Cuando enfrentamos una situación estresante con un posible resultado negativo, como una batalla contra el cáncer, nuestra capacidad humana de usar nuestra propia toma de decisiones para poner las probabilidades a nuestro favor es una forma importante de reducir el estrés que enfrentamos.
Los investigadores del estrés y la adaptación, Matthew Shanahan y Jim Neufeld, del Departamento de Psicología de la Universidad de Western Ontario, han realizado una modelación matemática y una simulación computarizada extensas y han podido trazar las posibles compensaciones cuando alguien puede tomar decisiones para mejorar su posibilidades de evitar un evento estresante
Se predicen dos efectos interesantes a través del extenso trabajo de simulación de Shanahan y Neufeld. En primer lugar, una buena estimación de cuánto pueden afectar las personas a sus propias posibilidades de enfrentar un evento estresante está directamente relacionada con la probabilidad, matemáticamente, de poder elegir lo que creen que es la mejor opción posible.
Un segundo efecto novedoso predicho por los resultados de la simulación es el "Efecto de incertidumbre". En situaciones donde hay una combinación de selección de pacientes y asignación de opciones externa (por ejemplo, por el Ministerio de Salud o por una Organización de Gestión de la Salud), la "incertidumbre" puede obstaculizar significativamente la buena toma de decisiones. En este modelo, la incertidumbre describe una situación en la que una agencia externa hará una selección en un cierto nivel de la jerarquía solo después de que el paciente ejerza el poder de toma de decisiones en otro nivel jerárquico. El paciente se enfrenta tanto a la falta de información como a la falta de poder de decisión a ese nivel jerárquico, y tiene muy poco "control decisional" efectivo en la situación general. El control decisivo hace referencia al poder para reducir la amenaza y el estrés mediante la evaluación de opciones y la selección adecuada.
Imagine al paciente con cáncer que sabe que le irá mejor si tiene el tratamiento que tiene menos efectos secundarios. Ese paciente puede enfrentar dos niveles de elecciones que se pueden hacer. Su ciudad tiene tres hospitales. Cada hospital ofrece dos tipos diferentes de tratamiento.
Escenario n.º 1: el paciente puede elegir el tratamiento, pero no el hospital. En efecto, el paciente enumera qué tratamientos se desean, dependiendo de la asignación futura del hospital por una agencia externa. Esta opción, donde la decisión diferida está más arriba en la jerarquía, matemáticamente le permite al paciente tomar una decisión que tenga el efecto más significativo.
Escenario n.º 2: el paciente puede elegir un hospital, sabiendo que cada uno ofrece dos tratamientos, pero sin saber cuál de los dos se asignará posteriormente. Por lo tanto, se le permite al paciente tomar una decisión que casi no tiene sentido, ya que el paciente puede hacer muy poco para aumentar las posibilidades de obtener el tratamiento que elija. Este es el "efecto de incertidumbre".
Los investigadores dicen que el ejemplo del modelo de salud es bueno, porque en los debates sobre atención médica en los EE. UU., Por ejemplo, los pacientes podrían elegir una HMO, pero quizás no siempre el tipo de atención que desean.
Para quienes estructuran la toma de decisiones en las organizaciones, otorgar poder para reducir el estrés a los pacientes, empleados o clientes, significa aumentar las probabilidades de que puedan acceder a la opción absolutamente "menos amenazante" de todas las posibilidades.
En pocas palabras, lo mejor es transferir el poder de toma de decisiones, tanto como sea posible, a las manos de aquellos que enfrentan las consecuencias más directas de la decisión, y en el nivel más cercano al riesgo real de un resultado negativo.
El orden en que entra la incertidumbre es muy importante. Estos modelos matemáticos muestran la importancia de estructurar las opciones jerárquicas para permitir que las personas tengan una influencia real en el control de lo que les sucede, especialmente el riesgo.
La investigación ya está disponible en línea y se publicará en la próxima edición impresa del British Journal of Mathematical and Statistical Psychology.
Shanahan, MJ, y Neufeld, RWJ (2010). Hacer frente al estrés mediante el control decisional: Cuantificación de la negociación del entorno. Revista Británica de Psicología Matemática y Estadística . Publicación anticipada en línea.
