Podejmowanie decyzji klinicznych zgodnie z zasadami medycyny opartej na dowodach (EBM)

Transkrypt

1 33 Podejmowanie decyzji klinicznych zgodnie z zasadami medycyny opartej na dowodach (EBM) 5 Garth Davis, Mark C. Henderson, Gerald W. Smetana Studenci sądzą, że zbieranie wywiadu lekarskiego jest procesem czysto intuicyjnym: pacjent mówi o swoich dolegliwościach, zbiera się pełny wywiad, przeprowadza badanie przedmiotowe i stawia diagnozę. W rzeczywistości jest to ćwiczenie z myślenia klinicznego, podczas którego osoba zbierająca wywiad stosuje zasady epidemiologii, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa w celu ustalenia rozpoznania. Każda dolegliwość może być objawem zarówno częstej, jak i rzadkiej choroby. Czynniki epidemiologiczne, np. wiek i płeć, wpływają na prawdopodobieństwo danego rozpoznania. Na przykład prawdopodobieństwo, że migrena jest przyczyną świeżo powstałego bólu głowy jest znacznie wyższe u 25-latki niż u 65- -latka z tym samym objawem (1). Od tego momentu zaczynamy brać pod uwagę listę potencjalnych rozpoznań, złożoną z chorób o różnym prawdopodobieństwie i różnej ciężkości. Doświadczeni klinicyści wykorzystują każdy element dodatkowych danych epidemiologicznych i klinicznych w celu systematycznego zmniejszania liczby możliwych rozpoznań: początkowo rozważa się bardzo wiele rozpoznań, ale w trakcie zbierania wywiadu ich liczba wciąż maleje. Pytania zawężające charakteryzują dokładniej dolegliwości pacjenta: obecność lub brak różnych zdarzeń klinicznych czyni pewne rozpoznania bardziej prawdopodobnymi; zadanie pytania ma podobną wartość jak wykonanie badania diagnostycznego. Powracając do naszego przykładu: obecność światłowstrętu, nudności i pulsującego bólu głowy zwiększa prawdopodobieństwo migreny. Natomiast ból głowy trwający dłużej niż 3 dni migreną prawdopodobnie nie jest. Podczas zbierania wywiadu medycznego, klinicysta łączy informacje na temat częstości występowania choroby (np. dane epidemiologiczne) z informacjami na temat czułości i swoistości w celu ustalenia prawdopodobieństwa różnych rozpoznań. KLUCZOWE POJĘCIA Czułość Odsetek osób chorych na daną chorobę z danym zdarzeniem klinicznym lub z pozytywnym wynikiem badania Określana również mianem prawdziwego wskaźnika dodatniego cd. na nast. str.

2 34 ROZDZIAŁ 5 Swoistość Częstość występowania sprzed badania po badaniu Dodatnia wartość predykcyjna Ujemna wartość predykcyjna Wskaźnik prawdopodobieństwa (wiarygodności) (LR) Odsetek osób zdrowych bez danego zdarzenia klinicznego lub z negatywnym wynikiem badania Określana również mianem prawdziwego wskaźnika ujemnego Odsetek osób chorych na daną chorobę w konkretnej populacji Odsetek osób chorych na daną chorobę przed stwierdzeniem obecności danego zdarzenia klinicznego lub poznaniem wyników danego badania Odsetek osób chorych na daną chorobę z konkretnym wynikiem badania lub zdarzeniem klinicznym Odsetek osób chorych z pozytywnym wynikiem badania lub z danym zdarzeniem klinicznym Odsetek osób zdrowych z negatywnym wynikiem badania lub bez danego zdarzenia klinicznego Iloraz prawdopodobieństwa uzyskania danego wyniku badania lub wystąpienia zdarzenia klinicznego u osoby chorej i prawdopodobieństwa uzyskania tego wyniku lub wystąpienia zdarzenia u osoby zdrowej PRAWDOPODOBIEŃSTWO I NIEPEWNOŚĆ (2) Jednym z najbardziej kłopotliwych aspektów podejmowania decyzji klinicznych jest niepewność co do ich słuszności. Na podstawie danych klinicznych nie można bowiem stwierdzić z całkowitą pewnością o obecności lub braku choroby. Także wyniki badań mogą ułatwić ustalenie prawdopodobnego rozpoznania, ale nie dowodzą, że u pacjenta rzeczywiście występuje dana choroba. Bardziej racjonalnym wydaje się podejście do choroby w kategoriach jej prawdopodobieństwa. choroby można wyrazić matematycznie jako zakres od 0 do 1, w którym 1 reprezentuje pewność choroby, a 0 gwarancję zdrowia. 0 choroby 1 Podejście probabilistyczne jest szczególnie istotne w przypadku chorób, dla których nie opracowano tzw. złotego standardu (np. potwierdzających badań laboratoryjnych, patomorfologicznych lub obrazowych). W tych przypadkach pewność diagnostyczna jest całkowicie oparta na wywiadzie i badaniu przedmiotowym. Migrena stanowi przykład takiej choroby badania diagnostyczne nie wykazują w tym przypadku żadnych nieprawidłowości. Migrena jest rozpoznaniem klinicznym. Każdy nowy fragment informacji klinicznej może wpłynąć na zmianę oceny prawdopodobieństwa choroby. Właściwa interpretacja sposobu, w jaki informacja kliniczna wpływa na prawdopodobieństwo choroby, stanowi podstawę podejmowania decyzji klinicznych.

3 PODEJMOWANIE DECYZJI KLINICZNYCH ZGODNIE Z ZASADAMI EBM 35 CZĘSTOŚĆ WYSTĘPOWANIA A PRAWDOPODOBIEŃSTWO CHOROBY SPRZED BADANIA Każdy objaw można wyjaśnić i zinterpretować na wiele sposobów. Niektóre choroby występują bardzo często, inne rzadko. Przed zebraniem wywiadu i przeprowadzeniem badania przedmiotowego ocena prawdopodobieństwa określonego rozpoznania jest uwarunkowana częstością występowania tej choroby w danej populacji. Dwa pojęcia: częstość występowania choroby i prawdopodobieństwo choroby sprzed badania są często stosowane zamiennie. Niestety indywidualnie dokonywane szacunki dotyczące częstości występowania danej choroby są częstym źródłem błędów. Ponieważ doświadczenie pojedynczego lekarza jest stosunkowo niewielkie, klinicyści mogą czasami przeceniać częstość występowania niektórych chorób, a nie doceniać częstości występowania innych. Zintegrowanie wiedzy dotyczącej częstości występowania choroby oszacowanej na podstawie dużych badań populacyjnych z doświadczeniem klinicznym pomaga zminimalizować liczbę błędów popełnianych w ocenie prawdopodobieństwa choroby sprzed badania. Powracając do naszego przykładu z migreną: w celu podjęcia właściwej decyzji klinicznej zastosowaliśmy dane z piśmiennictwa. Wśród 25-latek w populacji ogólnej częstość występowania migreny (prawdopodobieństwo sprzed badania) wynosi 18% (1), a wśród 65-latków zaledwie 7%. A zatem prawdopodobieństwo migreny, szacowane tylko z uwzględnieniem wieku i płci, jest 2,5-krotnie większe w przypadku pierwszej grupy pacjentów. CZUŁOŚĆ I SWOISTOŚĆ (3, 4) Zależność między zdarzeniem klinicznym a występowaniem danej choroby można wyrazić w następujący sposób: Zdarzenie kliniczne obecne Zdarzenie kliniczne nieobecne Choroba obecna Wynik prawdziwie dodatni (PD) Wynik fałszywie ujemny (FU) Choroba nieobecna Wynik fałszywie dodatni (FD) Wynik prawdziwie ujemny (PU) Stosując powyższy paradygmat, można uzyskać cztery wyniki: 1. Zdarzenie kliniczne jest obecne, a u pacjenta występuje choroba (wynik prawdziwie dodatni). 2. Zdarzenie kliniczne jest obecne, ale u pacjenta choroba nie występuje (wynik fałszywie dodatni). 3. Zdarzenie kliniczne jest nieobecne, ale u pacjenta choroba występuje (wynik fałszywie ujemny). 4. Zdarzenie kliniczne jest nieobecne, a u pacjenta choroba nie występuje (wynik prawdziwie ujemny). Zdarzenia kliniczne o dużej czułości są pomocne w wykluczaniu rozpoznania. Gdy czułość wzrasta, liczba wyników fałszywie ujemnych spada. Przy bardzo niewielkiej liczbie wyników fałszywie ujemnych prawie każda chora osoba będzie

4 36 ROZDZIAŁ 5 miała zdarzenie kliniczne. Jeśli wynik bardzo czułego testu jest negatywny, prawdopodobieństwo istnienia choroby jest niewielkie. Zdarzenia kliniczne o dużej swoistości są pomocne w potwierdzaniu rozpoznania. Gdy swoistość wzrasta, spada liczba wyników fałszywie dodatnich. Przy bardzo małej liczbie wyników fałszywie dodatnich zdarzenia kliniczne występują tylko u osób chorych. Jeśli wynik bardzo specyficznego testu jest pozytywny, choroba jest prawdopodobnie obecna. Dostępne są na przykład dane z piśmiennictwa dotyczące częstości występowania różnych elementów obrazu klinicznego u pacjentów z migreną i bólami głowy o typie ciśnieniowym dwoma najczęściej występującymi pierwotnymi bólami głowy (bez przyczyny morfologicznej). W dużym systematycznym przeglądzie stwierdzono, że w migrenie czułość nudności wynosi 81%, a swoistość 96% (5). Duża swoistość oznacza, że obecność nudności ma kluczowe znaczenie dla rozpoznania migreny. Natomiast czułość jednostronnego bólu głowy w migrenie wynosi 66%, a swoistość 78%. WARTOŚĆ PREDYKCYJNA (4, 5) Czułość i swoistość nie zależą od częstości występowania choroby i utrzymują się na stałym poziomie w różnych populacjach. Wartość predykcyjna określa znaczenie diagnostyczne zdarzenia klinicznego (lub badania) w populacji o danej częstości występowania choroby. Dodatnia wartość predykcyjna (DWP) jest to odsetek osób ze zdarzeniem klinicznym, u których jest obecna choroba (PD podzielone przez PD + FD). Ujemna wartość predykcyjna (UWP) jest to odsetek osób bez zdarzenia klinicznego, u których choroba nie jest obecna (PU podzielone przez FU + PU). Bez względu na czułość zdarzenia klinicznego, gdy częstość występowania choroby staje się coraz mniejsza, obecność zdarzenia klinicznego będzie w mniejszym stopniu oznaczała obecność choroby (mała DWP). Natomiast gdy częstość występowania choroby staje się większa, brak zdarzenia klinicznego będzie w mniejszym stopniu oznaczał brak choroby (mała UWP). PRAWDOPODOBIEŃSTWO CHOROBY PO BADANIU (6) choroby po badaniu jest nowym prawdopodobieństwem choroby ocenianym na podstawie obecności lub braku zdarzenia klinicznego (lub wyniku badania). Można przypuszczać, że skutkiem obecności zdarzenia klinicznego o dużej czułości i swoistości będzie naturalnie wysokie prawdopodobieństwo choroby po badaniu, ale nie jest to regułą. Na rycinie 5-1 pokazano wpływ prawdopodobieństwa choroby sprzed badania na prawdopodobieństwo choroby po badaniu dla zdarzenia klinicznego o czułości 90% i swoistości 90%. Gdy prawdopodobieństwo choroby sprzed badania (częstość występowania choroby) jest niewielkie, pozostaje niewielkie mimo pozytywnego wyniku badania (rycina 5-1a). Gdy prawdopodobieństwo choroby sprzed badania jest umiarkowane, obecność danego zdarzenia klinicznego (lub wynik badania) wpływa w znacznym stopniu na prawdopodobieństwo choroby po badaniu (rycina 5-1b). Zrozumienie znaczenia prawdopodobieństwa choroby sprzed badania jest kluczowe dla właściwej interpretacji informacji klinicznych.

5 PODEJMOWANIE DECYZJI KLINICZNYCH ZGODNIE Z ZASADAMI EBM 37 choroby sprzed badania choroby po badaniu Zdarzenie kliniczne obecne a 0 0,01 0,08 1 choroby sprzed badania choroby po badaniu Zdarzenie kliniczne obecne b 0 0,5 0,9 1 Rycina 5-1. Wpływ prawdopodobieństwa sprzed badania na prawdopodobieństwo po badaniu dla zdarzenia klinicznego o czułości 90% i swoistości 90%. WSKAŹNIKI PRAWDOPODOBIEŃSTWA Wskaźniki prawdopodobieństwa (LR likelihood ratios) są kolejnym sposobem wyrażania precyzji diagnostycznej zdarzenia klinicznego lub badania. Wskaźnik prawdopodobieństwa dla dowolnego zdarzenia klinicznego oblicza się następująco: danego zdarzenia klinicznego u osób chorych danego zdarzenia klinicznego u osób zdrowych Wskaźniki prawdopodobieństwa danego zdarzenia klinicznego oblicza się, biorąc pod uwagę ich czułość i swoistość. Obliczenie LR pozwala na porównanie precyzji diagnostycznej dwóch lub większej liczby zdarzeń klinicznych o różnej czułości i specyficzności. Ponieważ LR nie zależą od częstości występowania choroby, można je zastosować w odniesieniu do różnych populacji pacjentów. Dla każdego zdarzenia klinicznego istnieje dodatni LR (LR+) i ujemny LR (LR ). LR+ jest to prawdopodobieństwo choroby przy obecności zdarzenia klinicznego, LR jest to prawdopodobieństwo choroby przy nieobecności zdarzenia klinicznego: LR+ = czułość/(1 swoistość) LR = (1 czułość)/swoistość

6 38 ROZDZIAŁ 5 LR większe od 1 zwiększają prawdopodobieństwo choroby: im większa wartość, tym większe prawdopodobieństwo choroby. LR mniejsze od 1 zmniejszają prawdopodobieństwo choroby: im mniejsza wartość, tym mniejsze prawdopodobieństwo choroby. Wskaźnik prawdopodobieństwa ,5 0,2 0,1 Zmiana prawdopodobieństwa (7) 45% 30% 15% 0 15% 30% 45% Wpływ na prawdopodobieństwo występowania choroby Duży Umiarkowany Niewielki Żaden Niewielki Umiarkowany Duży W przypadku naszych dwóch pacjentów z bólem głowy LR dla nudności, jako testu diagnostycznego dla migreny, są takie same: LR+ = czułość/(1 swoistość) = 0,81/(1 0,96) = 20,2 LR = (1 czułość)/swoistość = (1 0,81)/0,96 = 0,20 Najprostszym sposobem obliczenia prawdopodobieństwa choroby po badaniu, w którym uwzględnia się LR, jest zastosowanie nomogramu (rycina 5-2). Dla 25-latki z bólem głowy prawdopodobieństwo migreny sprzed badania (częstość występowania migreny) wynosi 18%. Przy zastosowaniu nomogramu można obliczyć, że obecność wymiotów (LR+ = 20,2) zwiększa prawdopodobieństwo migreny po badaniu do 80%, co wystarczająco potwierdza rozpoznanie migreny. Nudności zwiększają prawdopodobieństwo migreny u naszego 65-latka z 8 do 65%. Powyższy przykład dobrze ilustruje przebieg właściwego rozumowania klinicznego. Gdy zastanawiasz się, jaką chorobę rozpoznać u pacjenta z danym objawem (np. bólem głowy), najpierw oceń częstość występowania możliwych rozpoznań (np. migreny) w populacjach podobnych do populacji, do której należy pacjent. Następnie oceń wpływ zdarzenia klinicznego (np. nudności) na prawdopodobieństwo choroby przez sprawdzenie lub obliczenie właściwych LR. Należy zdawać sobie sprawę z faktu, że mimo silnego związku między zdarzeniem klinicznym i chorobą prawdopodobieństwo tej choroby jest ściśle zależne od jej prawdopodobieństwa sprzed badania. A zatem ból głowy z towarzyszącymi nudnościami u młodej kobiety jest najprawdopodobniej migreną, natomiast obecność nudności nie rozstrzyga o rozpoznaniu migreny u 65-latka, ponieważ w tej grupie wiekowej migrena jest zjawiskiem znacznie rzadszym.

7 PODEJMOWANIE DECYZJI KLINICZNYCH ZGODNIE Z ZASADAMI EBM 39 5 Rycina 5-2. Nomogram służący do oszacowania prawdopodobieństwa po badaniu na podstawie prawdopodobieństwa sprzed badania i wskaźników prawdopodobieństwa. W celu wyznaczenia prawdopodobieństwa po badaniu przyłóż linijkę między wartością prawdopodobieństwa sprzed badania i wskaźnikiem prawdopodobieństwa dla konkretnego testu. Wynik odczytasz w miejscu przecięcia linijki z linią prawdopodobieństwa po badaniu. Reprodukcja z: Current Medical Diagnosis & Treatment 2004, red. L. M. Tierney, S. J. McPhee, M. A. Papadakis, McGraw-Hill, 2004, Zaadaptowano i reprodukowano za zgodą z: Fagan T. J.: Nomogram for Bayes theorem. N. Engl. J. Med., 1975, 293, 257.

8 40 ROZDZIAŁ 5 WAŻNE Zdarzenia kliniczne stwierdzane w wywiadzie i badaniu przedmiotowym mają podobne znaczenie jak wyniki badań diagnostycznych; ich dokładność diagnostyczną można wyrazić za pomocą czułości, swoistości i wskaźników prawdopodobieństwa. Obecność zdarzenia klinicznego nie pozwala na określenie rzeczywistego stanu pacjenta. Znajomość prawdopodobieństwa choroby pozwala na określenie wskaźnika prawdopodobieństwa wystąpienia podejrzewanej choroby. Częstość występowania choroby jest w przybliżeniu równa prawdopodobieństwu choroby sprzed badania. Zdarzenia kliniczne o dużej czułości są pomocne w wykluczaniu rozpoznania, a zdarzenia kliniczne o dużej swoistości w ich potwierdzaniu. Wskaźniki prawdopodobieństwa są wygodnym sposobem wyrażania wpływu zdarzenia klinicznego na prawdopodobieństwo choroby. Najistotniejszym czynnikiem determinującym prawdopodobieństwo choroby po badaniu jest prawdopodobieństwo choroby sprzed badania (chyba że prawdopodobieństwo choroby sprzed badania jest umiarkowane). PIŚMIENNICTWO 1. Rasmussen B. K., Jensen R., Schroll M., Olesen J.: Epidemiology of headache in a general population a prevalence study. J. Clin. Epidemiol., 1991, 44, Sox H. C.: Medical decision making. Butterworths, Boston, Sackett D. L., Straus S. E., Richardson W. S., Rosenberg W., Haynes R. B.: Evidence based medicine. How to practice and teach EBM, wyd. 2. Churchill Livingstone, Jaeschke R., Guyatt G. H., Sackett D. L.: Users guides to the medical literature. III. How to use an article about a diagnostic test. B. What are the results and will they help me in caring for my patients? The Evidence-Based Medicine Working Group. JAMA, 1994, 271, Smetana G. W.: The diagnostic value of historical features in primary headache syndromes: a comprehensive review. Arch. Intern. Med. 2000, 160, Tierney L. M., McPhee S. J., Papadakis M. A. (red.): Current medical diagnosis & treatment, wyd. 43. McGraw-Hill, McGee S.: Simplifying likelihood ratios. J. Gen. Intern. Med., 2002, 17,