002 ASPECTOS CUANTITATIVOS DEL RAZONAMIENTO CLÍNICO

Introducción

Introducción

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El proceso del razonamiento clínico no se conoce bien, aunque se basa en factores tales como

la experiencia y el aprendizaje,

el razonamiento inductivo y deductivo,

la interpretación de datos

que, por su propia naturaleza, son variables en su reproducción y validez,

y la intuición,

que a veces es difícil de definir.

En un esfuerzo por mejorar el razonamiento clínico se han hecho intentos para analizar de manera cuantitativa los múltiples factores que en él intervienen, entre otros,

la definición de los métodos cognitivos que los clínicos aplican a problemas difíciles;

el diseño de sistemas computadorizados para el apoyo de decisiones planeadas para emular ciertas características de la toma de decisiones,

y la aplicación de la teoría de las decisiones para comprender cómo deberá llegarse a las conclusiones.

Si bien todos estos enfoques han permitido que avance el conocimiento del proceso del diagnóstico,

todos tienen problemas prácticos, teóricos, o de ambos tipos,

que limitan su aplicación directa a la atención del paciente en particular.

A pesar de todo, estos intentos preliminares para aplicar el rigor y la lógica inherentes al método cuantitativo,

han permitido obtener nuevas perspectivas en el proceso por el cual se lleva a cabo el razonamiento clínico,

han identificado formas que pueden mejorar el proceso

y han conseguido reducir al mínimo algunas características de la práctica que resultaban costosas.

Por tanto, si bien no es posible reducir el razonamiento clínico a probabilidades o números,

los intentos de utilizar el análisis cuantitativo en tal proceso

pueden mejorar la forma mediante la cual se enfocan

y resuelven los problemas del paciente.

El razonamiento clínico cuantitativo consta en un modelo simplificado, de cinco fases.

La primera de ellas

consiste en investigar la molestia o síntoma principal, recurriendo a preguntas clave, que están incluidas en la anamnesis de la enfermedad actual (Cuadro 2—1 Cuad_002_1_Fases_raz_clín_y_toma_decisi) -->[Author:A]. .

A estas preguntas se añaden el historial clínico previo y la exploración física que busca la investigación detalladas de los órganos y sistemas que pueden ser la clave del problema.

En la segunda fase,

el médico puede seleccionar el orden de las pruebas, cada una con su propia precisión y utilidad, para investigar las posibilidades que han surgido en el diagnóstico diferencial.

Antes de ordenar las pruebas, el médico deberá preguntarse si la anamnesis y la exploración física tienen valor suficiente para establecer el diagnóstico, tomando en cuenta que cada prueba tiene su coste y que algunas de ellas entrañan riesgos o molestias.

En tercer lugar,

se integrarán los datos clínicos con los resultados de las pruebas a fin de poder estimar qué cuadros patológicos habrán de ser considerados en el diagnóstico diferencial.

En cuarto lugar,

se ponderarán los riesgos y beneficios comparativos de ulteriores posibilidades diagnósticas y terapéuticas a fin de poder hacer la recomendación pertinente al paciente.

En la quinta y última fase,

se expone al paciente la recomendación para, tras comentar las opciones, poder iniciar un plan terapéutico.

En este modelo simplificado del proceso de razonamiento clínico, es posible hacer un análisis individualizado de cada una de las cinco partes de las cuales consta.

HISTORIA CLÍNICA Y EXPLORACIÓN FÍSICA.

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En principio, se suponía que los médicos iniciaban la investigación del síntoma principal del paciente, por medio de una anamnesis completa, que incluía muchas, si no la mayor parte de las preguntas comprendidas en una revisión completa de los órganos y sistemas, y una exploración física exhaustiva.

Sin embargo, los médicos experimentados plantean posibles hipótesis basándose en el síntoma principal y en las respuestas al interrogatorio inicial,

para luego, proseguir con preguntas adicionales hechas en una secuencia que les permite valorar la hipótesis inicial y, en caso de que sea necesario, reducir o corregir la lista de posibilidades.

En todo caso, sólo es posible plantear un número limitado de hipótesis diagnósticas posibles y la información se utiliza para corroborar o bien descartar la más probable.

De esta manera, se seleccionan, a partir de un número prácticamente ilimitado de preguntas posibles, aquellas que se estiman son prioritarias, procediéndose entonces a incorporar estas preguntas específicas en la historia de la enfermedad actual.

Se suelen seleccionar respuestas clave, como puede ser el antecedente de una melena, intentando formular una lista de posibles explicaciones para tal hecho.

Las respuestas a preguntas más específicas permitirán así eliminar aquellas explicaciones menos plausibles, de modo que pueda seleccionarse y luego someterse a prueba un diagnóstico principal.

Este proceso, llamado comprobación iterativa de una hipótesis,

es un enfoque eficiente para el diagnóstico

y se ha de preferir a cualquier otro intento de reunir información antes de formular un diagnóstico diferencial.

La defensa de la comprobación iterativa de una hipótesis no se contrapone con la necesidad de hacer una historia clínica sistemática, meticulosa y completa de la enfermedad actual, junto con los antecedentes clínicos previos, la revisión de sistemas, los antecedentes familiares y sociales, y la exploración física.

Por ejemplo, cuando un paciente presenta dolor abdominal, el médico debe reunir

información relacionada con su localización y características,

así como con los factores que

lo desencadenan,

lo alivian,

o ambos.

Basándose en las respuestas a estas preguntas iniciales, el médico puede después formular otras relacionadas con los posibles diagnósticos de presunción.

Cuando el dolor sugiere la presencia de pancreatitis, el médico podrá hacer preguntas referidas

a la ingestión de alcohol,

al uso de diuréticos tiacídicos

o de glucocorticoides;

síntomas que sugieran la existencia de una enfermedad concomitante de vesícula biliar;

antecedentes familiares de pancreatitis,

y podrá hacer preguntas orientadas a descubrir la posibilidad de una úlcera gástrica perforante posterior.

En cambio, si la molestia parece más propia de esofagitis por reflujo, en ese caso se hará una secuencia diferente de preguntas.

El empleo de la comprobación iterativa de la hipótesis

alienta al médico a buscar información detallada en áreas más productivas,

sin abandonar un examen sistemático y exhaustivo del paciente.

Los hallazgos de la historia clínica y exploración física se influyen recíprocamente.

La primera podrá orientar hacia la exploración física de ciertos órganos,

y, a su vez, los hallazgos obtenidos en la exploración física alentarán a hacer una revisión más detallada de ciertos sistemas y órganos.

A medida que los médicos llevan a cabo este proceso de razonamiento utilizando la historia clínica y la exploración física, problemas de índole diversa pueden influir en la precisión de la decisión que se tome.

El primero de los problemas sería la posibilidad de que algunos de los datos de la historia clínica o de los hallazgos físicos sean poco reproducibles, debido

a que varíen las respuestas del paciente,

a que cada médico obtenga la información de manera diferente

o a que varíe la forma de interpretar la información.

La realización cuidadosa de preguntas claras y, en la medida de lo posible, concretas, puede aumentar la reproducción y validez de los datos de la historia clínica, aunque no llegará tampoco a eliminar la variabilidad.

Cuando se valora la posibilidad de reproducir los hallazgos de la exploración física,

a menudo dos observadores coincidirán en que una anomalía tan poco frecuente como la esplenomegalia no existe,

pero su coincidencia será menor si uno de ellos piensa que sí existe en un paciente en el que no cabría esperarla.

Este principio puede demostrarse mejor si se comprende

que cierto grado de coincidencia siempre aparece por casualidad,

y la posibilidad de coincidencia casual es mayor si el hallazgo es muy común o muy raro.

Por ejemplo, si de dos médicos cada uno considera que el 90 % de los pacientes tiene alguna anomalía, como sería un soplo sistólico, en el 81 % de los casos coincidirán sólo por casualidad.

En algunos estudios sobre la capacidad de reproducción de los síntomas y signos frecuentes, tal como un aumento del tamaño del hígado, la frecuencia real de coincidencia no ha sido sustancialmente mayor que la obtenida por la casualidad.

Es posible reducir la frecuencia de desacuerdos

si en primer lugar se hace especial hincapié en la importancia de la exploración física bien hecha durante el período de formación del médico;

si también se buscan otros hallazgos físicos correlacionados

y si además se aprende la forma en que los datos físicos se relacionan con las pruebas diagnósticas.

Por tanto, en el momento que el médico advierte una anomalía inesperada y un tanto subjetiva, respecto a la cual puede haber una alta frecuencia de desacuerdos entre más observadores, como podría ser una esplenomegalia inusual,

deberá buscar además otras anomalías asociadas, tales como hepatomegalia o linfadenopatías,

con el fin de reforzar la posibilidad de que el bazo sea anormal.

En algunas situaciones habrá de considerarse la práctica de una prueba diagnóstica, como sería la exploración del hígado y del bazo mediante radioisótopos,

si la fiabilidad de la prueba basta para enfocar el hallazgo de manera más objetiva.

Los comentarios anteriores sobre los factores que limitan la capacidad de reproducción tanto como la validez de la historia clínica y de la exploración física, no reducen su enorme importancia para el razonamiento clínico.

Más bien destacan la necesidad del cuidado y de la diligencia en la aplicación de estas habilidades.

Por ejemplo, la auscultación cardíaca cuidadosa practicada sobre el enfermo en su lecho.

ha sido particularmente precisa para la determinación de la causa de los soplos sistólicos.

Cuando los médicos utilizan la historia clínica y la exploración física a fin de llegar a un diagnóstico, rara vez tienen certeza absoluta de él.

Por tanto, será preferible valorar la fiabilidad del diagnóstico en términos de probabilidades.

Muchas veces esta probabilidad no se expresa en términos de un porcentaje real, sino más bien en expresiones tales como

• «casi siempre»,

• «frecuentemente»,

• «a veces»

• «rara vez».

Habida cuenta que diferentes médicos asignarán probabilidades distintas a los mismos términos, estas expresiones imprecisas han de ocasionar a menudo, serios malentendidos entre ellos, o en otros casos entre el médico y el paciente.

En sus valoraciones, los médicos deberían ser lo más rigurosos y cuantitativos posibles, y cuando sea adecuado se utilizará una expresión numérica de probabilidad.

Por ejemplo, en vez de decir que es poco probable que un patrón radiográfico sea indicativo de la existencia de un carcinoma de colon, sería preferible señalar de manera más precisa la probabilidad de existencia de carcinoma de colon con dicho patrón radiográfico.

Cifras del orden del 10 al 15 % de probabilidad de existencia de carcinoma pueden interpretarse como presencia «poco probable» de neoplasia,

pero dichas cifras, desde el punto de vista clínico en general, justifican una valoración ulterior, debido a las graves consecuencias de no detectar un tumor potencialmente resecable.

Semejantes estimaciones cuantitativas serían por lo general deseables, pero en la práctica no existe tal disponibilidad.

Incluso los médicos más experimentados suelen ser incapaces de predecir con precisión la posibilidad de que ocurran ciertos estados patológicos particulares.

Existe la tendencia de sobreestimar la presencia de enfermedades relativamente infrecuentes y los médicos tienen poca habilidad para cuantificar especialmente probabilidades que son altas o muy bajas.

Por ejemplo, un médico a veces no sabe si la probabilidad de meningitis bacteriana, o de otra enfermedad que pueda ser diagnosticada mediante punción lumbar en un paciente con cefaleas intensas,

es de 1/20 o

de 1/2 000.

En ambas situaciones, la probabilidad es baja,

aunque la decisión de llevar a cabo una punción lumbar o no, dependerá de su estimación.

Como se insistió en el capítulo l, la historia clínica y la exploración física tienen otras finalidades importantes; esto es, permiten al médico

valorar el estado emocional del enfermo

y comprender cómo los problemas actuales afectan a su ambiente social y familiar,

y además permiten alentar en el paciente la confianza en su médico,

tan necesaria para el común acuerdo respecto del futuro plan de acción.

CUADRO 2-1. Fases del razonamiento clínico y de la toma de decisiones

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1 Investigación del síntoma mediante el estudio clínico (historia clínica y exploración física).

2 Práctica de las pruebas de diagnóstico, cada una con su propia precisión y utilidad intrínseca.

3 Integración de los hallazgos clínicos con los resultados de las pruebas a fin de valorar las probabilidades del diagnóstico.

4 Ponderación de los riesgos y beneficios comparativos de las diferentes alternativas de acción.

5 Determinación de las preferencias del paciente y desarrollo de un plan terapéutico.

PRUEBAS DE DIAGNÓSTICO: INDICACIONES, PRECISIÓN Y UTILIDAD.

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Cada prueba de diagnóstico ha de ordenarse basándose en indicaciones clínicas específicas; ésta tendrá que

ser lo suficientemente precisa para ser eficaz en esos casos,

ser la menos cara

y entrañar el menor riesgo entre las pruebas eficaces disponibles.

Ninguna prueba de diagnóstico es completamente precisa, y con frecuencia, los médicos tienen dificultad para interpretar los resultados de tales pruebas.

Así pues, es de gran importancia comprender algunos términos utilizados en análisis de pruebas y en epidemiología, entre los que se incluyen

prevalencia,

sensibilidad,

especificidad,

valor positivo de predicción

y valor negativo de predicción (Cuadro 2-2).

Los informes de la precisión de las pruebas para el diagnóstico

se expresan, en general, en términos de valores de predicción positivos y negativos,

pero, estos valores calculados dependen de la prevalencia de la enfermedad en la población en estudio (Cuadro 2-3).

Una prueba con sensibilidad y especificidad particulares, tiene diferentes valores de predicción positivos y negativos cuando se utiliza en grupos con diferente prevalencia de la enfermedad.

Por ejemplo,

un valor ligeramente anormal de la fosfatasa alcalina en un adulto joven que presenta un linfoma, sugiere una afectación hepática por el tumor;

es decir, es probable que se trate de un positivo verdadero,

mientras que el mismo valor de la fosfatasa alcalina, como parte de un conjunto de pruebas sanguíneas dentro de una investigación sistemática en una persona de la misma edad que carece de síntomas, pocas veces se debe a un tumor;

es decir, en este caso es más que probable que se trate de un falso positivo.

Aunque la sensibilidad y especificidad de una prueba no dependen de la prevalencia (o porcentaje de pacientes que están siendo estudiados y que padecen la enfermedad), en cambio, sí dependen del espectro de pacientes en los cuales está siendo valorada tal prueba.

Por ejemplo, la gammagrafía con pirofosfatos marcados con tecnecio utilizada en el diagnóstico del infarto de miocardio (Cap. 189CAP189.doc - LABORATORIO),

parecerá que tiene una sensibilidad y especificidad casi perfectas, si la población enferma presenta

el antecedente típico de infarto de miocardio,

cambios electrocardiográficos de infarto transmural

y elevaciones evidentes de la isoenzima MB de la creatincinasa (CK)

y la población no enferma está compuesta por estudiantes de medicina sanos.

Sin embargo, la sensibilidad y la especificidad podrían cambiar de manera espectacular si, conservando la prevalencia de la enfermedad en la población sometida a estudio,

se modificara el espectro de los enfermos y de los no enfermos,

y se incluyesen pacientes con otras características, es decir,

si la población de pacientes con infarto de miocardio estuviera formada principalmente por

aquellos con infarto sin onda Q

y con elevaciones mínimas o en el límite de la CKMB,

mientras que la población sin infarto agudo, incluyera

pacientes con infarto antiguo

y anginas de pecho inestables.

En este último caso, al haber cambiado el espectro de las personas enfermas y no enfermas, la sensibilidad y especificidad de la gammagrafía con pirofosfato marcados con tecnecio

no sólo serán menores que en el primer ejemplo,

sino que, más importante aún, serán tan pequeñas que la prueba tendrá poco valor clínico.

Este ejemplo demuestra también los problemas metodológicos que surgen

al aplicar los datos de un estudio a un tipo diferente de pacientes,

o cuando se reúnen datos provenientes de estudios de diferentes subgrupos de sujetos.

En algunas situaciones, la incertidumbre sobre la sensibilidad y especificidad de la prueba respecto del tipo de pacientes que está siendo valorada, puede limitar su valor clínico.

Teniendo en cuenta que el médico rara vez conoce (o puede conocer) el tipo de población en la cual se ha estandarizado cada prueba que solicita, la información proporcionada por los datos será mucho menos decisiva que lo que, en general, se puede pensar.

Más aún, cuando coexisten procesos que pueden afectar a la prueba, como es por ejemplo la existencia de un valor elevado de la CK en un paciente que ha hecho ejercicio intenso y que está siendo estudiado por un dolor torácico,

puede ser bastante difícil distinguir

los errores aleatorios de laboratorio

de los resultados de las pruebas, que pueden ser falsos positivos o falsos negativos.

Como no es posible esperar que ningún valor aislado o punto de corte de una prueba individual tenga sensibilidad y especificidad perfectas, con frecuencia será necesario determinar qué valor o punto de corte es el más apropiado para guiar la toma de decisiones.

Una gráfica (Fig. 2 -1 ) tal como la curva de operación característica del receptor de la prueba, que demuestra el intercambio inevitable que existe

entre recalcar una alta sensibilidad, como es definir como anormal un electrocardiograma practicado durante el ejercicio, si presenta una depresión del segmento ST igual o mayor que 0.5 mm,

frente a recalcar una alta especificidad, como es definir como anormal un electrocardiograma de esfuerzo, sólo si demuestra una depresión del segmento ST igual o mayor que 2.0 mm,

puede ayudar al médico a comprender las implicaciones de las diversas definiciones de una prueba positiva en su resultado.

Tal gráfica demuestra que las definiciones de normal en relación con las de anormal pueden ser adecuadas dependiendo de si se desea

descartar la enfermedad con el resultado de una prueba que tiene una especificidad alta

o excluirla con el resultado de una prueba con alta sensibilidad.

Las diversas pruebas pueden tener sensibilidades y especificidades diferentes, y las pruebas mejores pueden tener ambas: una alta sensibilidad y una alta especificidad, que las pruebas menos eficaces no tienen.

Un ejemplo de prueba sensible es el ecocardiograma en modo M, que permite excluir la estenosis aórtica grave en los adultos:

la sensibilidad de esta prueba, de coste relativamente bajo, en la estenosis aórtica se aproxima al 100%

y un ecograma normal de la válvula aórtica excluye virtualmente el diagnóstico de estenosis aórtica grave en el adulto.

Desgraciadamente, esta prueba tan sensible no es muy específica,

y muchos pacientes que en el ecocardiograma presentan anomalías en la válvula aórtica,

no tienen estenosis aórtica grave

y precisarán de estudios ulteriores (p. ej., ecocardiografía Doppler y quizá cateterismo cardíaco) para poder confirmar el diagnóstico.

Un ejemplo de una prueba razonablemente específica lo constituye un electrocardiograma utilizado para diagnosticar el infarto agudo de miocardio.

La especificidad precisa

depende del espectro de pacientes sometidos a estudios,

pero la presencia de nuevas elevaciones del segmento ST superiores a 1.0 mm en dos o más derivaciones adyacentes en personas que llegan a urgencias con dolor torácico agudo y persistente que sugiere una isquemia miocárdica,

es suficientemente específica, es decir, suficientemente improbable que se trate de un falso positivo,

de modo que casi siempre se recomienda el ingreso en una unidad de cuidados intensivos.

Sin embargo, esta prueba no es sensible,

y si la admisión se limitara a los pacientes con este hallazgo electrocardiográfico

no se diagnosticaría a casi la mitad de los pacientes que acuden a urgencias con un infarto de miocardio.

Para mejorar el valor clínico de una prueba de diagnóstico, resulta útil obtener experiencia local con ella; suele suceder que su valor difiera del que se ha descrito en la literatura médica.

Los informes referentes a la eficacia de una prueba

deberán destacar su precisión en relación con un criterio independiente,

y la prueba deberá ser valorada en un espectro de pacientes con grados diversos de gravedad de la enfermedad en cuestión y en pacientes con procesos que forman parte del mismo diagnóstico diferencial.

Deberá conocerse el carácter reproducible de la prueba

y los «límites normales» de ésta deberán ser claros y apropiados.

En algunos casos, la prueba o procedimiento que se requiere para confirmar la validez de una prueba de diagnóstico entraña tanto riesgo que sólo se incluye una muestra sesgada de pacientes en un estudio;

por ejemplo, en el análisis de la utilidad de la exploración abdominal mediante tomografía computadorizada en pacientes con sospecha de existencia de carcinoma de páncreas.

Jamás podría valorarse la sensibilidad ni la especificidad de la tomografía en el carcinoma pancreático, si en los enfermos con resultados «negativos» en tal exploración no se practicase una laparotomía o una necropsia.

En tales situaciones el valor estimado de la prueba de diagnóstico puede no ser tan preciso, teniendo en cuenta que no ha sido confirmado en la práctica.

INTEGRACIÓN DE DATOS CLÍNICOS Y RESULTADOS DE LAS PRUEBAS.

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Como ya hemos visto, ni los datos clínicos ni los resultados de las pruebas pueden ser completamente precisos; sin embargo, la integración de ambos puede conducir a mejores predicciones en el diagnóstico que si utilizamos a cada uno por separado.

Conociendo la probabilidad de que el paciente tenga una enfermedad particular antes de hacer una prueba (la probabilidad anterior o previa a la prueba) y conociendo la sensibilidad y la especificidad de dicha prueba, es posible calcular la probabilidad después de la prueba.

Una técnica matemática común que sirve para integrar los datos clínicos y el resultado de una prueba es la teoría de las probabilidades del análisis de Bayes (Cuadro 2-4).

La probabilidad antes de la prueba puede ser expresada como posibilidad (como p. ej., en las carreras de caballos) y multiplicarse por un factor de posibilidad (que es la sensibilidad de la prueba dividida entre l menos la especificidad de la prueba), para obtener la posibilidad después de la prueba,

[factor de posibilidad = SENSIBILIDAD / (1 - ESPECIFICIDAD) ][Author ID0: at ]

[ Posibilidad después de la prueba = Probabilidad antes de la prueba * Factor de posibilidad.][Author ID0: at ]

la cual puede transformarse en la probabilidad posterior a la prueba.

Este enfoque puede ser utilizado en cualquier situación en la que el médico utilice datos clínicos para estimar una probabilidad diagnóstica previa a la prueba, e integrarlos con el resultado y con la sensibilidad y la especificidad de la prueba de diagnóstico.

Muchas situaciones clínicas pueden ser tan complejas, que no resulta práctico estimar todas las probabilidades previas de todos los diagnósticos posibles o bien conocer las sensibilidades y especificidades de las pruebas que puedan hacerse de manera individual o secuencial.

A pesar de todo, los intentos en este sentido estimularán

el pensamiento crítico,

expondrán incertidumbres

y generarán ideas para investigaciones originales o para la revisión de experiencias pasadas,

facilitando así la aplicación del análisis bayesiano a la integración de los datos clínicos con las pruebas de laboratorio.

Con frecuencia, los resultados del análisis bayesiano se expresan en forma gráfica, como sucede con el valor que tiene un electrocardiograma de esfuerzo para predecir la presencia de una arteriopatía coronaria.

Esta serie de curvas demuestran también cómo interpretar una prueba cuyo resultado puede estar en la «zona gris», en lugar de ser claramente positivo o negativo.

Una de las suposiciones clave, inherente a casi todos los análisis de este tipo, es que la correlación entre la probabilidad antes de la prueba y su resultado no es mayor que la esperada por la casualidad.

Si la prueba de diagnóstico se limita a duplicar la información que ya había obtenido con el examen clínico, no ofrecerá ningún beneficio adicional a la hora de predecir si la enfermedad existe o no.

Por ejemplo, al intentar determinar si un paciente con carcinoma de colon tiene o no metástasis hepáticas,

la presencia de ictericia en la exploración física será un importante factor de predicción.

También puede medirse el grado de hiperbilirrubinemia, si bien, el nivel de bilirrubina en un paciente con ictericia clínica no añade información sustancial independiente a la ya obtenida en la exploración física cuidadosa.

Cuando se integra una prueba de diagnóstico con la información clínica, esta prueba sólo será útil si añade información adicional a la que se puede inferir sobre la base de la historia clínica y la exploración física y las pruebas de diagnóstico previas, de menor coste y riesgo.

Si una prueba de diagnóstico (como el colangiograma retrógrado en un paciente con hiperbilirrubinemia) proporciona información que no puede ser inferida de manera directa,

es menos probable que sus resultados coincidan con las probabilidades previas a la prueba en un grado mayor del que podría esperarse por la casualidad.

Una prueba de diagnóstico sólo tiene trascendencia en la valoración de un paciente determinado

si cambia la probabilidad del diagnóstico hasta tal punto que la nueva probabilidad dicta un cambio en la estrategia para el diagnóstico o en los planes terapéuticos,

o si la prueba sirve como una parte de una secuencia de pruebas que desplazan la probabilidad más allá de tal límite.

Un ejemplo de ello podría ser el de un paciente sospechoso de padecer una embolia pulmonar, con una probabilidad estimada del 50 %, basada sólo en los datos clínicos.

La gammagrafía de «baja probabilidad» de ventilación-perfusión pulmonar puede reducir la probabilidad de la embolia pulmonar,

pero, si el objetivo consiste en excluir la embolia pulmonar con el mayor grado de certeza, será necesario recurrir a un angiograma pulmonar (Cap. 213 CAP213.doc - EMB_PULM_Angiografía_pulmonar).

Muchas veces las pruebas de diagnóstico no proporcionan nueva información importante, aunque sus resultados sean precisos, razón por la cual deberán plantearse varias cuestiones para poder decidir en qué situaciones se pedirán pruebas de laboratorio.

En primer término, ¿qué probabilidad hay de que se produzca tal enfermedad?

Luego, ¿cuáles serían las repercusiones clínicas si no se hiciera el diagnóstico o si el paciente fuera tratado equivocadamente de una enfermedad que no padece?

Después, ¿cuál es la probabilidad de que la prueba de diagnóstico modifique la probabilidad tanto como para producir un efecto importante sobre el diagnóstico o el tratamiento?

El médico debe considerar las probabilidades, los riesgos, la posibilidad y el coste de obtener nueva información, así como las consecuencias adversas del retraso,

debido a que la observación y el seguimiento son opciones siempre disponibles para el diagnóstico.

Teniendo en cuenta que una de las piedras angulares del razonamiento clínico es el establecimiento de posibilidades diagnósticas válidas, la utilización de la experiencia clínica acumulada, conservada frecuentemente en forma de bancos computadorizados de datos, ha servido para crear enfoques estadísticos que permiten mejorar las predicciones diagnósticas.

En tal investigación, es frecuente comenzar por identificar aquellos factores individuales que tienen una correlación de variable única con el diagnóstico en cuestión.

Luego, estos factores de variable única se integran en un análisis de variables múltiples, a fin de poder determinar cuál de ellos puede ser considerado como factor independiente y significativo del diagnóstico.

Algunos análisis pueden identificar los factores de predicción importantes y asignarles «factores de ponderación» que luego pueden ser transformados para calcular probabilidades.

Por otra parte, el análisis puede dar lugar a un número limitado de categorías de pacientes, cada una de ellas con una posibilidad discreta en el diagnóstico.

Estos enfoques cuantitativos utilizados en la estimación de las diversas probabilidades diagnósticas, a menudo denominados también «reglas de predicción», son particularmente útiles

si se presentan en un formato que sea de fácil uso para el médico,

como también si han sido confirmados en un número y espectro suficiente de pacientes.

Por ejemplo, la definición cuidadosa de los aspectos históricos por una parte, los hallazgos en la exploración física por otra y además las anomalías electrocardiográficas que pueden predecir la posibilidad de la existencia de un infarto agudo de miocardio en pacientes con dolor torácico que acuden al departamento de urgencias, son hechos

que han servido de base para confeccionar un protocolo que ha demostrado, en pruebas de confirmación,

tener la misma sensibilidad que los médicos para identificar un infarto y,

a la vez, tener una especificidad significativamente más alta.

Para que tales reglas de predicción sean útiles para el médico, es necesario

que éstas se hayan obtenido a partir de poblaciones significativas de pacientes

y que utilicen pruebas que sean reproducibles y fácilmente disponibles de modo que los resultados puedan ser extrapolados a la práctica médica local.

Como tan sólo una minoría de las reglas de predicción hasta ahora publicadas han respetado los criterios relacionados con el número y espectro de pacientes estudiados y con la confirmación prospectiva ulterior,

no es posible utilizar de manera sistemática en la clínica la mayor parte de tales reglas.

Además, muchas reglas de predicción no son capaces de valorar la probabilidad de cada uno de los diagnósticos o consecuencias que el médico ha de tener en cuenta.

COMPARACIÓN DE RIESGOS Y BENEFICIOS: ANÁLISIS DE DECISIONES

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La suposición de que es posible acceder a un umbral razonable si se conocen los riesgos (o costes) y beneficios relativos que entrañan las diferentes opciones, y decidir así con qué probabilidad cambia esta proporción a favor de una estrategia alternativa forma parte de la idea de que las probabilidades pueden guiar la toma de decisiones.

El análisis de decisiones es un proceso organizado para valorar tales situaciones e identificar los temas y problemas fundamentales.

Un problema en la aplicación de las técnicas de análisis de decisiones a problemas clínicos difíciles consiste en que este análisis no es mejor que los datos en los cuales se basa.

En algunos casos, la tentativa de un análisis de decisión ante un problema clínico complejo puede no proporcionar otra información que la de que se carece de los datos críticos necesarios para el análisis y que entonces es necesaria una mayor investigación en ese campo.

Además de esto, cuando los médicos no están seguros de las estrategias, ya sean diagnósticas o terapéuticas,

los análisis formales realizados indicarán que las diferencias en los resultados de las estrategias son poco significativas.

En tales casos, el análisis formal puede tener un error inherente tan grande que no sea fiable.

Aun cuando el análisis de decisiones es potencialmente útil,

no siempre será posible completar las estimaciones y cálculos detallados, teniendo en cuenta las restricciones de tiempo que hay para tomar una decisión junto al paciente.

No obstante, el valor del enfoque analítico en la toma de decisiones estriba en que

integra los datos disponibles

y obliga a seguir un pensamiento riguroso,

además de poner en evidencia las áreas de incertidumbre o ignorancia.

El análisis de decisiones describe gráficamente dos aspectos en la toma de decisiones:

el primero se refiere a las decisiones (u opciones) de las que dispone el médico

y el segundo, trata de las posibilidades de todos los resultados que puedan derivarse de cada una de las decisiones.

Para ilustrar cómo funciona este proceso, ante la sospecha de una encefalitis herpética en un paciente, el análisis de decisión consistirá en

practicar una biopsia cerebral,

someter a tratamiento

esperar (Cap. l35)CAP135.doc - Infec_SNC_y_Perifér.

La figura 2-3 muestra el árbol de decisiones para este problema.

El cuadrado o «encrucijada» indicado con la letra A señala una decisión que el médico debe tomar.

Las «encrucijadas» circulares indicadas con las letras B hasta I señalan las situaciones en que pueden presentarse resultados diferentes, teniendo cada uno de ellos una probabilidad estimada.

En este análisis, las opciones iniciales consistían en

someter a tratamiento con vidarabina (un fármaco relativamente tóxico),

no tratar con vidarabina,

o practicar una biopsia de cerebro y utilizar sus resultados como guía para decidir el tratamiento que se debe aplicar o seguir.

El empleo de vidarabina puede dar lugar o no a complicaciones en el tratamiento

y la propia biopsia también puede acompañarse o no de complicaciones.

A cada uno de los posibles resultados en el paciente se le asigna una «utilidad»,

que consiste en la preferencia relativa de que ocurra tal resultado,

donde 1.0 es un resultado ideal

y 0 es el peor resultado posible.

A cada rama terminal del árbol de decisiones se le asigna la utilidad correspondiente a su resultado,

y el «valor esperado» de cada rama terminal se obtiene multiplicando su probabilidad por su utilidad.

Para calcular el «valor esperado» de cada una de las tres alternativas de acción posibles (véase la Fig. 2-3, encrucijada A),

se sumarán los valores esperados de cada una de las ramas terminales que se originan a partir de él.

La alternativa de acción preferida será aquella que, habiendo considerado todos los resultados posibles, proporcione el valor esperado mayor,

entendiéndose por éste, la suma del producto de la probabilidad multiplicado por la utilidad de cada uno de sus posibles resultados.

En cualquier análisis de decisión, será necesario conocer o estimar las probabilidades pertinentes, proceso que requiere, a veces, conjeturas.

Luego, se asignarán utilidades a cada uno de estos resultados.

Una limitación práctica importante en el análisis de decisiones es el juicio subjetivo que, con frecuencia, se requiere para estimar las utilidades.

También resulta difícil dar una expresión numérica a los años futuros de vida, en términos de su calidad, por ejemplo, al considerar la forma en que disminuye la calidad de los años futuros de vida como consecuencia de la toxicidad de un fármaco o de la incapacidad producida por una enfermedad o tratamiento.

Los resultados y la utilidad de un análisis de decisiones

dependen de las probabilidades y las «utilidades» empleadas en el cálculo,

siendo además imprescindible para este análisis de decisiones incluir un análisis de sensibilidad que contenga las estimaciones de cada probabilidad en el análisis,

de modo que sea posible determinar si es necesario cambiar las conclusiones.

Por ejemplo, en el análisis de la figura 2-3 es necesario suponer que existen límites de probabilidad respecto

a la toxicidad de la vidarabina,

a las posibles complicaciones graves en la biopsia cerebral

y a la posibilidad de falsos positivos o falsos negativos en el resultado de la biopsia.

Los autores de este análisis particular concluyeron que la alternativa de acción preferible era la decisión de esperar, es decir, no instaurar ningún tratamiento ni practicar tampoco una biopsia, ya que la posibilidad de que se tratase de una encefalitis herpética era inferior al 3 %.

Cuando los límites de probabilidad fluctuaban entre el 3 y el 42 %, el análisis orientaba hacia la práctica de una biopsia cerebral,

mientras que si las probabilidades eran superiores al 42 %, se inclinaba por el tratamiento inmediato con vidarabina.

Sin embargo, es poco probable que algún paciente tuviera una probabilidad significativamente mayor del 42 % de sufrir encefalitis herpética y, por tanto, sería raro que se prefiriera el tratamiento empírico con vidarabina a la práctica de la biopsia cerebral.

Los autores demostraron que estas conclusiones no cambiaron cuando se variaron las suposiciones respecto de las probabilidades de algunos hechos relevantes.

Si las conclusiones de un análisis se alteraran por cambios relativamente menores en las suposiciones en las que estaban basadas,

el análisis no sería lo suficientemente fiable para constituir la base de la toma de decisiones.

A veces, el análisis de decisiones muestra una ventaja clara y marcada en relación con una opción en particular.

En otras circunstancias, puede haber poca diferencia entre dos opciones; cualquiera de ellas puede ser razonable, o también los factores determinantes finales de la decisión son hechos secundarios, tales como los sentimientos del paciente respecto al riesgo existente, o la experiencia local reciente con ciertas intervenciones, hechos que no pueden tenerse en cuenta en el análisis formal.

Por ello, los médicos que hacen un análisis de decisiones deberán determinar las probabilidades de cada una de las posibles consecuencias mediante

la revisión de las experiencias pertinentes con los pacientes en su propia institución o práctica

o bien mediante la revisión de la literatura correspondiente.

Aún cuando el resultado del análisis parezca claro, el médico o el paciente pensarán que la situación en cuestión constituye una excepción a la regla.

Más aún, incluso los mejores análisis, como toda la intuición clínica, están basados en supuestos que pueden ser motivo de controversia.

En el ejemplo anterior, en el tratamiento de un paciente con una posible encefalitis herpética,

el análisis de decisiones señalaba la estrategia preferible en términos de resultados,

pero no tomó en consideración los costes necesarios para poder lograr dichos beneficios.

Al establecer una política sanitaria, puede hacerse un anáðððððáðð≥ðððáðσáððá≥σððððón coste-efectividad, a fin de poder determinar cuántos dólares deben gastarse para poder obtener una unidad de beneficio, con frecuencia definida como

una vida salvada,

un año agregado de vida,

o un año agregado de vida con adaptación de calidad, en el que se ajustan los años para considerar la calidad de vida durante ese tiempo.

Por ejemplo, se puede calcular que un año de hemodiálisis en un hospital costó, en dólares en 1990, aproximadamente 30 000 a 50 000$ por año de vida agregado con adaptación de calidad; estas cifras

incluyen sólo los costes médicos directos y,

en cambio, no incluyen los costes indirectos relacionados con hechos tales como tiempo perdido, viajes u otros aspectos en función de la capacidad del individuo para trabajar.

En algunos casos, la posibilidad del paciente de poder conservar un trabajo remunerado podrá compensar algunos gastos médicos directos o incluso la totalidad de ellos.

En la actualidad, muchos análisis se expresan

en función de la relación coste-efectividad,

en el cual se compara el dinero gastado en relación con las vidas o años de vida ganados,

pero algunos estudios han empleado los análisis de coste-beneficio,

en los cuales el valor monetario es aplicado a la vida que se ha salvado.

Por ejemplo, en un análisis de la vacunación contra la rubéola, que intentaba aplicar el valor monetario a la capacidad de la vacuna para prevenir el síndrome de la rubéola congénita y los gastos derivados, se concluyó que la política óptima a nivel nacional sería vacunar a todas las mujeres a la edad de 12 años.

ÉTICA Y PARTICIPACIÓN DEL PACIENTE.

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En el razonamiento clínico, tanto cuantitativo como no cuantitativo, el médico debe tener en cuenta los aspectos éticos, así como los valores y preferencias del paciente.

Si bien la discusión detallada de estos aspectos va más allá del propósito de este capítulo, es necesario recalcar que puede darse la circunstancia de que las preferencias de los pacientes por tratamientos alternativos pueden no coincidir con las opciones que el médico, basándose en su propio juicio clínico o en los resultados del análisis de decisiones, les proponga.

Por ejemplo, muchos pacientes con carcinoma de laringe

• preferirán someterse a la radioterapia, que tiene un índice bajo de curación pero una elevada posibilidad de conservar el habla,

• antes que a una laringectomía.

Es imprescindible que los médicos

valoren las características de la vida que son de importancia para el paciente (aquel concepto de «calidad de vida», difícil de definir)

antes de ofrecer decisiones controvertidas que sólo se basan

en enfoques cuantitativos,

en las propias impresiones subjetivas de los facultativos respecto de los posibles beneficios médicos,

sus preferencias personales

o sus suposiciones respecto a las preferencias del paciente.

Por tanto, el plan final debería reflejar un acuerdo entre un paciente bien informado y un médico comprensivo que conoce en detalle los aspectos clínicos pertinentes y el efecto que los posibles resultados puedan tener en el paciente en particular.

CUADRO 2-1. Fases del razonamiento clínico y de la toma de decisiones

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1 Investigación del síntoma mediante el estudio clínico (historia clínica y exploración física).

2 Práctica de las pruebas de diagnóstico, cada una con su propia precisión y utilidad intrínseca.

3 Integración de los hallazgos clínicos con los resultados de las pruebas a fin de valorar las probabilidades del diagnóstico.

4 Ponderación de los riesgos y beneficios comparativos de las diferentes alternativas de acción.

5 Determinación de las preferencias del paciente y desarrollo de un plan terapéutico.