Probabilidades en el diagnóstico médico

El primer paso en el arte del diagnóstico médico es el generar una serie de diagnósticos diferenciales, una lista de las posibles causas que pueden explicar los signos y síntomas de paciente.  Para entonces reducir el espectro de posibilidades debemos aplicar pruebas diagnósticas.

Sin embargo antes de realizar la prueba (laboratorio, gabinete, biopsia, etc);  ya tenemos una idea de qué tan probable parece ser un diagnóstico en particular dentro de los posibles en el paciente. Esto es la probabilidad pre-test o sea  la probabilidad  de que el paciente tenga la enfermedad antes de realizar la prueba.

Aunque no solemos dar un aproximado numérico, estimar es algo que cualitativamente hacemos en muchos pacientes al decir  p. ej. “es improbable” una apendicitis. También es común escuchar los términos, alta probabilidad clínica, baja probabilidad, etc.; y constituyen otro ejemplo de asignación cualitativa de probabilidades. A continuación se dará un ejemplo de estimación cuantitativa de probabilidades y la p aproximada a la que corresponden:

Descripción
 p

Prácticamente descartado 0.01 Baja

Probabillidad

Casi descartado 0.05
Muy improbable 0.1
Improbable 0.2 Mediana

Probabilidad

50:50 (posible) 0.5
Probable 0.7
Muy probable 0.9 Alta

Probabilidad

Casi seguro 0.95
Prácticamente seguro 0.99

 

Hay dos formas básicas de obtener información que nos ayuda a estimar la probabilidad pre-test: la experiencia personal y el análisis de datos publicados

Experiencia personal.

Consiste en utilizar la experiencia previa para refinar las posibilidades, evadiendo el exceso de diagnósticos diferenciales. Utiliza un método conocido en neuropsicología como heurística; que es una forma inconscientemente aprendida de encontrar soluciones a los problemas.

Ocurren tres errores comunes cuando se utiliza la experiencia personal como método para llegar a una probabilidad diagnósitca:

  1. Sesgo de muestreo: quiere decir que se tiende a pensar más en los diagnósticos que vemos con mayor frecuencia.
    Esto puede ser no representativo de la población en otras condiciones, p. ej. si trabajamos en hospital rural  hay más cuadros de parasitosis que en un hospital central, si somos oncólogos tenderemos a pensar en una neoplasia como diagnóstico con más frecuencia que un médico general.
  2. Sesgo de hallazgos sobresalientes: significa que a veces nos aferramos a un signo o síntoma en particular al asociarlo a un  caso notable por su rareza, su novedad, o porque fallamos ese diagnóstico recientemente.
    En este caso se subestiman diagnósticos más frecuentes. P. ej si fallamos un diagnóstico de  Enf de Wegener, en el próximo paciente con sinusitis crónica haremos todos los estudios para descartarlo, sobreestimando su probabilidad clínica
  3. Simple suma de características: Sabemos que aunque una entidad clínica se manifiesta con muchos síntomas algunos de ellos no son tan útiles para hacer el diagnósticos.
    Se incurre en un error si se suma cada característica encontrada como un hallazgo que apoye el diagnóstico. P ej. la taquicardia es un hallazgo muy común en patologías agudas ya sea médicas o quirúrgicas y no podemos utilizarla para diagnosticar feocromocitoma.

Estudios publicados.

Es un recurso invaluable cuando se seleccionan estudios bien diseñados y que resulten hallazgos útiles.

Hay dos formas básicas para obtener la probabilidad pre-test.

  1. Prevalencia: Utiliza la prevalencia de la enfermedad asociado a la ocurrencia de cierto síntoma o signo en una población específica.
  2. Reglas de predicción discriminante: utiliza una combinación entre los factores de riesgo de la enfermedad y hallazgos clínicos “clave”; para obtener una puntuación que se puede traducir a una probabilidad clínica. Como ejemplo: se han diseñado puntajes para la probabilidad clínica de tromboembolismo pulmonar y sistemas para estimar la probabilidad de tener una enfermedad cardiovascular a 10 años.

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