Hva er normalt og hva er unormalt? Hva er friskt og hva er sykt? Enkelte ganger er det så enkelt at armen enten erbrukket eller ikke brukket, at vi enten finner bakterier eller ikke gjør det. Men oftest er det glidende overgangermellom det som kan være variasjoner i normal fysiologi og det som sikkert er patologi. Hvor vondt skal det gjøre før visender pasienten videre til røntgenundersøkelse? Hvor avvikende skal blodprøvene være før vi medisinerer, sykmeldereller henviser videre? Å ta stilling til slike problemstillinger er selvfølgelige elementer i legens virke. Ja, man kanmed en viss rett si at det å være lege nettopp er å kunne besvare slike spørsmål og handle i forhold til dem.
En normal verdi - for hvem?
For å hjelpe oss med beslutninger i situasjoner med glidende overganger og grader av usikkerhet, tar vi - antakeligi økende grad og antakelig ikke helt bevisst - i bruk sannsynlighetsregning og beslutningsteori. Bl.a. forsøker vi ådanne oss en mening om hva som er "normalt", for derved å kunne skille ut det syke: Vi refererer til normalverdier. Idette nummer av Tidsskriftet utfordrer Olav Hilmar Iversen og medarbeidere vår bruk av normalverdier i diagnostikk ogprognose av enkeltindivider og tar til orde for oppfølging også av lave verdier av senkningsreaksjonen (SR) for åstille diagnosen nyrekreft tidlig nok (1). Budskapet i artikkelen er at det ikke er nok å forsikre seg om at stigningeni SR ikke er "utenfor normalområdet" (for populasjonen). Vi må i tillegg ta stilling til om SR-stigningen er utenforindividets eget "normalområde". Tanken om at en SR-stigning fra 4 til 8 til 16 hos en pasient over en treårsperiodeskulle gi grunn til handling fra primærlegens side, har vakt betydelig skepsis innenfor deler av det allmennmedisinskemiljø (2). Man har spurt seg hvilke praktiske konsekvenser denne tankegangen ville få i den allmennmedisinskehverdagen.
I videre forstand utfordrer Iversen og medarbeidere bruken av populasjonsbaserte gjennomsnittsbetraktninger idiagnostikk og behandling av enkeltpasienter. Dette er en del av en større diskusjon om metoder for estimering avhelsegevinst ved ulike tiltak, en diskusjon som vi leger i liten grad har tatt del i, selv om dette er en vesentlig delav vår virksomhet.
Å leve med usikkerhet
Hvordan skal man kunne treffe en optimal beslutning i en situasjon med usikkerhet? Selv i relativt enkle situasjonervil beslutningstakeren være avhengig av å kunne beregne både grad av sannsynlighet og størrelsen på "utbyttet" for deulike alternativene. Altså: Hvor sannsynlig er det at denne pasienten blir syk uten f.eks. blodtrykksmedisiner, hvaslags kliniske konsekvenser snakker vi om dersom pasienten ikke behandles og hva slags bivirkninger kan inntreffe hvishan behandles?
Det går an å beregne verdier for dette, og det er jo dette vi - implisitt - forsøker å gjøre i forhold til hvereneste pasient. Men når vi - eksplisitt - beregner sannsynligheter, gjør vi medisinere det nesten utelukkende med"klassisk" statistikk, noe bl.a. den sittende helseminister har påpekt (Hernes G. Klinisk forskning - er de statistiskearbeidsmåter gode nok? Innledning ved Sosial- og helsedepartementets departementsseminar 9.12.1996). Vi begrenser oss -som oftest - til å estimere sannsynligheter for ulike utfall i en befolkning på grunnlag av observerte parametere i etutvalg av befolkningen, enten vi beregner normalverdier eller effekt av medisinske tiltak. På grunnlag av dette gjør vivåre diagnostiske og prognostiske overveielser og treffer beslutninger om videre behandling. Med en sliktilnærmingsmåte ville det ikke vært mulig for Iversen og medarbeidere å forsvare å sende pasienter med SR innenfor"normalområdet" til ultralydundersøkelse for å lete etter nyrekreft.
Men det finnes også andre beregningsmetoder, f.eks. metodene til den engelske teolog og matematiker Thomas Bayes(1702-61). Den bayesianske statistikk tillater at faktisk observert individ- og gruppeinformasjon samt merskjønnsmessige individuelle vurderinger tas med i beslutningsgrunnlaget i tillegg til den estimerte sannsynligheten ibefolkningen (3, 4). Dette kan høres teoretisk, men i praksis dreier det seg - sterkt forenklet - om å ta med iberegningene det man allerede vet om pasienten, selv om det er "subjektivt", og justere estimatet etter hvert som nyeopplysninger kommer til. Et slikt estimat vil aldri bli så "objektivt" som et estimat basert kun på populasjonsdata,men - hevder bayesianerne - desto mer brukbart. Innen de matematiske/statistiske miljøene har diskusjonen mellom deklassiske (som mente at Bayes la inn for mye rom for subjektivitet) og de bayesianske skolene (som mente atsubjektivitet fantes uansett og at det derfor var riktigere å gjøre den eksplisitt) gått høyt i årtier.
Fornyet prestisje til det kliniske skjønn?
Det er mulig å finne årsaker til at vi leger i liten grad har tatt del i denne debatten, som i høyeste grad eraktuell for oss. Med litt velvilje kan vi si at vi ved å henvise til "klinisk skjønn" - implisitt - har benyttet oss avbayesiansk beslutningsteori, altså at vi både har tatt hensyn til den underliggende sannsynlighetsfordeling ipopulasjonen, men også latt observerte fenomener hos enkeltpasienten bli en del av beslutningsgrunnlaget. Men medøkende tiltro til svar fra tekniske, upersonlige undersøkelser (blodprøver, røntgenundersøkelser mv.), med økendesatsing på standardiserte behandlingsprogrammer og retningslinjer som er utarbeidet på grunnlag av klassisk,populasjonsbasert statistikk, blir det "kliniske skjønn" satt under betydelig press. I denne situasjonen blir detviktig eksplisitt å ta stilling til hvordan særlige forhold hos den enkelte pasient skal tas inn i legensbeslutningsgrunnlag og måten han eller hun fatter sine beslutninger på. Kan det tenkes at vi har noe å lære av enengelsk teolog og matematiker som døde for over 200 år siden?
Charlotte Haug