diagnóstico basado en evidencias
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Clase inicial del curso/taller de diagnóstico de medicina basada en evidencias del Centro de Medicina Basada en Evidencias del Tecnológico de MonterreyTRANSCRIPT
Taller de lectura crítica de la literatura
DIAGNÓSTICO
Dr. Carlos A. Cuello GarcíaDirectorCentro de Medicina Basada en Evidencias del Tecnológico de Monterreywww.cmbe.net
Influenza H1N1 en México
• Mayo del 2009. • Te hallas en emergencias y llega un
paciente con rinorrea, tos húmeda, fiebre de 39.5°C, mialgias y cefalea de 24 horas de evolución.
• Decides hacer una prueba rápida de influenza (panel viral respiratorio)
Antes de hacer la prueba¿Qué probabilidad considera usted tiene el paciente de
presentar influenza humana H1N1?
0%
NO tiene H1N1
100%
SÍ tiene H1N1
Prevalencia del 30%
La prueba resulta negativa
• El paciente le pregunta:
– “¿Y qué tan confiable es la prueba?”
– “¿Qué probabilidad tengo de tener la
influenza H1N1 con este resultado?”
Razones para hacer pruebas diagnósticas
1. Incrementar la certeza de presencia o ausencia de una enfermedad.
2. Para apoyar un manejo terapéutico determinado.
3. Como adyuvante en el pronóstico.
4. Para monitorizar el curso clínico de una entidad nosológica.
5. Para medir la capacidad de uno o más órganos o sistemas en un individuo.
¿CÓMO LLEGAMOS A UN DIAGNÓSTICO?
Como clínicos
¿qué es esto?
¿Qué ves?
Cuando vemos, leemos, explicamos…
aprendemos patrones básicos
Y en situaciones nuevas
ya no tenemos
tanto problema
¿Qué ves?
Formas de razonamiento diagnóstico
• Reconocimiento de patrones
• Guiado por esquemas
• Hipotético deductor
Coderre, et al. 2003
Inicio del diagnóstico
Refinamiento de las causas diagnósticas
Definición del diagnóstico final
• A primera vista -spot diagnoses • Auto definición• Queja principal• Reconocimiento de patrones
• Por descarte de lo más peligroso (ROWCS)
• Refinamiento por pasos• Probabilidades diagnósticas• Encaje en reconocimiento de
patrones• Reglas de predicción clínica
• Diagnóstico conocido• Más pruebas dx requeridas• Prueba terapéutica• Prueba de tiempo
Estadio Estrategia
Adaptado de: Heneghan C, et al. BMJ 2009
Volviendo a nuestro caso
• El paciente tiene síntomas de influenza H1N1 en México, en plena crisis sanitaria… (y económica )
• La prueba rápida resulta negativa.• ¿Y ahora qué?
Mi pregunta
• ¿Un prueba rápida de influenza A/B negativa descarta la influenza H1N1?
P Población/problema Pacientes con sospecha de padecer una infección viral por influenza A (H1N1??)
I Intervención Una prueba rápida viral negativa
C Comparación --
OOutcome – desenlace o resultado de interés
¿Descarta la influenza A?
¿Qué es sensibilidad?
• Es la probabilidad de obtener una prueba positiva entre los pacientes con la enfermedad.
• Para acordarse de esto, los sajones utilizan una nemotecnia, PID (positive in disease.)
“Sanos”
Enfermos
Sospechosos
Prueba positiva
Prueba negativa
Prueba positiva
Prueba negativa
Enfermos = 30Positivos entre los enfermos = 21
21/30= 0.7 ó 70%
sensibilidad
¿Qué es especificidad?
• Probabilidad de obtener una prueba negativa entre aquellos pacientes sin la enfermedad.
• Para esto, la nemotecnia sajona sería NIH (negative in health.)
Prueba positiva
Prueba negativa
Sanos = 70Negativos entre los sanos = 67
67/70= 0.95 ó 95%
especificidad
Prueba positiva
Prueba negativa
Valor predictivo positivo
Pruebas positivas = 24
Verdaderos positivos= 21
VPP = 21/24 = 0.875 ó 87.5%
Prueba positiva
Prueba negativa
Valor predictivo negativo
Pruebas negativas= 76
Verdaderos negativos= 67
VPN = 0.881 ó 88.1%
Tabla 2 x 2
Pacientes con la enfermedad
Pacientes sin la enfermedad
Prueba positiva A B
Prueba negativa C D
•Sensibilidad = a/(a+c)•Especificidad = d/(b+d)•Prevalencia (ó probabilidad pre-test)= (a+c)/ (a+b+c+d)•Valor predictivo positivo= a /(a+b)•Valor predictivo negativo = d/(c+d)•LR+ = sens/(1-espec)•LR- =(1-sens)/espec
Likelihood ratios
• Cocientes de probabilidad
• Son de más utilidad clínica que sólo
ver la sensibilidad o especificidad.
Probabilidad de tener influenza
H1N130%
Prueba negativa
Tabla 2 x 2
Pacientes con influenza
Pacientes sin la enfermedad
Prueba positiva 14 2
Prueba negativa 60 227
•Sensibilidad = a/(a+c)•Especificidad = d/(b+d)•Prevalencia (ó probabilidad pre-test)= (a+c)/ (a+b+c+d)•Valor predictivo positivo= a /(a+b)•Valor predictivo negativo = d/(c+d)•LR+ = sens/(1-espec)•LR- =(1-sens)/espec
¿Sensibilidad?
¿Especificidad?
Likelihood ratioo
Razónde verosimilitud
Probabilidad pre-prueba
EVIDENCIALikelihood ratio
Probabilidad post-prueba
Probabilidad de tener influenza
H1N130%
Prueba negativa
26%
Probabilidad de tener influenza
H1N130%
Prueba POSITIVA
90%
Al usar la evidencia sobre pruebas diagnósticas
• CRITICA el estudio (plantilla CASPe)• Siempre pregunta:
– ¿Es útil? (índice Youden >0)
• Casi siempre pregunta:– ¿Puede aseverar o descartar la enfermedad?
• A menudo pregunta:– ¿Cuál será la probabilidad post-test en poblaciones similares
a las del estudio?
• Rara vez pregunta:– ¿Cuál será la probabilidad post-test en otras poblaciones?
Índice Youden
• Sensibilidad + Especificidad – 1
• Cambio “en algo” si es mayor a cero.
• Menor a cero, es mejor echar una moneda al aire
Distintos diseños de los estudios de pruebas diagnósticas
– Fase I– Fase II– Fase III– Fase IV
Pregunta fase I• En pacientes con cierta enfermedad, comparados
con pacientes sanos, los resultados de una prueba ¿Difieren entre ellos?
• Ejemplo:Pacientes con ICC Sujetos sanos
BNP tipo beta (pg/ml) -mediana y rango
493.5 (248 - 909) 129.4 (53 - 160)
Talwar S, et al. Heart 2000;83:278-82
Pacientes conocidos
Pacientes con ICC Sujetos sanos
BNP -> 493.5 (248 - 909) 129.4 (53 - 160)
Pregunta fase II• Los pacientes con cierto resultado de una prueba
diagnóstica, comparados con aquellos con otros resultados ¿tienen más probabilidades de tener la enfermedad en cuestión?
• Ejemplo:
Selvais PL, et al. Eur J Clin Invest 1998;28:636-42
Pacientes conocidos con ICC Controles normales
BNP alta 39 2
BNP normal 1 25
Pacientes conocidos
39 2
1 25
BNP alta ->
BNP baja ->
Pacientes con ICCN=40
Controles normales
N=27
Sensibilidad= 98%Especificidad= 92%
VPP= 95%VPN=96%
LR pos = 13LR neg = 0.03
Preguntas fase III• En pacientes con sospecha clínica de la
enfermedad en cuestión, los resultados de la prueba diagnóstica ¿distingue enfermos de los sanos?
Landray MJ, et al. BMJ 2000;320:985-6
Pacientes con disfunción
ventricular en el ecocardiograma
Pacientes con resultados normales
en el ecocardiograma
BNP alta (>18 pg/ml) 35 57
BNP normal (<18 pg/ml) 5 29
Pacientes con SOSPECHA
CLÍNICA
BNP alto ->
BNP normal ->
Pacientes con ICC
Pacientes sin ICC
ECO
Pacientes con SOSPECHA
CLÍNICA
BNP alto ->
BNP normal ->
Pacientes con ICC
Pacientes sin ICC
ECO
Pacientes con SOSPECHA
CLÍNICA
35 57
5 29
BNP alto ---->
BNP normal ->
Pacientes con ICC
Pacientes sin ICC
ECO
Prevalencia=32%Sensibilidad= 88%Especificidad= 34%
VPP= 38%VPN=85%
LR pos = 1.3LR neg = 0.4
Preguntas fase IV
• En pacientes con sospecha clínica de la enfermedad, el usar la prueba diagnóstica vs no usarla ¿mejora en algo su evolución, pronóstico, gastos, o cualquier otro desenlace?
Pacientes con SOSPECHA CLÍNICA de
ICC
A
Uso del BNP como tamiz
I C
P
Manejo habitual
Outcome(s)
Mortalidad ?Estancia hospitalaria?Costos?Complicaciones?
Muerte
Sobrevida
Desacuerdos en el ámbito clínico
¿Necesita este niño una amigdalectomía?
1 000 niños elegibles
611 ya habían recibido la cirugía
Se excluyeron Los restantes 389 fueron examinados por un grupo de médicos
de AP y ORL
Wennberg JE, et al. Annu Rev Public Health. 1980;1:277-95
De 389 examinados
45% Se les recomendó cirugía (174/389)
Se excluyeron
55% Se les diagnosticó
como normal (215/389)
Estos 215re-examinados por el
mismo grupo de médicos
De 215 examinados
46% Se les recomendó
cirugía (99/215)
Se excluyeron
54% Se les diagnosticó
como normal (116/215)
Estos 116Re-re-examinados por
el mismo grupo de médicos
De 116 examinados
44% Se les recomendó
cirugía (51/116)
Se excluyeron
56% Se les diagnosticó
como normal (65/116)
Estos 65
huyeron
“I´ll want to run a few tests, just to cover my ass”
Dudas
Gracias