Iniciativa VIA · Instrumento 01

Escala Móvel de Evidência

O limiar não é uma propriedade da evidência. É uma propriedade da decisão que a evidência serve.

Eixo de decisão
↑ limiar ● paciente
0%100%

Limiar de ação · probabilidade pré-teste · margem

Robustez de evidência exigida

Preencha os eixos abaixo.

Eixo 1

Dano evitável

O que se deixa de perder quando se trata quem de fato tem a condição.

Perda: 70/100

Evita 50% do dano

Eixo 2

Dano causado

O que se impõe a quem não tem a condição e recebe a conduta assim mesmo.

Perda: 25/100

Ocorre em 10% dos expostos

Eixo 3

Posição e janela

Onde este paciente está em relação ao limiar, e quanto tempo resta para melhorar a informação.

40% de chance de a hipótese estar certa

Eixo 4

Auditoria do julgamento

Os três eixos acima auditam o conteúdo do risco. Este audita quem julga. Sem ele, a escala não libera o limiar baixo — porque limiar baixo significa agir sobre raciocínio, e raciocínio não auditado é apenas convicção.

Auditoria pendente

Diagnóstico secundário

Varredura determinística univariada

Cada fator é varrido em sua amplitude com os demais fixos. Isso localiza limiares e serve para depuração, mas não representa a incerteza conjunta nem mede o valor da informação.

Valor da informação

Incerteza estocástica e envelope credal

Os multiplicadores são variáveis incertas, não constantes conhecidas. A simulação propaga a incerteza conjunta; o envelope credal repete a análise sob uma família de distribuições admissíveis, evitando esconder a ignorância dentro de um único prior.

Preparando extensão credal…
Dominância credal
P(tratar | parâmetros revelados)
P(inverter a decisão pontual)
EVPPI da calibração
P(exigir evidência alta)
Entropia de decisão H₂

Modelo exploratório: 81 vértices credais × 81 estados conjuntos, integrados exatamente. As distribuições locais e seus suportes são hipóteses transparentes de calibração — não dados observacionais. Assume independência forte entre os quatro nós incertos; correlações clínicas ainda não foram estimadas. O EVPPI é um teto de valor sob informação perfeita, não EVSI de um exame real.

Procedência

De onde vêm os números

Modelo do limiar

O limiar de ação segue o modelo de Pauker & Kassirer (N Engl J Med 1980;302:1109-17): Pt = C / (C + B), onde B é o benefício líquido de tratar quem tem a condição e C é o custo líquido de tratar quem não tem. Aqui, B = dano evitável × irreversibilidade da doença × eficácia e C = dano iatrogênico × irreversibilidade iatrogênica × frequência do dano. A probabilidade pré-teste não entra no cálculo do limiar: ela é a grandeza que se compara a ele. Confundir as duas é o erro que este instrumento existe para não cometer.

Parâmetros arbitrados

Três escolhas não derivam diretamente da literatura e ficam declaradas: os multiplicadores de irreversibilidade (1,0 / 1,5 / 2,0); a margem de 40 pontos percentuais tomada como plena robustez da decisão; e os ajustes da janela temporal (+0,10 / −0,10 / −0,25). São convenções de calibração, não achados. A análise probabilística trata esses coeficientes como incertos. Para cada nó, o conjunto credal é o fecho convexo das massas (0,60; 0,30; 0,10), (0,20; 0,60; 0,20) e (0,10; 0,30; 0,60). Os suportes são (1; 1,5; 2) para irreversibilidade, (20; 40; 60) para margem plena e (ajuste−0,10; ajuste; ajuste+0,10) para janela. Isso mede dependência do modelo; não valida valores, suportes ou priors.

Valor da informação e rede credal

Para cada estado θ da calibração, a utilidade incremental de tratar é ΔU(θ) = pB(θ) − (1−p)C(θ); não tratar é a referência zero. O valor esperado da informação perfeita parcial é E[max(0, ΔU)] − max(0, E[ΔU]). Assim, uma alta chance de mudar de decisão só importa quando a mudança também recupera utilidade — distinção proposta por Felli & Hazen. O grafo local é M_doença → B → ΔU ← C ← M_iatro, com M_iatro, margem plena e janela também apontando para a barra de evidência. A família de distribuições segue a noção de rede credal de Cozman; aqui ela é exploratória, não uma rede clínica validada.

Shannon: informação não é utilidade

A auto-informação I(x) = −log₂ p(x) e a entropia binária descrevem surpresa e incerteza. Elas não atribuem consequências às ações. Por isso a interface mostra H₂ como diagnóstico descritivo, mas usa utilidade esperada para o valor da informação. Sob o conjunto credal não há um único p(x), e sim limites inferiores e superiores; a surpresa também deixa de ser pontual.

Barra de evidência

A robustez exigida é função da margem entre a probabilidade e o limiar, não da gravidade isolada. Decisão folgada tolera evidência fraca porque nenhuma correção plausível a inverteria; decisão no fio da navalha exige evidência forte porque qualquer viés a inverte. A irreversibilidade iatrogênica sobe a barra; a janela curta a desce.