Quando si affronta una situazione stressante con un possibile esito negativo, come una battaglia con il cancro, la nostra capacità umana di usare le nostre decisioni per mettere le probabilità a nostro favore è un modo importante per ridurre lo stress che affrontiamo.
I ricercatori di stress e coping Matthew Shanahan e Jim Neufeld del Dipartimento di Psicologia dell'Università dell'Ontario dell'Ontario, hanno fatto un lungo lavoro di modellizzazione matematica e simulazione al computer e sono stati in grado di tracciare i probabili compromessi quando qualcuno è in grado di prendere decisioni per migliorare il proprio possibilità di evitare un evento stressante.
Due effetti interessanti sono previsti attraverso l'ampio lavoro di simulazione di Shanahan e Neufeld. Primo: una buona stima di quante persone possano influenzare le proprie possibilità di affrontare un evento stressante è direttamente correlata alla probabilità, matematicamente, di poter scegliere quella che credono essere la migliore opzione possibile.
Un secondo, nuovo effetto previsto dai risultati della simulazione è l '"Effetto di incertezza". Nelle situazioni in cui vi è un mix di selezione dei pazienti e assegnazione esterna di opzioni (ad esempio, dal Ministero della Salute o da un'organizzazione sanitaria), l'incertezza può ostacolare significativamente il buon processo decisionale. In questo modello, l'incertezza descrive una situazione in cui un'agenzia esterna effettuerà una selezione a un certo livello della gerarchia solo dopo che il paziente eserciterà il potere decisionale a un altro livello gerarchico. Il paziente affronta sia una mancanza di informazioni sia una mancanza di potere decisionale a quel livello gerarchico, e quindi ha un "controllo decisionale" molto poco efficace nella situazione generale. Il controllo decisionale si riferisce al potere di ridurre la minaccia e lo stress valutando le opzioni e facendo una buona selezione.
Immagina il malato di cancro che sa che farà meglio ad avere il trattamento che ha meno effetti collaterali. Quel paziente può affrontare due livelli di scelte che possono essere fatte. La sua città ha tre ospedali. Ogni ospedale offre due diversi tipi di trattamento.
Scenario n. 1: il paziente può scegliere il trattamento, ma non l'ospedale. In effetti, il paziente elenca quali trattamenti sono desiderati, in attesa del futuro incarico dell'ospedale da parte di un'agenzia esterna. Questa opzione, dove la decisione posticipata è più in alto nella gerarchia, consente matematicamente al paziente di fare una scelta che ha l'effetto più significativo.
Scenario 2: il paziente può scegliere un ospedale, sapendo che ognuno offre due trattamenti, ma non sapendo quale dei due verrà successivamente assegnato. In questo modo al paziente è permesso fare una scelta che non ha più significato, in quanto il paziente può fare ben poco per aumentare le probabilità di ottenere il suo trattamento di scelta. Questo è "l'effetto di incertezza".
I ricercatori dicono che l'esempio del modello di salute è buono, perché nei dibattiti sull'assistenza sanitaria degli Stati Uniti, ad esempio, i pazienti potevano scegliere un HMO, ma forse non sempre il tipo di assistenza che desiderano.
Per coloro che strutturano il processo decisionale nelle organizzazioni, dando un po 'di potere per ridurre lo stress a pazienti, dipendenti o clienti, significa aumentare le probabilità di accedere alla "opzione meno minacciosa" di tutte le possibilità.
In parole povere, è meglio devolvere il potere decisionale, per quanto possibile, nelle mani di coloro che affrontano le conseguenze più dirette della decisione e al livello più vicino al rischio reale di un risultato negativo.
L'ordine in cui arriva l'incertezza è molto importante. Questi modelli matematici mostrano l'importanza di strutturare le scelte gerarchiche per consentire alle persone di avere una reale influenza nel controllo di ciò che accade loro – specialmente il rischio.
La ricerca è già disponibile online e sarà pubblicata nella prossima edizione stampata del British Journal of Mathematical and Statistical Psychology.
Shanahan, MJ, & Neufeld, RWJ (2010). Far fronte allo stress attraverso il controllo decisionale: quantificazione della negoziazione dell'ambiente. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology . Pubblicazione online avanzata
