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本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》，扫上面码免费领电子书
中，这5个指标分别对应3个分数: 0、1和2 。总分最高为10分。7分及
以上就可被视为健康状况合格〈见表22-1) 。
22-1
(心率) 1: 心跳小于 100 次7分钟
2; 心跳大于 100 次”分钟
9: 对咋吸道刺激无反应
1; 受开刺激时有痛苦的表情
活动 0;
《肌肉张力} 1: 寻
要注意的是，心率是评分中唯一一个可以直接评分的项目，其他
项目都需要先做一些判断。但是，由于判断被分解为多个相互独立的
元素，每个元素都很容易评估，即使是那些仅受过少量训练的医师，
在评估时也不太可能产生很大的分歧，因此阿普加评分产生的咯声很
小。阿普加评分展示了指南是如何发挥作用的，以及为什么指南能减
少噪声。与规则或算法不同，有了指南仍需判断一一决策不是直接进
行计算。医师在阿普加评分的每一个项目上都可能存在分歧，因此在
最终结论上也可能存在分歧。然而，指南成功地减少了噪声，因为它
在预先定义好的维度上将一个复杂的决策分解成了许多简单的子判
断。
如果用第9章讨论的简单预测模型来看待这个问题，我们就很容易
看到指南的优势所在 。临床医生是根据几条预测性线索来判断新生儿
的健康状况的。情境噪声可能在其中发挥作用: 就在某一天，或者就
在某种情绪状态下，临床医生可能会关注一些相对不那么重要的预测
因素，或忽略一些重要的预测因素。阿普加评分能够将医生的注意力
集中在5个已经过实践验证的重要维度上。然后，评分标准清晰地描述
了该如何评估每条线索，这大大简化了根据每条线索做出判断的过
程，从而降低了噪声。最后，阿普加评分还规定了如何给各个预测因
素研权，并产生所需的总体判断，这个过程就是一项机械性的工作，
而人类临床医生在给这些线索赋权时会存在差异。关注重要的预测因
子，简化预测模型，以及进行机械性汇总一一所有这些都降低了品
声。
类似的方法已被用于许多医学领域，比如用森特评分〔〈Centor
score) 来指导链球菌性咽喉炎的诊断。病人如果出现以下症状或体征
即得1分: 咳嗽〈Cough) 、有渗出物 (exudates，指喉呢 后部有白 色
斑块) 、颈部淋巴结肿痛(nodes) 、体温高于38摄氏度
| 。这些症状的首字母组合刚好是Centor的前4个字
这一指南由森特及其同事总结得出。根据病人的得分，医生可以
人 汾断链球菌性咽喉炎 。使用该量表进行评估和
评分相对直接，这样一来，有些人就不必接受链球菌性咽喉炎的测试
和治疗了。
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