Costuma-se dizer que os humanos são terríveis na compreensão do risco. Talvez sim, quando se trata de proporções e taxas – formas abstratas de dados. Mas todos nós navegamos pelo mundo nos movendo, andando ou dirigindo – constantemente comparando distâncias, magnitudes e probabilidades, fazendo estimativas sobre o risco de colisões, repetidamente e com precisão. Na verdade, somos calculadoras de risco extraordinárias – e fazemos tudo sem esforço, usando heurística e acertando na maior parte do tempo. Nossa sobrevivência depende disso.

Mas quando se trata de cuidados de saúde – somos menos confiantes. Quando começar a tomar um medicamento? Quando fazer uma operação ou um exame? Além disso, temos muito menos experiência para nos apoiar. E menos dados. Muitas vezes, não temos dado nenhum.

Mesmo aos médicos faltam bons dados. Para entender e explicar o risco, você precisa de alguns bits básicos de dados – então, aqui vem o jargão – classe de referência, risco basal, risco relativo e matrizes de ícones.

Melhor começar sendo claro sobre a classe de referência – sendo muito claro sobre quem e o que estamos falando. São mulheres ou homens e em que faixa etária? Com diagnóstico claro ou parte da população em geral.

Em seguida, mencione a ideia de risco basal – a frequência de um evento ou um diagnóstico em nível de população – isto pode ser difícil de descobrir, mas deve ser sempre o nosso ponto de referência. Comparações não fazem sentido a menos que conheçamos nossa posição inicial. Algumas pessoas chamam isso de risco absoluto.

Comparar dois riscos é onde a confusão começa e a manipulação pode ocorrer – isso é chamado de risco relativo. Imagine um problema que ocorre em homens de 50 anos (classe de referência) com uma frequência de 2 em 10,000 (taxa basal). Comparado a nenhum tratamento, um novo tratamento é eficaz em 1 em 10,000 desses homens. Isto é duas vezes melhor, 100% melhor, do que não ter tratamento (benefício relativo). Um 100% melhor parece muito bom até pensarmos no nível absoluto de benefício, ou seja, ele se aplica a 1 homem em 10,000. Este valor tem um efeito muito diferente em nossos cálculos de benefício. A maioria dos dados de comercialização usa o risco relativo e nunca esclarece os benefícios absolutos. E nem vamos começar com dados sobre danos.

Figura 1: matriz de ícones (www.iconarray.com)

Quando se trata de comunicação de risco, as imagens, embora não sejam perfeitas, ajudam a mostrar o que acontece em níveis populacionais. Uma matriz de ícones (ver a Figura 1) combina elegantemente a ideia da classe de referência (100 homens entre 50 e 60). Eles têm condicionite e são convidados a considerar os benefícios do tratamento A (homens azuis) ou tratamento B (homens verdes). O tratamento A é duas vezes mais eficaz que o tratamento B (risco relativo), mas o benefício absoluto é um número mais modesto, ou seja, mais 5 homens em cem (10 menos 5). Mas observe que, mesmo assim, 85 homens não se beneficiam de forma alguma. E, aliás, desenhos de pessoas (símbolos do banheiro) são melhores do que carinhas sorridentes ou ovais. É o tipo de gráfico que deve orientar todas as conversas sobre decisões na área da saúde. Em uma terra dos cegos, poderíamos pelo menos nos tornar parcialmente capazes de ver.

Autor: Glyn Elwyn

Glyn Elwyn  lidera um grupo de pesquisa, o laboratório de preferências, que produz medidas de tomada de decisão compartilhada, investiga o desenho centrado no usuário de ferramentas de suporte ao paciente e sua integração em sistemas inovadores de prestação de serviços de saúde. Seu foco atual é o auxiliar de decisão Option Grid™ para encontros clínicos.

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