Diagnostic diferentiat - Differential diagnosis

Diagnostic diferentiat
Plasă	D003937
[ editați pe Wikidata ]

În asistența medicală, un diagnostic diferențial (prescurtat DDx ) este o metodă de analiză a istoricului unui pacient și a examinării fizice pentru a ajunge la diagnosticul corect. Aceasta implică diferențierea unei anumite boli sau afecțiuni de altele care prezintă trăsături clinice similare. Procedurile de diagnostic diferențiale sunt utilizate de către medici pentru a diagnostica boala specifică la un pacient sau, cel puțin, pentru a lua în considerare orice condiții iminente care pun viața în pericol. Adesea, fiecare opțiune individuală a unei posibile boli se numește diagnostic diferențial (de exemplu, bronșita acută ar putea fi un diagnostic diferențial în evaluarea unei tuse, chiar dacă diagnosticul final este răceală obișnuită ).

Mai general, o procedură de diagnosticare diferențială este o metodă de diagnostic sistematică utilizată pentru a identifica prezența unei entități de boală în care sunt posibile mai multe alternative. Această metodă poate utiliza algoritmi, asemănători cu procesul de eliminare , sau cel puțin un proces de obținere a informațiilor care micșorează „probabilitățile” condițiilor candidate la niveluri neglijabile, prin utilizarea unor dovezi precum simptome, istoricul pacientului și cunoștințe medicale pentru ajustarea epistemiei. confidențe în mintea diagnosticistului (sau, pentru diagnosticarea computerizată sau asistată de computer, software-ul sistemului).

Diagnosticul diferențial poate fi considerat ca implementând aspecte ale metodei hipotetico-deductive , în sensul că prezența potențială a bolilor sau afecțiunilor candidate poate fi privită ca ipoteze pe care clinicienii le determină în continuare ca fiind adevărate sau false.

Un diagnostic diferențial este, de asemenea, utilizat în mod obișnuit în domeniul psihiatriei / psihologiei, unde două diagnostice diferite pot fi atașate unui pacient care prezintă simptome care ar putea încadra în ambele diagnostice. De exemplu, unui pacient căruia i s-a diagnosticat o tulburare bipolară i se poate oferi, de asemenea, un diagnostic diferențial de tulburare de personalitate la limită, dată fiind similitudinea simptomelor ambelor afecțiuni.

Strategiile utilizate în pregătirea unei liste de diagnostic diferențiat variază în funcție de experiența furnizorului de servicii medicale. În timp ce furnizorii începători pot lucra sistematic pentru a evalua toate explicațiile posibile pentru preocupările unui pacient, cei cu mai multă experiență se bazează adesea pe experiența clinică și pe recunoașterea modelelor pentru a proteja pacientul de întârzieri, riscuri și costuri ale strategiilor sau testelor ineficiente. Furnizorii eficienți utilizează o abordare bazată pe dovezi, completându-și experiența clinică cu cunoștințe din cercetarea clinică.

Componente generale

Un diagnostic diferențial are patru etape generale. Clinicul va:

1. Adunați informații relevante despre pacient și creați o listă de simptome.
2. Enumerați posibilele cauze ( condiții candidate ) ale simptomelor. Lista nu trebuie să fie scrisă.
3. Prioritizează lista prin echilibrarea riscurilor unui diagnostic cu probabilitatea. Aceștia sunt parametri subiectivi, nu obiectivi.
4. Efectuați teste pentru a determina diagnosticul efectiv. Acest lucru este cunoscut prin expresia colocvială „to Rule Out”. Chiar și după proces, diagnosticul nu este clar. Clinicianul ia în considerare din nou riscurile și le poate trata empiric, adesea numite „Educated Best Guess”.

O mnemonică pentru a ajuta la luarea în considerare a mai multor procese patologice posibile este VINDICATE'M :

• V ascular
• I nflamator/ I nfectious
• N eoplastic
• D egenerative/ D eficientei/ D covoare
• I diopatic/ I ntoxicare/ I atrogen
• C ongenital
• A utoimun/ A llergic/ A natomic
• T raumatic
• E ndocrine/ E nvironmental
• M etabolice

Metode specifice

Există mai multe metode pentru procedurile de diagnostic diferențial și mai multe variante dintre acestea. Mai mult, o procedură de diagnosticare diferențială poate fi utilizată concomitent sau alternativ cu protocoale, linii directoare sau alte proceduri de diagnostic (cum ar fi recunoașterea tiparelor sau utilizarea algoritmilor medicali ).

De exemplu, în caz de urgență medicală , este posibil să nu existe suficient timp pentru a face calcule detaliate sau estimări ale diferitelor probabilități, caz în care protocolul ABC ( căi respiratorii, respirație și circulație ) poate fi mai adecvat. Mai târziu, atunci când situația este mai puțin acută, se poate adopta o procedură diferențială de diagnostic mai cuprinzătoare.

Procedura de diagnosticare diferențială poate fi simplificată dacă se găsește un semn sau simptom „ patognomonic ” (caz în care este aproape sigur că starea țintă este prezentă) sau în absența unui semn sau simptom „ sine qua non” (caz în care este este aproape sigur că starea țintă este absentă).

Un diagnostic poate fi selectiv, luând în considerare mai întâi acele tulburări care sunt mai probabile (o abordare probabilistică), mai grave dacă sunt lăsate nediagnosticate și netratate (o abordare prognostică) sau mai receptive la tratament dacă sunt oferite (o abordare pragmatică). Deoarece probabilitatea subiectivă a prezenței unei afecțiuni nu este niciodată exact 100% sau 0%, procedura diferențială de diagnostic poate avea ca scop specificarea acestor probabilități diferite pentru a forma indicații pentru acțiuni ulterioare.

Următoarele sunt două metode de diagnostic diferențial, având la bază epidemiologia și, respectiv, rapoartele de probabilitate.

Metoda bazată pe epidemiologie

O metodă de efectuare a unui diagnostic diferențial prin epidemiologie vizează estimarea probabilității fiecărei afecțiuni candidate prin compararea probabilităților lor de a fi avut loc în primul rând la individ. Se bazează pe probabilități legate atât de prezentarea (cum ar fi durerea), cât și de probabilitățile diferitelor condiții candidate (cum ar fi bolile).

Teorie

Baza statistică pentru diagnostic diferențial este teorema lui Bayes . Ca o analogie, atunci când o moară a aterizat, rezultatul este sigur cu 100%, dar probabilitatea ca aceasta să se fi produs în primul rând (în continuare abreviat WHOIFP ) este încă 1/6. În același mod, probabilitatea ca o prezentare sau o afecțiune să fi apărut în primul rând la un individ (WHOIFPI) nu este aceeași cu probabilitatea ca prezentarea sau afecțiunea să aibă loc la individ, deoarece prezentarea a avut loc cu 100% certitudine la individ. Cu toate acestea, fracțiile de probabilitate contributivă ale fiecărei condiții sunt presupuse la fel, relativ:

${\ displaystyle {\ begin {align} & {\ frac {\ Pr ({\ text {Prezentarea este cauzată de starea individuală}})} {\ Pr ({\ text {Prezentarea a avut loc individual}})}} = {\ frac {\ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI by condition}})} {\ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI}})}} \ end {align}}}$

Unde:

• Pr (Prezentarea este cauzată de o afecțiune individuală) este probabilitatea ca prezentarea să fie cauzată de afecțiune în afecțiunea individuală , fără alte specificații care se referă la orice afecțiune candidată
• Pr (Prezentarea a avut loc la individ) este probabilitatea ca prezentarea să aibă loc la individ, care poate fi percepută și astfel setată la 100%
• Pr (Prezentare WHOIFPI în funcție de condiție) este probabilitatea ca prezentarea să se fi realizat pe primul loc la individ prin condiție
• Pr (Prezentare WHOIFPI) este probabilitatea ca prezentarea să fi avut loc în primul rând la individ

Când un individ prezintă un simptom sau un semn, Pr (prezentarea a avut loc la individ) este 100% și, prin urmare, poate fi înlocuit cu 1 și poate fi ignorat, deoarece diviziunea cu 1 nu face nicio diferență:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {Prezentarea este cauzată de condiția individuală}}) = {\ frac {\ Pr ({\ text {Prezentare WHOIFPI după condiție}})} {\ Pr ({\ text {Prezentare WHOIFPI }})}}}$

Probabilitatea totală ca prezentarea să aibă loc la individ poate fi aproximată ca suma condițiilor individuale de candidat:

${\ displaystyle {\ begin {align} \ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI}}) & = \ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI după condiția 1}}) \\ & {} + \ Pr ({\ text {Prezentare WHOIFPI după condiția 2}}) \\ & {} + \ Pr ({\ text {Prezentare WHOIFPI după condiția 3}}) + {\ text {etc.}} \ End {align}}}$

De asemenea, probabilitatea ca prezentarea să fi fost cauzată de orice afecțiune candidată este proporțională cu probabilitatea afecțiunii, în funcție de ce rată determină prezentarea:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI by condition}}) = \ Pr ({\ text {Condition WHOIFPI}}) \ cdot r _ {{\ text {condition}} \ rightarrow {\ text {presentation}} },}$

Unde:

• Pr (Prezentare WHOIFPI în funcție de condiție) este probabilitatea ca prezentarea să se fi realizat pe primul loc la individ prin condiție
• Pr (condiția WHOIFPI) este probabilitatea ca starea să se fi produs în primul rând la individ
• r _{Condiție → prezentare} este rata la care o afecțiune determină prezentarea, adică fracțiunea de persoane cu afecțiuni care se manifestă odată cu prezentarea.

Probabilitatea ca o afecțiune să se fi produs în primul rând la un individ este aproximativ egală cu cea a unei populații care este cât se poate de similară cu individul, cu excepția prezentării curente, compensată acolo unde este posibil prin riscuri relative date de factorul de risc cunoscut care distinge individul de populație:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {Condition WHOIFPI}}) \ approx RR _ {\ text {condition}} \ cdot \ Pr ({\ text {Condition in population}}),}$

Unde:

• Pr (condiția WHOIFPI) este probabilitatea ca starea să se fi produs în primul rând la individ
• _Starea RR este riscul relativ pentru starea conferit de factorii de risc cunoscuți la individ, care nu sunt prezenți în populație
• Pr (Starea în populație) este probabilitatea ca starea să apară într-o populație cât mai similară cu individul, cu excepția prezentării

Tabelul următor demonstrează modul în care aceste relații pot fi stabilite pentru o serie de condiții de candidat:

	Condiția candidatului 1	Condiția candidatului 2	Condiția candidatului 3
Pr (Starea în populație)	Pr (Starea 1 în populație)	Pr (Condiția 2 în populație)	Pr (Starea 3 în populație)
Starea RR	RR 1	RR 2	RR 3
Pr (condiție WHOIFPI)	Pr (condiția 1 WHOIFPI)	Pr (condiția 2 WHOIFPI)	P (condiția 3 WHOIFPI)
r Stare → prezentare	r Condiția 1 → prezentare	r Condiția 2 → prezentare	r Condiția 3 → prezentare
Pr (Prezentare WHOIFPI după condiție)	Pr (Prezentare WHOIFPI după condiția 1)	Pr (Prezentare WHOIFPI după condiția 2)	Pr (Prezentare WHOIFPI după condiția 3)
Pr (Prezentare WHOIFPI) = suma probabilităților din rândul de deasupra
Pr (Prezentarea este cauzată de starea individuală)	Pr (Prezentarea este cauzată de starea 1 la individ)	Pr (Prezentarea este cauzată de starea 2 la individ)	Pr (Prezentarea este cauzată de starea 3 la individ)

O „condiție candidată” suplimentară este cazul în care nu există nicio anomalie, iar prezentarea este doar o apariție (de obicei relativ puțin probabilă) a unei stări practic normale. Probabilitatea sa în populație ( P (Nicio anomalie în populație) ) este complementară cu suma probabilităților condițiilor candidate "anormale".

Exemplu

Acest exemplu de caz demonstrează modul în care se aplică această metodă, dar nu reprezintă o linie directoare pentru tratarea cazurilor similare din lumea reală. De asemenea, exemplul folosește numere relativ specificate, cu uneori mai multe zecimale , în timp ce în realitate, există adesea estimări simple, cum ar fi probabilitățile fiind foarte mari , ridicate , scăzute sau foarte scăzute , dar folosind în continuare principiile generale ale metodei.

Pentru o persoană (care devine „pacientul” în acest exemplu), un test de sânge de, de exemplu, calciu seric arată un rezultat peste intervalul de referință standard , care, prin majoritatea definițiilor, clasifică ca hipercalcemie , care devine „prezentarea” în acest caz. Un clinician (care devine „diagnosticul” în acest exemplu), care nu vede pacientul în prezent, află despre descoperirea sa.

Din motive practice, clinicianul consideră că există suficiente indicații de testare pentru a arunca o privire asupra fișelor medicale ale pacientului . Pentru simplitate, să spunem că singurele informații date în fișele medicale sunt antecedente familiale de hiperparatiroidism primar (aici prescurtat ca PH), ceea ce poate explica constatarea hipercalcemiei. Pentru acest pacient, să spunem că se estimează că factorul de risc ereditar rezultat conferă un risc relativ de 10 (RR _PH = 10).

Clinicianul consideră că există suficientă motivație pentru a efectua o procedură diferențială de diagnostic pentru depistarea hipercalcemiei. Principalele cauze ale hipercalcemiei sunt hiperparatiroidismul primar (PH) și cancerul , astfel încât, pentru simplitate, lista condițiilor candidate la care clinicianul s-ar putea gândi poate fi dată ca:

• Hiperparatiroidism primar (PH)
• Cancer
• Alte boli la care clinicianul s-ar putea gândi (care este pur și simplu denumită „alte afecțiuni” pentru restul acestui exemplu)
• Nici o boală (sau nicio anomalie), iar constatarea este cauzată în întregime de variabilitatea statistică

Probabilitatea ca „hiperparatiroidismul primar” (PH) să fi apărut în primul rând la individ ( P (PH WHOIFPI) ) poate fi calculată după cum urmează:

Să spunem că ultimul test de sânge efectuat de pacient a fost în urmă cu jumătate de an și a fost normal și că incidența hiperparatiroidismului primar într-o populație generală se potrivește corespunzător cu individul (cu excepția prezentării și a eredității menționate) este de 1 din 4000 pe an. Ignorând analize retrospective mai detaliate (cum ar fi viteza progresului bolii și timpul de întârziere al diagnosticului medical ), timpul de risc pentru apariția hiperparatiroidismului primar poate fi considerat aproximativ ultimul semestru, deoarece o hipercalcemie dezvoltată anterior ar fi probabil au fost prinși de analiza de sânge anterioară. Aceasta corespunde unei probabilități de hiperparatiroidism primar (PH) la populația de:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PH în populație}}) = 0,5 {\ text {years}} \ cdot {\ frac {1} {\ text {4000 pe an}}} = {\ frac {1} {8000}}}$

Odată cu riscul relativ conferit din istoricul familial, probabilitatea ca hiperparatiroidismul primar (PH) să fi apărut în primul rând la individul dat din informațiile disponibile în prezent devine:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PH WHOIFPI}}) \ approx RR_ {PH} \ cdot \ Pr ({\ text {PH în populație}}) = 10 \ cdot {\ frac {1} {8000}} = {\ frac {1} {800}} = 0,00125}$

Se poate presupune că hiperparatiroidismul primar cauzează hipercalcemie în esență 100% din timp (r _{PH → hipercalcemie} = 1), deci această probabilitate calculată independent de hiperparatiroidism primar (PH) poate fi presupusă a fi aceeași cu probabilitatea de a fi o cauză a prezentare:

${\ displaystyle {\ begin {align} \ Pr ({\ text {Hypercalcemia WHOIFPI by PH}}) & = \ Pr ({\ text {PH WHOIFPI}}) \ cdot r _ {{\ text {PH}} \ rightarrow {\ text {hypercalcemia}}} \\ & = 0,00125 \ cdot 1 = 0,00125 \ end {align}}}$

Pentru cancer , același timp cu risc este presupus pentru simplitate și să spunem că incidența cancerului în zonă este estimată la 1 din 250 pe an, oferind o populație probabilitate de cancer de:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {cancer în populație}}) = 0,5 {\ text {years}} \ cdot {\ frac {1} {\ text {250 pe an}}} = {\ frac {1} {500}}}$

Pentru simplitate, să spunem că orice asociere între antecedentele familiale de hiperparatiroidism primar și riscul de cancer este ignorată, astfel încât riscul relativ pentru individul de a contracta cancer în primul rând este similar cu cel al populației ( _cancer RR = 1) :

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {cancer WHOIFPI}}) \ approx RR _ {\ text {cancer}} \ cdot \ Pr ({\ text {cancer în populație}}) = 1 \ cdot {\ frac {1} {500}} = {\ frac {1} {500}} = 0,002.}$

Cu toate acestea, hipercalcemia apare doar în, foarte aproximativ, 10% din tipurile de cancer (r _{cancer → hipercalcemie} = 0,1), deci:

${\ displaystyle {\ begin {align} & \ Pr ({\ text {Hypercalcemia WHOIFPI by cancer}}) \\ = & \ Pr ({\ text {cancer WHOIFPI}}) \ cdot r _ {{\ text {cancer} } \ rightarrow {\ text {hypercalcemia}}} \\ = & 0.002 \ cdot 0.1 = 0.0002. \ end {align}}}$

Probabilitățile ca hipercalcemia să se fi produs în primul rând de alte condiții candidate pot fi calculate în mod similar. Cu toate acestea, pentru simplitate, să spunem că probabilitatea ca oricare dintre acestea să se fi produs în primul rând este calculată la 0,0005 în acest exemplu.

În cazul în care nu există boală , probabilitatea corespunzătoare în populație este complementară cu suma probabilităților pentru alte condiții:

${\ displaystyle {\ begin {align} \ Pr ({\ text {fără boală în populație}}) & = 1- \ Pr ({\ text {PH în populație}}) - \ Pr ({\ text {cancer în population}}) \\ & {} \ quad - \ Pr ({\ text {alte condiții din populație}}) \\ & {} = 0.997. \ end {align}}}$

Probabilitatea ca individul să fie sănătos în primul rând se poate presupune că este aceeași:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {fără boală WHOIFPI}}) = 0,997. \,}$

Rata la care cazul nicio afecțiune anormală se termină în continuare în măsurarea calciului seric de a fi peste intervalul de referință standard (clasificându-se astfel ca hipercalcemie) este, prin definiția intervalului de referință standard, mai mică de 2,5%. Cu toate acestea, această probabilitate poate fi specificată în continuare luând în considerare cât de mult deviază măsurarea de la media din domeniul de referință standard. Să spunem că măsurarea calciului seric a fost de 1,30 mmol / L, care, cu un interval de referință standard stabilit la 1,05-1,25 mmol / L, corespunde unui scor standard de 3 și unei probabilități corespunzătoare de 0,14% pe care un astfel de grad de hipercalcemie ar avea-o a apărut în primul rând în cazul nicio anomalie:

${\ displaystyle r _ {{\ text {fără boală}} \ rightarrow {\ text {hipercalcemie}}} = 0,0014}$

Ulterior, probabilitatea ca hipercalcemia să fi rezultat din nicio boală poate fi calculată ca:

${\ displaystyle {\ begin {align} & \ Pr ({\ text {Hypercalcemia WHOIFPI de la nici o boală}}) \\ = & \ Pr ({\ text {fără boală WHOIFPI}}) \ cdot r _ {{\ text { fără boală}} \ rightarrow {\ text {hypercalcemia}}} \\ = & 0,997 \ cdot 0,0014 \ aproximativ 0,0014 \ end {align}}}$

Probabilitatea ca hipercalcemia să aibă loc în primul rând la individ poate fi calculată astfel:

${\ displaystyle {\ begin {align} & \ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI}}) \\ = & \ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI by PH}}) + \ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI de cancer}}) \\ & {} + \ Pr ({\ text {hipercalcemie WHOIFPI în alte condiții}}) + \ Pr ({\ text {hipercalcemie WHOIFPI fără boală}}) \\ = & 0,00125 + 0,0002 + 0,0005 + 0,0014 = 0,00335 \ end {align}}}$

Ulterior, probabilitatea ca hipercalcemia să fie cauzată de hiperparatiroidismul primar (PH) la individ poate fi calculată ca:

${\ displaystyle {\ begin {align} & \ Pr ({\ text {hipercalcemia este cauzată de PH la individ}}) \\ = & {\ frac {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI de la PH}})} {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI}})}} \\ = & {\ frac {0.00125} {0.00335}} = 0.373 = 37.3 \% \ end {align}}}$

În mod similar, probabilitatea ca hipercalcemia să fie cauzată de cancer la individ poate fi calculată ca:

${\ displaystyle {\ begin {align} & \ Pr ({\ text {hipercalcemia este cauzată de cancer la individ}}) \\ = & {\ frac {\ Pr ({\ text {hipercalcemia WHOIFPI de cancer}})} {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI}})}} \\ = & {\ frac {0.0002} {0.00335}} = 0.060 = 6.0 \%, \ end {align}}}$

și pentru alte condiții de candidat:

${\ displaystyle {\ begin {align} & \ Pr ({\ text {hipercalcemia este cauzată de alte condiții individuale}}) \\ = & {\ frac {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI de alte condiții}} )} {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI}})}} \\ = & {\ frac {0.0005} {0.00335}} = 0.149 = 14.9 \%, \ end {align}}}$

și probabilitatea ca de fapt să nu existe boală:

${\ displaystyle {\ begin {align} & \ Pr ({\ text {hipercalcemia este prezentă în ciuda nicio boală la individ}}) \\ = & {\ frac {\ Pr ({\ text {hipercalcemie WHOIFPI fără nicio boală}} )} {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI}})}} \\ = & {\ frac {0,0014} {0,00335}} = 0,418 = 41,8 \% \ end {align}}}$

Pentru clarificare, aceste calcule sunt date ca tabel în descrierea metodei:

	PH	Cancer	Alte conditii	Fără boală
P (Starea în populație)	0,000125	0,002	-	0,997
RR x	10	1	-	-
P (condiție WHOIFPI)	0,00125	0,002	-	-
r Stare → hipercalcemie	1	0,1	-	0,0014
P (hipercalcemie WHOIFPI după afecțiune)	0,00125	0,0002	0,0005	0,0014
P (hipercalcemie WHOIFPI) = 0,00335
P (hipercalcemia este cauzată de afecțiuni la individ)	37,3%	6,0%	14,9%	41,8%

Astfel, această metodă estimează că probabilitatea ca hipercalcemia să fie cauzată de hiperparatiroidism primar, cancer, alte afecțiuni sau deloc boală sunt de 37,3%, 6,0%, 14,9% și respectiv 41,8%, care pot fi utilizate în estimarea testului suplimentar indicații.

Acest caz este continuat în exemplul metodei descris în secțiunea următoare.

Metoda bazată pe raportul de probabilitate

Procedura de diagnostic diferențial poate deveni extrem de complexă atunci când se iau în considerare teste și tratamente suplimentare. O metodă care este oarecum un compromis între a fi clinic perfect și a fi relativ simplu de calculat este una care folosește rapoarte de probabilitate pentru a obține probabilități ulterioare post-test.

Teorie

Probabilitățile inițiale pentru fiecare condiție de candidat pot fi estimate prin diferite metode, cum ar fi:

• Prin epidemiologie, așa cum este descris în secțiunea anterioară.
• Prin recunoașterea tiparelor specifice clinicii , cum ar fi știința statistică că pacienții care intră într-o anumită clinică cu o anumită plângere prezintă statistic o probabilitate specială pentru fiecare afecțiune candidată.

O metodă de estimare a probabilităților chiar și după teste ulterioare utilizează rapoartele de probabilitate (care derivă din sensibilități și specificități ) ca factor de multiplicare după fiecare test sau procedură. Într-o lume ideală, sensibilitățile și specificitățile ar fi stabilite pentru toate testele pentru toate condițiile patologice posibile. Cu toate acestea, în realitate, acești parametri pot fi stabiliți numai pentru una dintre condițiile candidate. Multiplicarea cu raporturi probabilitate necesită conversia likelihoods de la probabilități la cote în favoarea (denumite în continuare pur și simplu , denumite „cote“) prin:

${\ displaystyle {\ text {odds}} = {\ frac {\ text {probability}} {1 - {\ text {probability}}}}}$

Cu toate acestea, numai condițiile candidate cu un raport de probabilitate cunoscut au nevoie de această conversie. După multiplicare, conversia înapoi la probabilitate se calculează prin:

${\ displaystyle {\ text {probability}} = {\ frac {\ text {odds}} {{\ text {odds}} + 1}}}$

Restul condițiilor de candidat (pentru care nu există un raport de probabilitate stabilit pentru testul la îndemână) pot fi, pentru simplitate, ajustate prin multiplicarea ulterioară a tuturor condițiilor de candidat cu un factor comun pentru a produce din nou o sumă de 100%.

Probabilitățile rezultate sunt utilizate pentru estimarea indicațiilor pentru alte teste medicale , tratamente sau alte acțiuni. Dacă există o indicație pentru un test suplimentar și acesta revine cu un rezultat, atunci procedura se repetă utilizând raportul de probabilitate al testului suplimentar. Cu probabilități actualizate pentru fiecare dintre condițiile candidate, indicațiile pentru teste suplimentare, tratamente sau alte acțiuni se schimbă și astfel procedura poate fi repetată până la un punct final în care nu mai există nicio indicație pentru efectuarea în prezent a acțiunilor ulterioare. Un astfel de punct final apare în principal atunci când o condiție candidată devine atât de sigură încât nu se poate găsi niciun test suficient de puternic pentru a schimba profilul relativ de probabilitate suficient pentru a motiva orice schimbare în acțiuni ulterioare. Tacticile pentru atingerea unui astfel de obiectiv cu cât mai puține teste includ efectuarea de teste cu specificitate ridicată pentru condiții de probabilitate relativ remarcabilă, deoarece raportul de probabilitate ridicat pozitiv pentru astfel de teste este foarte ridicat, aducând toate condițiile mai puțin probabile la relativ probabilitati mai mici. Alternativ, testele cu sensibilitate ridicată pentru condițiile candidate concurente au un raport de probabilitate ridicat negativ , aducând potențial probabilitățile pentru condițiile candidate concurente la niveluri neglijabile. Dacă se obțin astfel de probabilități neglijabile, clinicianul poate exclude aceste condiții și poate continua procedura de diagnostic diferențial numai cu condițiile candidate rămase.

Exemplu

Acest exemplu continuă pentru același pacient ca în exemplul pentru metoda bazată pe epidemiologie. La fel ca în exemplul anterior de metodă bazată pe epidemiologie, acest exemplu de caz este făcut pentru a demonstra modul în care se aplică această metodă, dar nu reprezintă un ghid pentru tratarea cazurilor similare din lumea reală. De asemenea, exemplul folosește numere relativ specificate, în timp ce, în realitate, există adesea doar estimări aproximative. În acest exemplu, probabilitățile pentru fiecare afecțiune candidată au fost stabilite printr-o metodă bazată pe epidemiologie care să fie după cum urmează:

	PH	Cancer	Alte conditii	Fără boală
Probabilitate	37,3%	6,0%	14,9%	41,8%

Aceste procente ar fi putut fi stabilite și prin experiența la clinica respectivă, știind că acestea sunt procentele pentru diagnosticul final pentru persoanele care se prezintă la clinică cu hipercalcemie și care au un istoric familial de hiperparatiroidism primar.

Starea cu cea mai mare probabilitate relativă a profilului (cu excepția „fără boală”) este hiperparatiroidismul primar (PH), dar cancerul este în continuare de mare îngrijorare, deoarece dacă este starea cauzală reală a hipercalcemiei, atunci alegerea dacă se tratează sau probabil nu înseamnă viață sau moarte pentru pacient, de fapt putând pune indicația la un nivel similar pentru teste ulterioare pentru ambele condiții.

Aici, să spunem că clinicianul consideră probabilitățile relative la profil de a fi suficient de îngrijorător pentru a indica trimiterea pacientului pentru un apel pentru o vizită clinician, cu o vizită suplimentară la laboratorul medical pentru un test de sânge suplimentar completat cu analize suplimentare, inclusiv paratiroidă hormon pentru suspiciunea de hiperparatiroidism primar.

Pentru simplitate, să spunem că clinicianul primește mai întâi rezultatul testului de sânge (în formule prescurtate ca „BT”) pentru analiza hormonului paratiroidian și că acesta a arătat un nivel de hormon paratiroidian care este ridicat față de ceea ce s-ar aștepta de nivelul de calciu.

O astfel de constelație poate fi estimată ca având o sensibilitate de aproximativ 70% și o specificitate de aproximativ 90% pentru hiperparatiroidismul primar. Acest lucru conferă un raport de probabilitate pozitiv de 7 pentru hiperparatiroidismul primar.

Probabilitatea hiperparatiroidismului primar este acum denumită Pre-BT _PH deoarece corespunde înainte de testul de sânge (prepoziția latină prae înseamnă înainte). Acesta a fost estimat la 37,3%, ceea ce corespunde unei cote de 0,595. Cu un raport de probabilitate pozitiv de 7 pentru testul de sânge, cotele post- test se calculează ca:

${\ displaystyle \ operatorname {Odds} ({\ text {PostBT}} _ {PH}) = \ operatorname {Odds} ({\ text {PreBT}} _ {PH}) \ cdot LH (BT) = 0,595 \ cdot 7 = 4,16,}$

Unde:

• Cota (PostBT _PH ) este cota pentru hiperparatiroidismul primar după testul de sânge pentru hormonul paratiroidian
• Cote (PreBT _PH este cota în favoarea hiperparatiroidismului primar înainte de testul de sânge pentru hormonul paratiroidian
• LH (BT) este raportul de probabilitate pozitiv pentru testul de sânge pentru hormonul paratiroidian

O cotă (PostBT _PH ) de 4.16 este din nou convertită la probabilitatea corespunzătoare prin:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PostBT}} _ {PH}) = {\ frac {\ operatorname {Odds} ({\ text {PostBT}} _ {PH})} {\ operatorname {Odds} ({ \ text {PostBT}} _ {PH}) + 1}} = {\ frac {4.16} {4.16 + 1}} = 0.806 = 80.6 \%}$

Suma probabilităților pentru restul condițiilor candidate ar trebui, prin urmare, să fie:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PostBT}} _ {rest}) = 100 \% - 80,6 \% = 19,4 \%}$

Înainte de testul de sânge pentru hormonul paratiroidian, suma probabilităților lor a fost:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PreBT}} _ {\ text {rest}}) = 6,0 \% + 14,9 \% + 41,8 \% = 62,7 \%}$

Prin urmare, pentru a se conforma unei sume de 100% pentru toate condițiile de candidat, fiecare dintre ceilalți candidați trebuie să fie înmulțit cu un factor de corectare:

${\ displaystyle {\ text {Factor de corectare}} = {\ frac {\ Pr ({\ text {PostBT}} _ {\ text {rest}})} {\ Pr ({\ text {PreBT}} _ {\ text {rest}})}} = {\ frac {19.4} {62.7}} = 0.309}$

De exemplu, probabilitatea de cancer după test este calculată ca:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PostBT}} _ {\ text {cancer}}) = \ Pr ({\ text {PreBT}} _ {\ text {cancer}}) \ cdot {\ text {Factor de corectare }} = 6,0 \% \ cdot 0,309 = 1,9 \%}$

Probabilitățile pentru fiecare condiție candidată înainte și după testul de sânge sunt date în tabelul următor:

	PH	Cancer	Alte conditii	Fără boală
P (PreBT)	37,3%	6,0%	14,9%	41,8%
P (PostBT)	80,6%	1,9%	4,6%	12,9%

Aceste procente „noi”, inclusiv o probabilitate relativă a profilului de 80% pentru hiperparatiroidismul primar, stau la baza oricărei indicații pentru teste suplimentare, tratamente sau alte acțiuni. În acest caz, să presupunem că clinicianul continuă planul ca pacientul să participe la o vizită cliniciană pentru un control ulterior, axat în special pe hiperparatiroidismul primar.

O vizită cliniciană poate fi, teoretic, privită ca o serie de teste, incluzând atât întrebări dintr-un istoric medical , cât și componente ale unui examen fizic , unde probabilitatea post-test a unui test anterior poate fi utilizată ca pre- probabilitatea testului următorului. Indicațiile pentru alegerea următorului test sunt influențate dinamic de rezultatele testelor anterioare.

Să presupunem că pacientul din acest exemplu se dovedește a avea cel puțin unele dintre simptomele și semnele de depresie, dureri osoase, dureri articulare sau constipație cu o severitate mai mare decât ceea ce s-ar fi așteptat de hipercalcemia însăși, susținând suspiciunea de hiperparatiroidism primar, și să spunem că raporturile de probabilitate pentru teste, atunci când sunt multiplicate împreună, au ca rezultat aproximativ un produs de 6 pentru hiperparatiroidism primar.

Prezența simptomelor și semnelor patologice nespecifice în istorie și examinare sunt adesea indicative simultane și ale cancerului și să spunem că testele au dat un raport de probabilitate general estimat la 1,5 pentru cancer. Pentru alte afecțiuni, precum și pentru cazul în care nu aveți deloc boală, să spunem că nu se știe cum sunt afectate de testele la îndemână, așa cum se întâmplă adesea în realitate. Acest lucru oferă următoarele rezultate pentru istoricul și examinarea fizică (prescurtat ca P&E):

	PH	Cancer	Alte conditii	Fără boală
P (PreH & E)	80,6%	1,9%	4,6%	12,9%
Cote (PreH & E)	4.15	0,019	0,048	0,148
Raportul de probabilitate de către H&E	6	1.5	-	-
Cote (PostH & E)	24.9	0,0285	-	-
P (PostH & E)	96,1%	2,8%	-	-
Suma P cunoscut (PostH & E)	98,9%
Suma restului P (PostH & E)	1,1%
Suma restului P (PreH & E)	4,6% + 12,9% = 17,5%
Factor de corectare	1,1% / 17,5% = 0,063
După corectare	-	-	0,3%	0,8%
P (PostH & E)	96,1%	2,8%	0,3%	0,8%

Aceste probabilități după istoric și examinare pot face medicul suficient de încrezător pentru a planifica pacientul pentru o intervenție chirurgicală pentru o paratiroidectomie care să rezecte țesutul afectat.

În acest moment, probabilitatea „altor afecțiuni” este atât de scăzută încât medicul nu se poate gândi la niciun test care ar putea face o diferență care ar fi suficient de substanțială pentru a forma o indicație pentru un astfel de test și, prin urmare, medicul practic ia în considerare „ alte condiții "excluse, în acest caz nu în primul rând de vreun test specific pentru alte condiții care au fost negative, ci mai degrabă de absența testelor pozitive până acum.

Pentru „cancer”, limita la care să-l considerăm cu încredere este exclusă poate mai strictă din cauza consecințelor severe ale lipsei acestuia, astfel încât medicul poate considera că este indicat cel puțin o examinare histopatologică a țesutului rezecat.

Acest caz este continuat în exemplul combinațiilor din secțiunea corespunzătoare de mai jos.

Acoperirea condițiilor de candidat

Valabilitatea atât a estimării inițiale a probabilităților de către epidemiologie, cât și a continuării procesului de raportare a probabilității depinde de includerea condițiilor candidate care sunt responsabile pentru o mare parte posibilă a probabilității de a fi dezvoltat afecțiunea și este clinic important să se includă cele în care inițierea relativ rapidă a terapiei este cel mai probabil să aibă cel mai mare beneficiu. Dacă se ratează o afecțiune candidată importantă, nicio metodă de diagnostic diferențial nu va furniza concluzia corectă. Nevoia de a găsi mai multe condiții candidate pentru incluziune crește odată cu severitatea crescândă a prezentării în sine. De exemplu, dacă singura prezentare este un parametru deviat de laborator și toate condițiile de bază dăunătoare comune au fost excluse, atunci ar putea fi acceptabil să nu mai găsiți mai multe condiții candidate, dar acest lucru ar fi mult mai probabil inacceptabil dacă prezentarea ar fi fost severă durere.

Combinații

Dacă două condiții obțin probabilități mari post-test, mai ales dacă suma probabilităților pentru condiții cu rapoarte de probabilitate cunoscute devine mai mare de 100%, atunci condiția reală este o combinație a celor două. În astfel de cazuri, acea condiție combinată poate fi adăugată la lista condițiilor candidate, iar calculele ar trebui să înceapă de la început.

Pentru a continua exemplul folosit mai sus, să spunem că istoricul și examinarea fizică au fost, de asemenea, indicative pentru cancer, cu un raport de probabilitate de 3, oferind un Odds (PostH & E) de 0,057, corespunzător unui P (PostH & E) de 5,4%. Aceasta ar corespunde unei „sume de P cunoscute (PostH & E)” de 101,5%. Aceasta este o indicație pentru luarea în considerare a unei combinații de hiperparatiroidism primar și cancer, cum ar fi, în acest caz, un carcinom paratiroidian producător de hormoni paratiroizi . Un recalcul poate de aceea este necesar, primele două afecțiuni fiind separate în „hiperparatiroidism primar fără cancer”, „cancer fără hiperparatiroidism primar”, precum și „hiperparatiroidism primar combinat și cancer”, iar raporturile de probabilitate fiind aplicate fiecărei afecțiuni separat. În acest caz, cu toate acestea, țesutul a fost deja rezecat, în care poate fi efectuat un examen histopatologic care include posibilitatea carcinomului paratiroidian în examinare (care poate implica o colorare corespunzătoare a eșantionului ). Să presupunem că examenul histopatologic confirmă hiperparatiroidismul primar, dar a arătat și un model malign Printr-o metodă inițială de epidemiologie, incidența carcinomului paratiroidian este estimată la un lupta 1 din 6 milioane de oameni pe an, oferind o probabilitate foarte scăzută înainte de a lua în considerare orice test. În comparație, probabilitatea ca hiperparatiroidismul primar non-malign să fi apărut în același timp cu un cancer fără carcinom fără legătură care se prezintă cu celule maligne în glanda paratiroidă este calculată prin înmulțirea probabilităților celor două. Probabilitatea rezultată este, totuși, mult mai mică decât 1 din 6 milioane. Prin urmare, probabilitatea apariției carcinomului paratiroidian poate fi aproape de 100% după examenul histopatologic, în ciuda probabilității scăzute de apariție în primul rând.

Diagnosticul diferențial al mașinii

Diagnosticul diferențial al mașinii este utilizarea software-ului computerului pentru a face parțial sau complet un diagnostic diferențial. Poate fi privită ca o aplicație a inteligenței artificiale .

Multe studii demonstrează îmbunătățirea calității îngrijirii și reducerea erorilor medicale prin utilizarea unor astfel de sisteme de sprijinire a deciziilor. Unele dintre aceste sisteme sunt proiectate pentru o problemă medicală specifică, cum ar fi schizofrenia, boala Lyme sau pneumonia asociată cu ventilatorul. Alții , cum ar fi ESAGIL, Iliada, RMC, DiagnosisPro, VisualDx , docLogica , Isabel, ZeroMD, DxMate, Symptoma , si medic cognitiei sunt concepute pentru a acoperi toate datele clinice și de diagnostic majore pentru a asista medici cu diagnostic mai rapid și mai precis.

Cu toate acestea, toate aceste instrumente necesită în continuare abilități medicale avansate pentru a evalua simptomele și pentru a alege teste suplimentare pentru a deduce probabilitățile diferitelor diagnostice. Diagnosticul diferențial al mașinii este, de asemenea, în prezent incapabil să diagnosticheze mai multe tulburări concurente. Astfel, neprofesioniștii ar trebui să vadă în continuare un furnizor de servicii medicale pentru un diagnostic adecvat.

Istorie

Metoda diagnosticului diferențial a fost sugerată pentru prima dată pentru utilizarea în diagnosticul tulburărilor mentale de către Emil Kraepelin . Este mai sistematic decât metoda de modă veche de diagnostic prin gestalt (impresie).

Semnificații medicale alternative

„Diagnosticul diferențial” este, de asemenea, utilizat mai vag, pentru a se referi pur și simplu la o listă a celor mai frecvente cauze ale unui simptom dat, la o listă de tulburări similare unei tulburări date sau la astfel de liste atunci când acestea sunt adnotate cu sfaturi despre cum să restrângeți lista ( indicele francez de diagnostic diferențial este un exemplu). Astfel, un diagnostic diferențial în acest sens este informația medicală special organizată pentru a ajuta la diagnostic.

Utilizare în afară de în medicină

Metode similare cu cele ale proceselor de diagnostic diferențial în medicină sunt, de asemenea, utilizate de taxonomiști biologici pentru a identifica și clasifica organismele, vii și dispărute. De exemplu, după găsirea unei specii necunoscute, poate exista mai întâi o listă a tuturor speciilor potențiale, urmată de excluderea una câte una până când, în mod optim, rămâne o singură alegere potențială. Proceduri similare pot fi utilizate de către inginerii de instalații și întreținere și mecanicii auto și utilizate pentru diagnosticarea circuitelor electronice defecte.

În art

Drama medicală de televiziune americană House, cu Hugh Laurie în rolul principal al dr. Gregory House, care conduce o echipă de diagnostici la spitalul fictiv Princeton – Plainsboro din New Jersey, se învârte în jurul utilizării procedurilor de diagnosticare diferențială în încercarea de a veni cu diagnosticul corect. .

De-a lungul seriei, medicii au diagnosticat boli precum lupusul , mastocitoza , boala Plummer , rabia , sindromul Kawasaki , variola , Rickettsialpox și alte zeci.

Vezi si

• Comorbiditate
• Diagnosticul excluderii
• Diagnostic dual
• Tendința de gen în diagnosticul medical
• Lista simptomelor medicale

Referințe