L'analisi bayesiana dei dati può fornire informazioni utili per facilitare l'interpretazione degli studi clinici, specialmente quando le prove sperimentali suggeriscono che i benefici di un intervento sono incerti, come ad esempio in uno studio che ha valutato l'ossigenazione extracorporea precoce di membrana (ECMO) per la sindrome acuta da distress respiratorio acuto (ARDS).

Si trattava infatti di dimostrare la potenziale utilità delle analisi bayesiane stimando la probabilità a posteriori che l'ECMO precoce potesse essere associato a una ridotta mortalità in pazienti con ARDS molto grave, attraverso uno studio clinico randomizzato (RCT).

L'analisi bayesiana informa le decisioni cliniche stimando direttamente la probabilità di efficacia di un effetto del trattamento ipotizzato dati i valori osservati. Inoltre, poiché le informazioni sull'effetto del trattamento da prove cliniche e biologiche preesistenti sono formalmente incorporate nella valutazione statistica, i metodi bayesiani possono esplicitamente quantificare l'influenza altrimenti implicita del giudizio clinico.

» Jama: "Extracorporeal Membrane Oxigenation for Severe Acute Respiratory Distress Syndrome and Posterior Probability of Mortality Benefit in a Post Hoc Bayesian Analysis of a Randomized Clinical Trial"