. Não se devem encaixar as diretrizes no paciente de forma acrítica, e sim avaliar em qual perfil do espectro clínico o paciente se encontra nas diretrizes.

Para procurar soluções para os problemas, valores e preferências do paciente, o uso da literatura médica segue a mesma regra: as ferramentas descritas na linguagem da MBE devem considerar como prioritárias as estimativas quantitativas e absolutas (não relativas) das intervenções diagnósticas, prognósticas ou terapêuticas, com base em dados empíricos e não meramente teóricos, na construção de uma hierarquia Bayesiana. Não basta um estudo, uma evidência. Há muitas situações de incerteza na aplicação prática das evidências e no grau de acurácia de cada evidência. Há uma hierarquia que precisa ser respeitada. Trata-se de um arcabouço que sustenta a tomada de decisão. A decisão é tomada sob algum grau de incerteza residual, com base na maior probabilidade subjetiva, que incorpora dados objetivos dos estudos. No PCRB, entendendo ‘provável’ como ‘provável de ser um conhecimento mais acurado, mais útil’; há uma sequência hierárquica, apresentada na Tabela 3 .

Tabela 3. Hierarquia bayesiana no pensamento conforme a regra de Bayes.

  1. Opinião de especialista é mais provável que opinião de não especialista.

  2. Opinião é menos provável que argumento.

  3. Argumento de especialista é mais provável que argumento de não especialista.

  4. Argumento é menos provável que evidência.

  5. Evidência com método confiável é mais provável que evidência com método menos confiável.

  6. Evidência com método confiável produzida por pessoas com menos conflitos de interesse é mais provável que evidência produzida por pessoas com mais conflitos de interesse.

  7. O passo 6 é mais provável se for verificado pelo mesmo método por outros pesquisadores que não aqueles do passo 6.

Sob o PCRB, sempre há um resíduo de incerteza, entretanto há uma redução da incerteza à medida que se acumulam contextos, cenários e evidências. Cada informação nesta hierarquia é incorporada ao contexto, como uma nova informação com determinada acurácia agregada a uma probabilidade prévia. Um diagnóstico, um prognóstico ou um tratamento são vistos como probabilísticos ou como hipóteses e não como “verdadeiros”. O discurso linguístico mais apropriado na comunicação ao paciente deve ser orientado pelo que parece mais provável à luz dos dados disponíveis naquele momento. O princípio da bivalência da lógica clássica, do verdadeiro ou do falso, é insuficiente para expressar a incerteza residual. O PCRB lida com a incerteza sem cair no relativismo.

Conclusões

A revisão da literatura mostrou que: 1) a incerteza é a condição epistêmica para o raciocínio; 2) por isso, usamos predominantemente a probabilidade; 3) há muita confusão conceitual sobre o tema. O pensamento Bayesiano aqui proposto, e amplamente subsidiado pela revisão de literatura, é um pensamento probabilístico em duas etapas que pode ser ensinado. A regra de Bayes é uma ferramenta linguística, uma regra geral de raciocínio, de diagnóstico, de comunicação científica e de revisão do conhecimento médico conforme novas evidências. A caracterização do cenário inicial é uma arte que envolve múltiplos aspectos, sendo alguns subjetivos, mas que podem ser inseridos no PCRB, sob a luz da teoria subjetiva da probabilidade.

Vinculação acadêmica

Este artigo é parte do trabalho de conclusão de Marcos Roberto de Sousa sob orientação do Prof. Túlio RX Aguiar pela Universidade Federal de Minas Gerais.

Aprovação ética e consentimento informado

Este artigo não contém estudos com humanos ou animais realizados por nenhum dos autores.

Fontes de financiamento: O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

Referências

  • 1.Koufidis C, Manninen K, Nieminen J, Wohlin M, Silen C. Unravelling the polyphony in clinical reasoning research in medical education. J Eval Clin Pract. 2021;27(2):438–450. doi: 10.1111/jep.13432. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 2.Hogeveen J, Mullins TS, Romero JD, Eversole E, Rogge-Obando K, Mayer AR, et al. The neurocomputational bases of explore-exploit decision-making. Neuron. 2022;110(11):1869–179e. doi: 10.1016/j.neuron.2022.03.014. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 3.Reiss J, Ankeny R. In: The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Zalta EN, editor, editor. Stanford: Metaphysics Research Lab; 2016. [Cited in 2021 Dec 21]. Philosophy of Medicine. https://plato.stanford.edu/archives/spr2022/entries/medicine/ ISSN 1095-5054. [Google Scholar]
  • 4.Sackett DL, Rosenberg WM, Gray JA, Haynes RB, Richardson WS. Evidence based medicine: what it is and what it isn’t. BMJ. 1996;312(7023):71–72. doi: 10.1136/bmj.312.7023.71. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 5.Hacking I. The emergence of probability. A philosophical study of early ideas about probability, induction and statistical inference. 2nd. Cambridge: Cambridge University Press; 2006. 242. ISBN-13: 978-0521866552. [Google Scholar]
  • 6.Haack S. Filosofia das lógicas. São Paulo: Editora UNESP; 2002. 359. ISBN-13: 978-8571393998. [Google Scholar]
  • 7.Gillies D. Philosophical theories of probability. London: Routledge; 2006. 240. ISBN-13: 978-0415182768. [Google Scholar]
  • 8.Hacking I. Logic of statistical inference. Cambridge: Cambridge University Press; 2016. 226. ISBN-13: 978-0521775014. [Google Scholar]
  • 9.Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. n71BMJ. 2021;372 doi: 10.1136/bmj.n71. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 10.Ashby D. Bayesian statistics in medicine: a 25 year review. Statist Med. 2006;25:3589–3631. doi: 10.1002/sim.2672. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 11.Ouzzani M, Hammady H, Fedorowicz Z, Elmagarmid A. Rayyan-a web and mobile app for systematic reviews. 210Syst Rev. 2016;5(1) doi: 10.1186/s13643-016-0384-4. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 12.Sousa MR, Ribeiro ALP. Revisão sistemática e metanálise de estudos de diagnóstico e prognóstico: um tutorial. Arq Bras Cardiol. 2009;92(3):241–251. ID: lil-511636. [Google Scholar]
  • 13.Giani U, Brascio G, Bruzzese D, Garzillo C, Vigilante S. Emotional and cognitive information processing in web-based medical education. J Biomed Inform. 2007;40(3):332–342. doi: 10.1016/j.jbi.2006.11.004. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 14.Mamede S, van Gog T, van den Berge K, van Saase JL, Schmidt HG. Why do doctors make mistakes? A study of the role of salient distracting clinical features. Acad Med. 2014;89(1):114–120. doi: 10.1097/ACM.0000000000000077. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 15.Webster C. More on “fast” and “slow” thinking in diagnostic reasoning. 3Acad Med. 2015;90(1) doi: 10.1097/ACM.0000000000000555. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 16.Shin HS. Reasoning processes in clinical reasoning: from the perspective of cognitive psychology. Korean J Med Educ. 2019;31(4):299–308. doi: 10.3946/kjme.2019.140. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 17.Heit E, Rotello CM. Relations between inductive reasoning and deductive reasoning. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 2010;36(3):805–812. doi: 10.1037/a0018784. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 18.Frost SA, Alexandrou E, Schulz L, Aneman A. Interpreting the results of clinical trials, embracing uncertainty: A Bayesian approach. Acta Anaesthesiol Scand. 2021;65(2):146–150. doi: 10.1111/aas.13725. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 19.Tweed M, Wilkinson T. Diagnostic testing and educational assessment. Clin Teach. 2012;9(5):299–303. doi: 10.1111/j.1743-498X.2012.00567.x. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 20.Leblanc VR, Brooks LR, Norman GR. Believing is seeing: the influence of a diagnostic hypothesis on the interpretation of clinical features. Acad Med. 2002;77(10) Suppl:S67–S69. doi: 10.1097/00001888-200210001-00022. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 21.Kawamura T. Interpretação de um teste sob a visão epidemiológica: eficiência de um teste. Arq Bras Cardiol. 2002;79(4):437–441. doi: 10.1590/s0066-782x2002001300015. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
Arq Bras Cardiol. 2022 Nov 9;119(5 Suppl 1):27–34. [Article in English]

Deduction, Induction and the Art of Clinical Reasoning in Medical Education: Systematic Review and Bayesian Proposal

Marcos Roberto de-Sousa 1,2, Túlio Roberto Xavier de Aguiar 2

Abstract

Background

Clinical reasoning is at the core of medical practice and entangled in a conceptual confusion. The duality theory in probability allows to evaluate its objective and subjective aspects.

Objectives

To conduct a systematic review of the literature about clinical reasoning in decision making in medical education and to propose a “reasoning based on the Bayesian rule” (RBBR).

Methods

A systematic review on PubMed was conducted (until February 27, 2022), following a strict methodology, by a researcher experienced in systematic review. The RBBR, presented in the discussion section, was constructed in his undergraduate dissertation in Philosophy at Minas Gerais Federal University. Heart failure was used as example.

Results

Of 3,340 articles retrieved, 154 were included: 24 discussing the uncertainty condition, 87 on vague concepts (case discussion, heuristics, list of cognitive biases, choosing wisely) subsumed under the term “art”, and 43 discussing the general idea of inductive or deductive reasoning. RBBR provides coherence and reproducibility rules, inference under uncertainty, and learning rule, and can incorporate those vague terms classified as “art”, arguments and evidence, from a subjective perspective about probability.

Conclusions

This systematic review shows that reasoning is grounded in uncertainty, predominantly probabilistic, and reviews possible errors of the hypothetico-deductive reasoning. RBBR is a two-step probabilistic reasoning that can be taught. The Bayes theorem is a linguistic tool, a general rule of reasoning, diagnosis, scientific communication and review of medical knowledge according to new evidence.

Keywords: Education, Medical; Problem Solving; Learning; Clinical Decision-Making; Systematic Review; Bayes Theorem; Evidence Based Medicine

Introduction

Reasoning is at the core of medical practice, spread in several disciplines and traditions.1 Reasoning occurs through biochemical, electrical and magnetic processes that are not well understood despite advances in neuroscience, since it is pre-linguistic.2 By means of linguistic expression, we can teach several types of reasonings: logical, mathematical, and probabilistic reasoning, including the “reasoning based on the Bayesian rule” (RBBR).

“Evidence-based medicine” (EBM) describes a movement against an excessive dependence on clinical judgement and experience in treatment decision-making.3 EBM is the conscious, explicit and careful use of the best available evidence in the decision making about individual patient care.4 Under a dual perspective of probability, EBM would be a version that values the frequencies in clinical trials, and medical reasoning would be the coherent formation of “degrees of belief”,5 governed by the subjective theory of probability and the RBBR. This incorporates evidence into a previous context, so that a clinical trial alone is not able to overcome it.

Logical reasoning tends to be deductive and deterministic, and thus, different from probabilistic reasoning which is inductive and based on uncertainty (non-deterministic). We will carry out an attack against the abusive use of deductive reasoning and isolated evidence. Both evidence and deductive and argumentative reasonings can be incorporated into RBBR. The motivation of this work was a philosophical research5 - 8 about reasoning conducted by a physician experienced in teaching and research in health. The objective was to conduct a systematic review of the literature about reasoning and decision making in medical education, and to propose an explanation and arguments in favor of RBBR, a specific type of probabilistic reasoning.

Methods

The systematic review was performed following PRISMA guidelines.9 In the MeSH (Medical Subject Headings) thesaurus, ‘clinical reasoning’ is a subheading of ‘diagnosis’, and ‘decision making’ is a subheading of ‘mental processes’. In this descriptor, ‘decision making’ is defined as “the process of making a selective intellectual judgment when presented with several complex alternatives consisting of several variables, and usually defining a course of action or an idea”. ‘Medical education’ was the main question of interest and thus the following reproducible search was carried out:

(((“Education, Medical”[Majr]) AND ((“Clinical Reasoning”[Majr]) OR “Decision Making”[Majr]))) AND ((“1952/02/27”[Date - Entry]: “2022/02/27”[Date - Entry]))

The references of the articles were also used. Inclusion criteria were articles written in English, German, Portuguese, and Spanish; all types of publications focusing on education for clinical reasoning, decision making, methods of thinking, case studies. Exclusion criteria were articles on decision-making on choices in the medical career, medical marketing, healthcare, and other aspects not related to reasoning. Comparisons using questionnaires for specialists, questionnaires for students, results of structured cases, schemes or serious games were only included if arguments about general rules of reasoning were discussed in the study.

The critical assessment of medical literature included the use of the RBBR,10 as this was an “a priori” proposal. After screening the articles based on their titles and abstracts using the RAYYAN application,11 articles were selected after the first reading of full text. Since the main interest lay on the authors’ arguments in favor of clinical reasoning, all articles were read for a second time for analysis of the arguments and were divided into three groups defined a posteriori : 1- uncertainty; 2- vague concepts subsumed under the term “art”; and 3- general idea of reasoning. Although this last group was of the greatest interest, the other two were considered for providing relevant arguments.

The RBBR proposal was elaborated by a physician researcher in his undergraduate dissertation in Philosophy, supervised by an experienced science philosopher. In this work, this physician evaluated the work by Ian Hacking5 , 8 and Donald Gillies7 about the philosophical theories about probability and the Bayes’ theorem. This is a conditional probability of a posterior hypothesis due to evidence, i.e., it is a revision of existing probabilities given new evidence or information. The theorem is expressed as:

Pr(HE)=Pr(H)Pr(EH)Pr(H)Pr(EH)+Pr(H)Pr(E∣∼H)

Or as: “ post-test odds = likelihood ratio x pre-test odds ”. Sensitivity, specificity and likelihood ratio are alternatives to accuracy measurement.12 Pr(E|H) stands for sensitivity and Pr(E|~H) = (1 – specificity). Pr(H|E) is the revision of the hypothesis (post-test probability or probability of posterior scenery) considering the base rate (Pr(H)) of the previous probability (pre-test probability) and the accuracy of the new evidence or information. Posterior probability is determined by prior probability (base rate) and accuracy (also a probability) of the new evidence or information. This is a conditional combination of probabilities in two temporally integrated steps. Based on the subjective theory of probability, the physician’s state of belief is updated based on information collected from medical history taking, clinical examination, complementary tests and from medical literature (which may provide less subjective measures). In the discussion section, heart failure is used to illustrate possible uses of RBBR in the diagnosis, prognosis, and therapeutic choices.

Results

Figure 1 illustrates the flowchart of article selection. Of 3,340 references analyzed, 154 articles were included: 24 discussing uncertainty, 87 on concepts subsumed in the term “art”, and 43 discussing the general ideal of reasoning. These three groups of articles will be presented in three sections. Due to lack of space, it would be unfeasible to cite 154 references in this article; for this reason, an appendix with a brief explanation about the classification and division of the articles into groups is provided (https://bit.ly/3EMx5sp).

Figure 1. Flowchart of study selection.

Figure 1

Section 1: Uncertainty

There were 24 articles on the concept that medical students and physicians should learn how to deal with ‘uncertainty’ ( Table 1 ). The meaning of the word “uncertainty” includes from diagnostic uncertainty to uncertainty about physician’s knowledge and the scientific literature itself. These articles were grouped to form the epistemic basis of RBBR. Uncertainty is a human condition for contingent reasoning. Instead of rejecting it, physicians should understand and learn to deal with uncertainty, by means of arguments and evidence, in a hierarchy that will be presented in the final proposal.

Table 1. Main arguments or ideas described in the 24 articles on uncertainty.

Author, Year Type of publication Main argument
Whitehorn, 1963 Expert’s opinion Against determinism, in favor of probability and values.
Elstein, 1982 Editorial A proposal to deal with uncertainty: “More time is spent on the computation and interpretation of chi-squares, T-tests, and other inferential techniques than on the statistics of opinion revision and decision making – the so-called Bayesian approach – though the latter is more relevant to the daily work of clinical practice (…). Clinical practitioners are properly more concerned with the soundness of decisions made in particular circumstances than with the soundness of general inferences. For this purpose, the Bayesian outlook will be more helpful, and instruction in the logic of clinical decisions should incorporate it.”
Gunderman, 2005 Expert’s opinion A dialogic proposal to deal with uncertainty.
Nevalainen et al., 2009 22 students' reflective learning diaries Reflective writing as a proposal to express and deal with uncertainty.
Blanch et al., 2009 147 interactions between medical students and patients The authors found a negative perception of medical students who expressed uncertainty to patients. Types of sentences were analyzed.
Charlin et al., 2010 Panel with experts, residents and students Standardization methods to compare scores of individual examiners with those of a reference panel to deal with uncertainty.
Schwartz, 2011 Expert’s opinion A proposal to teach decision making as the main question in medicine.
Hamui-Sutton et al., 2015 128 Residents: interview and expert’s opinion A comprehensive evaluation of several types of uncertainty in medical practice.
Niedermier, 2016 Letter to the editor Points to the negative effects of uncertainty and the need to deal with it.
Simpkin et al., 2016 Expert’s opinion Speak about “hypotheses” rather than “diagnoses”, embracing uncertainty as an attitude.
Cooke et al., 2017 594 trainees Uncertainty stress and reluctance in communicating uncertainty.
Cooke et al., 2017 Expert’s opinion A proposal to embrace uncertainty and accept more than one solution to a problem.
Oferta, 2017 Expert’s opinion Literature, music, art and humanities to learn to deal with uncertainty.
Kim et al., 2018 Review Proposal of strategies to manage uncertainty.
Simpkin et al., 2018 86 Interviews with residents and expert’s opinion High levels of uncertainty stress and low levels of resilience seem to be associated with depression and burnout.
Tonelli et al., 2019 Expert’s opinion Philosophical approach of uncertainty, including metaphysics, fallibilism, and epistemological reasoning.
Davidson, 2019 Editorial A set of recommendations to deal with uncertainty in medical science: “Authors should be appropriately tempered in their conclusions, using language that acknowledges uncertainty where appropriate. The conclusions should be influenced by not only the P value but also the effect size and bounds of the 95% confidence intervals."
Ying et al., 2019 70 residents The study suggested that individuals that are more comfortable with uncertainty can experience greater satisfaction at work.
Stephens et al., 2020 Qualitative study with 608 students Motivate medical educators to incorporate aspects of tolerance to uncertainty in academic and learning environments.
Beck et al., 2020 Expert’s opinion A dialogic proposal to deal with uncertainty.
Lee, 2020 Editorial A call for articles on uncertainty motivated by the COVID-19 pandemic.
McCarthy et al., 2020 Randomized trial comparing communication strategies in disclosing diagnostic uncertainty Educational intervention for clear communication about diagnostic uncertainty to improve quality of care at the emergency department.
Papanagnou et al., 2021 Observational cross-sectional study with third-year medical students The students were surveyed for the development of trainings to deal with uncertainty.
Romiti et al., 2021 Expert’s opinion The authors argued that the COVID-19 pandemic intensified our conflicting relationship with uncertainty.

Section 2: Art

‘Art’ was the term chosen for inclusion of 87 articles. It is the most common teaching method used by medical teachers. The method is mainly based on case discussions and learning of the art of medicine in specific contexts, without a general rule, but rather with several small contingent rules. These clinical cases may be either real or imaginary, and electronic games or platforms may also be used. Medical students and physicians should be educated to appreciate the relevance of narratives of disease in the care process.13

Twelve articles were classified within the term “heuristic”. Heuristics allow us to be involved in decision making in missing data situations, by a process that may also requires a deliberate disposal of data. For the clinician, the process based on heuristic refers to an intuitive integration of clinical findings. This description is analogous to an intuitive characterization of a scenario, to which a subjective probability that would be inserted to RBBR may be attributed.

The art of this “standard recognition” or “similarities” is largely unconscious, effortless and, despite usually associated with availability and confirmation biases, it is considered efficient.14 Several thinking dimensions are considered, including emotions. This “art” contributes to humanization in medical practice, forcing physicians to also think in non-technical terms. In this “standard recognition”, we must go beyond the “vague distinction between System 1 and System 2 towards more precise models of diagnostic decision making.”15 In general, physicians have been learning to think from prior experiences in similar cases. Therefore, this is a type of inductive reasoning, that does not guarantee the truth of conclusion and may be translated into a Bayesian language, as described in the Discussion section. Table 2 shows the main terms in these articles used to characterize reasoning, but not to establish reasoning rules.

Table 2. Keywords of articles that discuss clinical reasoning as “art”.

Case-based learning; Heuristic; Information processing; List of cognitive biases; List of abilities; Memorization; Philosophical perspective; Role models; Serious games; Values; Ambiguity; Asking for help; Choosing wisely; Clinical education track; Costs; Emotions; Encapsulated theory; General perceptions; Urgent priority degree; Gut feelings; Use of non-medical literature; Prevention; Realistic theater; Salient clinical findings; Familiarity and similarity; Reflection time

Section 3: General rule of reasoning

These 43 articles were grouped for expressing more general ideas with some reasoning rules. In this section, two types of reasoning processes needed to critical thinking are discussed: the inductive and deductive processes; these are different processes, appropriate to different types of tasks.16 Only three articles presented a more explicit defense of the deductive thinking (hypothetic-deductive, by which the data obtained generate hypothesis that are tested in search of confirmation or falsification). Two articles make qualitative16 or quantitative comparisons (in relation to validity and similarity)17 between deduction and induction.

On the other hand, 13 articles present a more explicit defense of an inductive and probabilistic thinking, applying the RBBR in the decision making. This way of thinking is applied not only to diagnosis, but also to interpretation of clinical trials’ results,18 as this is a general form of reasoning.19

Twelve articles were grouped in the EBM category. We consider that EBM is the clinical judgement that involves knowledge of methodological notion about study design, and especially about probabilistic notion about the difference between relative and absolute values, clinical relevance degree, intervention impact (effect size), interpretation of confidence intervals of a study results rather than isolated values of statistical significance (p-value), therapeutic decision making based on NNT (number of individuals needed to treat to prevent a relevant outcome) and survival gain, cost-effectiveness analysis, interpretation of meta-analyses, in addition to basic notions of article search mechanisms and methodological quality criteria. Incorporation of this information into RBBR, with higher or lower probability, requires the inclusion of these knowledges of EBM into decision making. They act as knowledges that evaluate, in a probabilistic and inductive way, the decision scenario that is modified by each new piece of information. New evidence is then incorporated into RBBR as new information.

Among the 12 remaining studies, five were classified as “inductive schemes”, one as “score methods for reasoning comparison” and seven classified as “others” that address issues related to the importance of the context (which is a method to evaluate the initial scenario), epistemological assumptions, or tools for characterization of information or discussions about reasoning, not categorized neither as inductive nor deductive, named by the authors as “analytical methods”, “polyphony”, “histories and trends”, “decision analysis”.

Discussion

In this section, we will make a brief discussion about the results of this review and present the RBBR proposal. The review suggests that uncertainty is ubiquitous in medicine, and case-based learning is predominant (induction). There was a higher frequency of inductive, probabilistic reasoning and especially RBBR for decision making as compared with the hypothetico-deductive approach.

Both deductive logic (scarcely found in the literature) and inductive reasoning (widely defended in this review) are linguistic expressions, manipulations of signs. Usual deductive signs lead to categorical thinking (e.g.: T or F, 0 or 1) and our proposal is to use values between 0 and 1, which can be taught. The motivation for the construction of formal logical languages was the differentiation of good versus bad arguments; however, it is possible that logic has nothing to do with mental processes.6 For feasibility reasons, this review was restricted to MeSH descriptors as the main topics ([majr]) in the reproductive research, which makes it more restrictive and less sensitive. Nevertheless, as a meta-analysis was not performed, this literature sample can be considered satisfactory for a critical analysis of the theme.

Inductive reasoning involves information processing in a bottom-up approach, i.e. , from evidence to theory. The strategy of data processing is driven by data (validated, appropriate, unstructured). This is an exploratory pathway to get to a conclusion, collecting evidence of cases and constructing a general principle. In the inductive thinking, a conclusion may be false even when all premises are true ( i.e ., does not guarantee the truth of the conclusion). It is necessary to recognize patterns and connections to formulate hypotheses and theories.16 Deductive reasoning, in turn, occurs in a top-down approach, i.e., from hypotheses (or theories) to evidence: from theoretical knowledge about a syndrome, to examine the patient for signs and symptoms. Alternatively, when deduction does not occur from hypotheses to evidence, it occurs from one hypothesis to another one, as implication of the own hypotheses. From diagnostic suspicion, signs and symptoms are sought to confirm the hypothesis. In deduction, a conclusion cannot be false if premises are true, in attempt to predict the consequences not from observational data, but rather from the hypotheses.16

One study suggests that training physicians and specialists eventually generate diagnostic hypotheses in the beginning of the investigation and, therefore, it is likely that the collection and subsequent interpretation of clinical signs are guided by these early hypotheses. This is an important source of errors in the hypothetico-deductive reasoning. It represents a challenge to medical educators and researchers to develop studies or interventions aimed at reducing errors.20

The RBBR proposal about probability and the Bayesian theorem, based on the review of philosophical literature5 , 7 , 8 and corroborated by the systematic review, allows a unified language. As illustrated in Figure 2 , from a subjective perspective (degree of belief) of probability, RBBR considers both the prior scenario and the result of current investigation to estimate the likelihood of the scenario be more appropriately interpreted after such investigation.

Figure 2. Probability of results in the Bayes theorem based on the degree of belief; percentage in the y-axis; PPV: predictive value of a positive result of the new information; NPV: predictive value of a negative result of the new information; the Bayesian reasoning is based on the baseline rate of the prior scenario and on the accuracy of the new information or evidence. Subjectively, the degree of belief is estimated and, objectively, good-quality evidence is searched. In the intuitive reasoning, in the estimates of either very low or very high degree of belief, the baseline rate is determinant of reasoning. In the estimates of intermediate baseline rate, the accuracy is determinant of the reasoning result. The explanation is available at https://youtu.be/EVqfyUNe-bU.

Figure 2

RBBR can condition the interpretation of new information on the prior scenario. Thus, the Bayes theorem consist of an inductive inference with two temporally articulated steps.21 In the characterization of the initial scenario, all aspects are considered, and the theories related to medical formation can be influent. However, it is paramount to observe: first the medical history, then clinical examination, followed by complementary tests focusing on patients’ problems. The risk of naive use the deductive hypothetical thinking is that, during the initial steps of the investigation, the physician starts to search for confirmation of things that are going on in their heads (a type of confirmation bias). The risk of naive use the RBBR is to believe that beliefs or the observed frequencies will guarantee the conclusion.

For example, heart failure is a syndrome that is difficult to be diagnosed in its mild forms or in case of pulmonary comorbidities. During examination of a patient with mild heart failure, it is not known whether the patient has or not the disease. We start the investigation without this information; therefore, this knowledge is not the ground of the diagnosis, whose foundation is the “not knowing”, the uncertainty, and whose construction is guided by the initial scenario (focused on signs and symptoms rather than on prior hypothesis) and revised by complementary tests (generating post-tests scenarios). Hypothetical-deductive reasoning may be useful, but its risk lies in using a very limited set of hypotheses, without considering alternative ones. Symptoms reported and signs observed are the initial basis, the pre-test scenario of reasoning during consultation.

A counterargument to this hypothesis may be that the theory of heart failure provides a model analogous to the models and structures of deductive logic, and that the diagnostic criteria would be similar to deduction, evaluating whether propositions and inferences would satisfy the model (typical standard of deductive reasoning). However, clinical reasoning occurs from contingent individuals in their contexts to hypotheses or to the theory. Symptoms and signs in addition to the series of tests should guide hypothesis formulation, and not the hypotheses per se guide the reasoning process. Evidence obtained from clinical examination and information obtained from medical history lead the physician to an inductive rather than deductive reasoning. From these “hints” (symptoms, signs, tests), the physician makes hypotheses, not only of heart failure in this example, but also other possibilities to explain the hints. An astute physician must think about alternative hypotheses, constructed from data observed in the patient and not from a list of differential diagnoses from a book that does not consider individual contexts.

The same works with prognosis: physicians should estimate it based on patient’s condition and context. Even enlightened by studies, physicians must analyze patient’s individual data to decide the type of study or population subgroup that the patient should be included. The same works for treatment: patient’s clinical profile, patient’s context, and stage of the disease spectrum should be evaluated to decide which evidence from therapeutic studies best fit the patient. Guidelines should not be applied uncritically, but rather, patient’s clinical spectrum should be scrutinized to determine where it better fits into the guidelines.

When seeking for solutions to patient’s problems, values and preferences, the use of medical literature should follow the same rule: the tools described in the EBM language should prioritize quantitative and absolute (not relative) estimates of diagnostic, prognostic or therapeutic interventions, based on empirical (and not merely theoretical) data, for the construction of a Bayesian hierarchy. Only one study or one evidence is not enough. There is a whole framework that supports the decision making. A decision is made under some degree of residual uncertainty, based on the highest subjective probability, that incorporates objective data from the studies. In the RBBR, “likely” is taken as “likely to be a more accurate, more useful knowledge”; there is a hierarchical sequence, as described in Table 3 .

Table 3. Bayesian hierarchy in the Bayesian reasoning.

  1. 1An expert opinion is more likely than a non-expert opinion.

  2. Opinion is less likely than argument.

  3. An expert argument is more likely than a non-expert argument.

  4. Argument is less likely than evidence.

  5. Evidence with a reliable method is more likely than evidence with a less reliable method.

  6. Evidence with a reliable method produced by individuals with less conflict of interest is more likely than evidence produced by individuals with more conflict of interest.

  7. Step 6 is more likely if checked using the same method by investigators other than those of the step 6.

In the RBBR, there is always residual uncertainty, but uncertainty reduces with increasing contexts, scenarios and evidence. Each piece of information of this hierarchy is aggregated into the context, as new information with certain accuracy incorporated into a previous probability. A diagnosis, a prognosis or a treatment can be seen as probabilistic or as hypotheses rather than as “truth”. The most appropriate linguistic discourse in patient communication should be based on what seems to be the most likely considering the available data at that moment. The principle of bivalence of classical logic, of “true or false”, is insufficient to explain residual uncertainty. RBBR deals with uncertainty without falling into relativism.

Conclusion

This literature review demonstrated that: 1) uncertainty is an epistemic condition of reasoning; 2) for this reason, probability is predominantly applied; 3) there is considerable conceptual confusion about the subject. RBBR, here proposed, and strongly supported by the literature review, is a two-step probabilistic reasoning that can be taught. Bayes theorem is a linguistic tool, a general rule of reasoning, diagnosis, scientific communication and review of medical knowledge according to new evidence. Characterization of the initial scenario is an art that involves multiple aspects, some of them subjective, but that can be inserted into the RBBR, under the light of the subjective theory of probability.

Study Association

This article is part of the conclusion work of Marcos Roberto de Sousa under orientation of Prof. Túlio RX Aguiar, from Universidade Federal de Minas Gerais.

Ethics approval and consent to participate

This article does not contain any studies with human participants or animals performed by any of the authors.

Sources of Funding: There were no external funding sources for this study.


Articles from Arquivos Brasileiros de Cardiologia are provided here courtesy of Sociedade Brasileira de Cardiologia

RESOURCES