Стратегия принятия клинического решения

Гипотеза поколения включает определение основных диагностических возможностей (дифференциальная диагностика), которые могут объяснить клинические проблемы пациента. Главная жалоба пациента (например, боль в груди) и основные демографические данные (возраст, пол, раса) являются отправной точкой для дифференциального диагноза, который обычно генерируется по распознаванию образов. Каждому значению в перечне возможностей теоретически присваивается оценка вероятности или возможности того, что это значение является правильным диагнозом (предтестовая вероятность—например, см. таблицу Гипотетическая дифференциальная диагностика, предтестовая вероятность и положительное предсказательное значение [Hypothetical Differential Diagnosis and Pre-Test and Post-Test Probabilities]).

Клиницисты часто используют расплывчатые термины, такие как «весьма вероятно», «невероятно» и «не исключено», чтобы описать вероятность заболевания. И врачи, и пациенты могут путать такие полуколичественные термины; вместо них должна быть использована четкая статистическая терминология, если и когда таковая имеется. Математические вычисления помогают принятию клинических решений и, даже если точные цифры недоступны, могут лучше определить клинические вероятности и сузить список гипотетических заболеваний.

Вероятность и шансы

Вероятность возникновения заболевания (или события) у пациента, чья клиническая информация неизвестна, является частотой, с которой это заболевание или событие наблюдается в популяции. Вероятности в диапазоне от 0,0 (невозможно) до 1,0 (несомненно) и часто выражаются в процентах (от 0 до 100). Заболевание, возникающее у 2-х из 10 пациентов имеет вероятность 2/10 (0,2 или 20%). Округление очень малых вероятностей до 0, таким образом, которое исключает малейшую вероятность болезни (иногда делается при невыраженном клиническом обосновании), может привести к ошибочным выводам, при использовании количественных методов.

Шансы представляют соотношение больных или небольных пациентов (то есть, отношение болезни к не болезни). Таким образом, заболевание, возникающее у 2 из 10 пациентов (вероятность 2/10) имеет вероятность 2/8 (0,25, часто выражается как 1 к 4). Шансы (Ω) и вероятности (р) могут быть преобразованы одна в другую, как в Ω =p/(1−p) или p= Ω/(1+ Ω).

Клинический калькулятор

Шансы в зависимости от вероятности

Клинический калькулятор

Вероятность в зависимости от шансов

Первоначальный дифференциальный диагноз, основанный на основных жалобах и демографических данных, часто является большим, поэтому врач сначала генерирует и фильтрует гипотетические возможности, получая подробный анамнез и проводя объективное обследование для подтверждения или опровержения предполагаемого диагноза. К примеру, у пациента с болью в груди, болью в ноге в истории болезни и обнаруженная при обследовании опухшая, болезненная нога увеличивают вероятность легочной эмболии.

Когда история и физическая обследование складываются в узнаваемую картину, делается предварительный диагноз. Диагностическое тестирование используется, когда после изучения истории болезни и физического обследования сохраняется неопределенность, особенно когда заболевания, оставшиеся после рассмотрения, являются серьезными или требуют опасного или дорогостоящего лечения. Результаты проверки далее видоизменяют вероятности различных диагнозов (после-тестовая вероятность). К примеру, в таблице Гипотетическая дифференциальная диагностика, и Предтестовая вероятность и Положительное предсказательное значение показано то, как влияют на диагностическую вероятность дополнительные данные о наличии у гипотетического пациента боли в ноге и отека при нормальной ретгенологической картине и ЭКГ: уменьшается вероятность развития острого коронарного синдрома, расслаивающей аневризмы и пневмоторакса, а вероятность легочной эмболии увеличивается. Эти изменения вероятности могут привести к дополнительному тестированию (в данном примере, вероятно к выполнению КТ-ангиографии грудной клетки), что далее видоизменит послетестовую вероятность (см. таблицу) и, в некоторых случаях, подтвердит или опровергнет диагноз.

Может показаться интуитивно понятным, что сумма вероятностей всех диагностических возможностей должна быть равна почти 100%, и что один единственный диагноз может быть поставлен на основании сложного набора симптомов и признаков. Однако, применение данного принципа, согласно которому лучшее объяснение сложной ситуации имеет единственную причину (часто рассматривается как принцип Оккама) может ввести врачей в заблуждение. Жесткое применение этого принципа недооценивает возможность того, что пациент может иметь более одного активного заболевания. Например, у пациента с одышкой с известной хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ) можно предположить обострение ХОБЛ, но также может наблюдаться легочная эмболия или сердечная недостаточность.

Даже при неясном диагнозе обследование невсегда имеет смысл. Обследование выполняется только, если его результаты могут повлиять на лечение. Если при заболевании претестовая вероятность выше определенного порога, оправдано проведение лечения (порог лечения), а обследование может быть не показано.

Ниже порога лечения обследование показано, когда положительный результат теста повысит послетестовую вероятность выше порога лечения. Самая низкая претестовая вероятность, при которой событие может происходить, зависит от характеристик теста и называется порогом тестирования. Порог тестирования обсуждается более подробно в других изданиях.

Вероятность заболевания, на уровне и выше которого назначается лечение и дальнейшие испытания не являются оправданными, называется порогом лечения (ПЛ).

Приведенный выше гипотетический пример пациента с болью в груди сошелся на почти определенном диагнозе (98% вероятности). Когда диагноз заболевания верифицирован, решение проводить лечение прямо зависит от наличия пользы от него (по сравнению с отсутствием лечения и с учетом потенциальных негативных последствий лечения). Когда диагноз имеет некоторую степень неопределенности, как это бывает почти всегда, решение о лечении также должно уравновесить выгоду лечения больного человека от риска ошибочного лечения здорового человека или лица с другим заболеванием; выгоды и риск охватывают финансовые, социальные и медицинские последствия. Данный баланс должен учитывать как вероятность заболевания, так и величину выгоды и риска. Баланс определяет, где врач устанавливает ПЛ.

Концептуально, если выгода от лечения очень высока, а риск очень низкий (как при назначении безопасного антибиотика пациенту с диабетом, у которого, возможно, имеются опасные для жизни инфекции), лечащие врачи, как правило, смиряются с высокой диагностической неопределенностью и могут начать лечение, даже если вероятность инфекции довольно низкая (например, 30%—см. рисунок Изменение порога лечения (ПЛ) в зависимости от риска лечения [Variation of treatment threshold (TT) with risk of treatment]). Однако, когда риск лечения очень высок (например, когда производится пневмонэктомия по поводу возможного рака легких), врачи хотят быть очень уверенными в диагнозе и лечение могут рекомендовать только тогда, когда вероятность рака очень высока, возможно, > 95%(см. образ). Следует отметить, что ПЛ не обязательно соответствует вероятности, при которой заболевание может считаться подтвержденным или исключено. Это просто предел, за которым риск не лечения больше риска лечения.

Изменение порога лечения (ПЛ) с риском лечения

Горизонтальные линии представляют положительные предсказательное значения.

Количественно ПЛ можно описать как точку, в которой (р) кратная выгода лечения человека с возможным заболеванием (B) равна (1−р) кратному риску лечения человека у которого отсутствует возможное заболевание (R). Таким образом, при ПЛ

p×B=(1−p)×R

Вычисляя р, это уравнение сводится к

p=R/(B+R)

Из этого уравнения видно, что если B (выгоды) и R (риск) являются такими же, TT становится равным 1/(1 + 1) = 0,5. Это означает, что когда вероятность заболевания > 50%, врачи будут проводить лечение, а когда вероятность < 50%, врачи лечить не будут.

В качестве клинического примера можно рассмотреть пациента с болью в груди. Насколько высока должна быть клиническая вероятность острого инфаркта миокарда до того, как будет проведена тромболитическая терапия, предполагая, что единственным учитываемым риском является внезапная смерть? Если постулируется (для иллюстрации), что летальность от внутричерепного кровоизлияния при тромболитической терапии составляет 1%, то 1% это R, уровень летальности ошибочного лечения пациента, который не имеет инфаркта миокарда. Если чистая смертность у пациентов с инфарктом миокарда уменьшается на 3% после проведения тромболитической терапии, тогда 3% это B. Далее, ПЛ равен 1/(3 + 1), или 25%, таким образом, лечение надо проводить, если вероятность острого инфаркта миокарда > 25%.

С другой стороны, уравнение ПЛ может быть изменено, чтобы показать, что ПЛ является точкой, в которой шансы заболевания p/(1−р) равны соотношению рисков и выгоды (R/B). Тот же числовой результат получается, как и в ранее приведенном примере, при ПЛ, наблюдаемом при соотношении шансов рисков и выгоды (1/3); 1/3 шансов соответствует ранее полученной вероятности 25% (см. Вероятность и шансы).