Changes

dónde  

dónde  

:<math>P(E_2 \mid E_1)</math> indica la probabilidad de que algunas personas (entre <math>n</math> consideradas) sufran dolor orofacial causado por la degeneración ósea de la articulación temporomandibular,  

 

:<math>P(E_2 \mid E_1)</math> indica la probabilidad de que algunas personas (entre <math>n</math> consideradas) sufran dolor orofacial causado por la degeneración ósea de la articulación temporomandibular,

mientras  

mientras  

:<math>P(E_2 \mid E_3)</math> indica la probabilidad de que otras personas (siempre entre <math>n</math> consideradas) sufran de Dolor Orofacial condicionado por algo diferente a la degeneración ósea de la Articulación Temporomandibular.

:<math>P(E_2 \mid E_3)</math> indica la probabilidad de que otras personas (siempre entre <math>n</math> consideradas) sufran de Dolor Orofacial condicionado por algo diferente a la degeneración ósea de la Articulación Temporomandibular.

#Para cada subclase <math>C_i</math> se debe aplicar la condición <math>rc=P(D \mid C_i)- P(D) \neq 0, </math> es decir, la probabilidad de encontrar en el subgrupo <math>C_i</math> una persona que presenta los síntomas, signos clínicos y elementos pertenecientes al conjunto <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\} </math>. Se dice que una partición causalmente relevante de este tipo es '' 'homogénea' ''.

#Para cada subclase <math>C_i</math> se debe aplicar la condición <math>rc=P(D \mid C_i)- P(D) \neq 0, </math> es decir, la probabilidad de encontrar en el subgrupo <math>C_i</math> una persona que presenta los síntomas, signos clínicos y elementos pertenecientes al conjunto <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\} </math>. Se dice que una partición causalmente relevante de este tipo es '' 'homogénea' ''.

#Cada subconjunto <math> C_i </math> debe ser 'elemental', es decir, no debe dividirse en otros subconjuntos, porque si estos existieran no tendrían relevancia causal..

#Cada subconjunto <math>C_i</math> debe ser 'elemental', es decir, no debe dividirse en otros subconjuntos, porque si estos existieran no tendrían relevancia causal..

Supongamos ahora, por ejemplo, que la muestra de población <math> n </math>, a la que pertenece nuestra buena paciente Mary Poppins, es una categoría de sujetos de 20 a 70 años. También suponemos que en esta población tenemos aquellos que presentan los elementos pertenecientes al conjunto de datos <math> D = \ {\ delta_1, ..... \ delta_n \} </math> que corresponden a las pruebas de laboratorio mencionadas anteriormente y precisan en '[[La lógica del clásico idioma]]'.

Supongamos ahora, por ejemplo, que la muestra de población <math>n</math>, a la que pertenece nuestra buena paciente Mary Poppins, es una categoría de sujetos de 20 a 70 años. También suponemos que en esta población tenemos aquellos que presentan los elementos pertenecientes al conjunto de datos <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> que corresponden a las pruebas de laboratorio mencionadas anteriormente y precisan en '[[La lógica del lenguaje clásico]]'.

Supongamos que en una muestra de 10,000 sujetos de 20 a 70 tendremos una incidencia de 30 sujetos <math> p (D) = 0.003 </math> mostrando signos clínicos <math> \ delta_1 </math> y <math > \ delta_4

Supongamos que en una muestra de 10,000 sujetos de 20 a 70 tendremos una incidencia de 30 sujetos <math>p(D)=0.003</math> mostrando signos clínicos <math>\delta_1</math> y <math>\delta_4</math>. Preferimos utilizar estos informes para la demostración del proceso probabilístico porque en la literatura los datos sobre los signos y síntomas clínicos de los trastornos temporomandibulares tienen una variación demasiado amplia y una incidencia demasiado alta en nuestra opinión..<ref name=":2">{{Cite book  

</math>. Preferimos utilizar estos informes para la demostración del proceso probabilístico porque en la literatura los datos sobre los signos y síntomas clínicos de los trastornos temporomandibulares tienen una variación demasiado amplia y una incidencia demasiado alta en nuestra opinión..<ref name=":2">{{Cite book  

  | autore = Pantoja LLQ

  | autore = Pantoja LLQ

  | autore2 = De Toledo IP

  | autore2 = De Toledo IP

====Situaciones clínicas====

====Situaciones clínicas====

Estas probabilidades condicionales demuestran que cada una de las cuatro subclases de la partición es causalmente relevante para los datos del paciente <math> D = \ {\ delta_1, ..... \ delta_n \} </math> en la muestra de población <math> PO </ math>. Dada la partición antes mencionada de la clase de referencia, tenemos las siguientes situaciones clínicas:

Estas probabilidades condicionales demuestran que cada una de las cuatro subclases de la partición es causalmente relevante para los datos del paciente <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> en la muestra de población <math>PO</math>. Dada la partición antes mencionada de la clase de referencia, tenemos las siguientes situaciones clínicas:

*Mary Poppins <math> \ in </math> degeneración de la articulación temporomandibular <math> \ cap </math> Trastornos temporomandibulares

*Mary Poppins <math>\in</math> degeneración de la articulación temporomandibular <math>\cap</math> Trastornos temporomandibulares

*Mary Poppins <math> \ in </math> degeneración de la articulación temporomandibular <math> \ cap </math> sin trastornos temporomandibulares

*Mary Poppins <math>\in</math> degeneración de la articulación temporomandibular <math>\cap</math> sin trastornos temporomandibulares

*Mary Poppins <math> \ in </math> sin degeneración de la articulación temporomandibular <math> \ cap </math> Trastornos temporomandibulares

*Mary Poppins <math>\in</math> sin degeneración de la articulación temporomandibular <math>\cap</math> Trastornos temporomandibulares

*Mary Poppins <math> \ in </math> sin degeneración de la articulación temporomandibular <math> \ cap </math> sin trastornos temporomandibulares

*Mary Poppins <math>\in</math> sin degeneración de la articulación temporomandibular <math>\cap</math> sin trastornos temporomandibulares

Para llegar al diagnóstico final anterior, realizamos un análisis probabilístico-causal del estado de salud de Mary Poppins, cuyos datos iniciales fueron <math> D = \ {\ delta_1, ..... \ delta_n \} </math>.  

Para llegar al diagnóstico final anterior, realizamos un análisis probabilístico-causal del estado de salud de Mary Poppins, cuyos datos iniciales fueron <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math>.  

En general, podemos referirnos a un proceso lógico en el que examinamos los siguientes elementos:

En general, podemos referirnos a un proceso lógico en el que examinamos los siguientes elementos:

*una probabilidad base <math>P(D)=0,003</math>

*una probabilidad base <math>P(D)=0,003</math>

En este punto deberíamos introducir argumentos demasiado especializados que desviarían al lector del tema pero que tienen una alta importancia epistémica por lo que intentaremos extraer el hilo lógico más descrito del concepto Analysandum / Analysans..

En este punto deberíamos introducir argumentos demasiado especializados que desviarían al lector del tema pero que tienen una alta importancia epistémica por lo que intentaremos extraer el hilo lógico más descrito del concepto Analysandum/Analysans..

El análisis probabilístico-causal de <math> D = \ {\ delta_1, ..... \ delta_n \} </math> es entonces un par de las siguientes formas lógicas (Analysandum / Analysans<ref>{{Cite book  

El análisis probabilístico-causal de <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> es entonces un par de las siguientes formas lógicas (Analysandum / Analysans<ref>{{Cite book  

  | autore = Westmeyer H

  | autore = Westmeyer H

  | titolo = The diagnostic process as a statistical-causal analysis

  | titolo = The diagnostic process as a statistical-causal analysis

  }}</ref>):

  }}</ref>):

*'''Analysandum '' '<math> = \ {P (D), a \} </math>: es una forma lógica que contiene dos parámetros:' 'probabilidad' '<math> P (D) </math> para seleccionar una persona que tiene los síntomas y elementos pertenecientes al conjunto <math> D = \ {\ delta_1, \ delta_2, ..., \ delta_n \} </math>, y el '' individuo genérico '' <math> a </math> que es propenso a esos síntomas.

*'''Analysandum ''' <math> = \{P(D),a\}</math>: es una forma lógica que contiene dos parámetros: ''probabilidad'' <math>P(D)</math> de seleccionar una persona que tiene los síntomas y elementos pertenecientes al conjunto <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\}</math>, y el '' individuo genérico '' <math>a</math> que es propenso a esos síntomas.'''

*'''Analysan <math> = \ {\ pi, a, KB \} </math> '' ': es una forma lógica que contiene tres parámetros: la' 'partición' '<math> \ pi </math>, la' 'individuo genérico' '<math> a </math> perteneciente a la muestra de población <math> n </math> y' '<math> KB </math> (Knowledge Base)' 'que incluye un conjunto de <math> n </math> > n> 1 </math> enunciados de probabilidad condicionada.

*'''Analysan <math>= \{\pi,a,KB\}</math>''': es una forma lógica que contiene tres parámetros: la ''partición'' <math>\pi</math>, la ''individuo genérico'' <math>a</math> perteneciente a la muestra de población <math>n</math> y ''<math>KB</math> (Knowledge Base)'' que incluye un conjunto de <math>n>1</math> enunciados de probabilidad condicionada.'''

Por ejemplo, se puede concluir que el diagnóstico definitivo es el siguiente:

Por ejemplo, se puede concluir que el diagnóstico definitivo es el siguiente:

Tomamos un camino largo y tortuoso para comprender mejor la complejidad que encontró el colega que lucha con la gran responsabilidad ética de hacer un diagnóstico. Sin embargo, esta tarea se vuelve aún más compleja cuando necesitamos ser detallados y cuidadosos al realizar un diagnóstico diferencial..  

Tomamos un camino largo y tortuoso para comprender mejor la complejidad que encontró el colega que lucha con la gran responsabilidad ética de hacer un diagnóstico. Sin embargo, esta tarea se vuelve aún más compleja cuando necesitamos ser detallados y cuidadosos al realizar un diagnóstico diferencial..  

Aquí nos adentramos en un tema delicado, que se vincula con los contenidos epistemológicos y que en primer lugar se relató en la "[[Introducción]]". Nosotros estamos hablando de:

Aquí nos adentramos en un tema delicado, que se vincula con los contenidos epistemológicos y que en primer lugar se relató en la "[[Introducción]]". Estamos hablando de:

*'''Interdisciplinariedad''': <br>''En política científica, generalmente se reconoce que la resolución de problemas basada en la ciencia requiere investigación interdisciplinaria ('' 'IDR' ''), como propone el proyecto de la UE denominado Horizonte 2020.<ref>European Union, ''[https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/en/h2020-section/societal-challenges Horizon 2020]''</ref>. En un estudio reciente, los autores se centran en la cuestión de por qué los investigadores tienen dificultades cognitivas y epistémicas para realizar la IDR. Se cree que la pérdida del interés filosófico en la epistemología de la investigación interdisciplinaria es causada por un paradigma filosófico de la ciencia llamado "Paradigma Físico de la Ciencia", que impide el reconocimiento de importantes cambios de IDR tanto en la filosofía de la ciencia como en la investigación..<br>El paradigma filosófico alternativo propuesto, denominado 'Paradigma de la Ingeniería de la Ciencia', hace supuestos filosóficos alternativos sobre aspectos como el propósito de la ciencia, el carácter del conocimiento, los criterios epistémicos y pragmáticos para la aceptación del conocimiento y el papel de las herramientas tecnológicas. En consecuencia, los investigadores científicos necesitan los llamados andamios metacognitivos para ayudarlos en el análisis y la reconstrucción de cómo se construye el 'conocimiento' en diferentes disciplinas..<br>En la investigación interdisciplinaria, los andamios metacognitivos ayudan a la comunicación interdisciplinaria a analizar y articular cómo la disciplina genera conocimiento.<ref name=":0">{{cita libro  

*'''Interdisciplinariedad''': <br>''En política científica, generalmente se reconoce que la resolución de problemas basada en la ciencia requiere investigación interdisciplinaria ('''IDR'''), como propone el proyecto de la UE denominado Horizonte 2020.<ref>European Union, ''[https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/en/h2020-section/societal-challenges Horizon 2020]''</ref>. En un estudio reciente, los autores se centran en la cuestión de por qué los investigadores tienen dificultades cognitivas y epistémicas para realizar la IDR. Se cree que la pérdida del interés filosófico en la epistemología de la investigación interdisciplinaria es causada por un paradigma filosófico de la ciencia llamado "Paradigma Físico de la Ciencia", que impide el reconocimiento de importantes cambios de IDR tanto en la filosofía de la ciencia como en la investigación..<br>El paradigma filosófico alternativo propuesto, denominado 'Paradigma de la Ingeniería de la Ciencia', hace supuestos filosóficos alternativos sobre aspectos como el propósito de la ciencia, el carácter del conocimiento, los criterios epistémicos y pragmáticos para la aceptación del conocimiento y el papel de las herramientas tecnológicas. En consecuencia, los investigadores científicos necesitan los llamados andamios metacognitivos para ayudarlos en el análisis y la reconstrucción de cómo se construye el 'conocimiento' en diferentes disciplinas..<br>En la investigación interdisciplinaria, los andamios metacognitivos ayudan a la comunicación interdisciplinaria a analizar y articular cómo la disciplina genera conocimiento.<ref name=":0">{{cita libro  

  | autore = Boon M

  | autore = Boon M

  | autore2 = Van Baalen S

  | autore2 = Van Baalen S

  }}</ref>''

  }}</ref>''

Este concepto está ligado al tema discutido anteriormente en el que el colega debe ser consciente de su propia 'Incertidumbre subjetiva' (debido a un lenguaje lógico clásico 'enfermo o sano') y de la 'Incertidumbre objetiva' (debido a un lenguaje lógico probabilístico ' probablemente enfermo o probablemente sano '). No es complicado probar esta afirmación: la incertidumbre de la que hablamos deriva del hecho de que los elementos, afirmaciones, datos, clases y subclases mencionados y que construyen el aparato de la lógica del lenguaje probabilístico: Analysandum <math>  = \{P(D),a\}</math> y Analysan <math>  = \{P(D),a\}</math> son elementos que existen en un mundo específico, y en este caso en un contexto dental en el que el elemento <math> KB </math> del proceso indica indiscutiblemente un "conocimiento básico" solo en un contexto dental específico.

Este concepto está ligado al tema discutido anteriormente en el que el colega debe ser consciente de su propia 'Incertidumbre subjetiva' (debido a un lenguaje lógico clásico 'enfermo o sano') y de la 'Incertidumbre objetiva' (debido a un lenguaje lógico probabilístico ' probablemente enfermo o probablemente sano '). No es complicado probar esta afirmación: la incertidumbre de la que hablamos deriva del hecho de que los elementos, afirmaciones, datos, clases y subclases mencionados y que construyen el aparato de la lógica del lenguaje probabilístico: Analysandum <math>  = \{P(D),a\}</math> y Analysan <math>  = \{P(D),a\}</math> son elementos que existen en un mundo específico, y en este caso en un contexto dental en el que el elemento <math>KB</math> del proceso indica indiscutiblemente un "conocimiento básico" solo en un contexto dental específico.

Esta conclusión confirmada por el dentista fue la siguiente:   

Esta conclusión confirmada por el dentista fue la siguiente:   

<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95</math>

<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95</math>

o mejor: Creo en un 95% que Mary Poppins se ve afectada por TMD ya que tiene una degeneración de la articulación temporomandibular además de la positividad de los datos <math> D = \ {\ delta_1, \ dots \ delta_n \} </math>

o mejor: Creo en un 95% que Mary Poppins se ve afectada por TMD ya que tiene una degeneración de la articulación temporomandibular además de la positividad de los datos <math>D=\{\delta_1,\dots\delta_n\}</math>

Pero sucede algo extraño porque de la nada, un investigador, que usa 'andamios metacognitivos'<ref>{{Cite book  

Pero sucede algo extraño porque de la nada, un investigador, que usa 'andamios metacognitivos'<ref>{{Cite book  

{{q4|...Existe otro mundo o contexto, paralelo al tuyo, en el que además de los datos D hay otros datos desconocidos para ti?|}}

{{q4|...Existe otro mundo o contexto, paralelo al tuyo, en el que además de los datos D hay otros datos desconocidos para ti?|}}

y aumentar la dosis: somete a Mary Poppins a las siguientes pruebas electrofisiológicas del trigémino, etiquételas como lo hicimos anteriormente para los datos del conjunto <math> D = \ {\ delta_1, \ dots \ delta_n \} </math> generando otro conjunto que contenga un número <math> m </math> de datos desconocidos (que no pertenecen a la rama puramente dental) <math> C = \ {\ gamma_1, \ dots \ gamma_m \} </math> creando así un conjunto completamente nuevo que llamaremos <math> S_ {unknow} = D + C = \ {\ delta_1, \ dots, \ delta_n, \ gamma_1, \ dots, \ gamma_m \} </math> (llamado <math> S_ {unknown} </math> precisamente debido a la presencia de datos desconocidos para el contexto dental).

y aumentar la dosis: somete a Mary Poppins a las siguientes pruebas electrofisiológicas del trigémino, etiquételas como lo hicimos anteriormente para los datos del conjunto <math>D=\{\delta_1,\dots\delta_n\}</math> generando otro conjunto que contenga un número <math>m</math> de datos desconocidos (que no pertenecen a la rama puramente dental) <math>C=\{\gamma_1,\dots\gamma_m\}</math> creando así un conjunto completamente nuevo que llamaremos <math>S_{unknow}= D+C=\{\delta_1,\dots,\delta_n,\gamma_1,\dots,\gamma_m\}</math> (llamado <math>S_{unknown}</math> precisamente debido a la presencia de datos desconocidos para el contexto dental).

<math>\delta_1=</math> Informe radiológico positivo de la ATM en la Figura 2

<math>\delta_1=</math> Informe radiológico positivo de la ATM en la Figura 2