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  }}</ref> ([https://en.wikipedia.org/wiki/Deductive-nomological_model deductive-nomological model]<ref>''Modelo DN de explicación científica'', también conocido como ''Modelo de Hempel'', ''Hempel–Oppenheim model'', ''Popper–Hempel model'', o ''modelo de ley de cobertura''</ref>). Pero esto no es realista, ya que el conocimiento médico utilizado en la toma de decisiones clínicas difícilmente contiene leyes deterministas causales que permitan explicaciones causales y, por ende, formular diagnósticos clínicos, entre otras cosas en el contexto de especialistas. Intentemos analizar nuevamente el caso de nuestras Mary Poppins, esta vez con un enfoque probabilístico-causal.

  }}</ref> ([https://en.wikipedia.org/wiki/Deductive-nomological_model deductive-nomological model]<ref>''Modelo DN de explicación científica'', también conocido como ''Modelo de Hempel'', ''Hempel–Oppenheim model'', ''Popper–Hempel model'', o ''modelo de ley de cobertura''</ref>). Pero esto no es realista, ya que el conocimiento médico utilizado en la toma de decisiones clínicas difícilmente contiene leyes deterministas causales que permitan explicaciones causales y, por ende, formular diagnósticos clínicos, entre otras cosas en el contexto de especialistas. Intentemos analizar nuevamente el caso de nuestras Mary Poppins, esta vez con un enfoque probabilístico-causal.

Let us consider a number <math>n</math> of individuals including people who report Orofacial Pain who generally have bone degeneration of the Temporomandibular Joint. However, there may also be other apparently unrelated causes. We must mathematically translate the 'relevance' that these causal uncertainties have in determining a diagnosis.

Consideremos un número <math> n </math> de personas, incluidas las personas que informan de dolor orofacial que generalmente tienen degeneración ósea de la articulación temporomandibular. Sin embargo, también puede haber otras causas aparentemente no relacionadas. Debemos traducir matemáticamente la "relevancia" que tienen estas incertidumbres causales a la hora de determinar un diagnóstico.

===The casual relevance===

===The casual relevance===