Beslismodellen worden steeds belangrijker in de geneeskunde. De kwaliteit laat echter te wensen over. De arts die moet bepalen of een patiënt met cholesterol- of bloeddrukpillen moet beginnen, gebruikt daarvoor vaak een hulpmiddel zoals het Framingham-risicoscore. Aan de hand van geslacht, leeftijd, rookgedrag, bloeddruk en cholesterol wordt de kans berekend dat iemand binnen tien jaar een hart- en vaatziekte krijgt. Boven een bepaalde grens is behandeling nuttig. Dit is een voorbeeld van een voorspel- of beslismodel.
De kans op het krijgen van een hart- en vaatziekte kan met nog veel meer modellen worden berekend. ‘Meer dan 200!’, zegt Karel Moons, hoogleraar klinische epidemiologie (Julius Centrum, UMC Utrecht). ‘Je hoeft niet academisch geschoold te zijn om te begrijpen dat die bij lange na niet allemaal even goed en toepasbaar zijn.’ Hetzelfde gaat op voor de meeste andere beslismodellen: er zijn er veel, en de kwaliteit laat vaak te wensen over. Reden voor een groep wetenschappers – onder wie Moons – om te bedenken hoe dit beter kan. Daar is een publicatierichtlijn uit voortgekomen, die in een flink aantal vakbladen tegelijkertijd wordt afgedrukt: de Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD statement).
Lees hier het volledige artikel.