Diagnóstico basado en evidencias

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