Analisis Decision Medica 08 07

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ANÁLISIS DE LA DECISIÓN MÉDICA

NotasÍndice

1. TOMA DE DECISIONES EN MEDICINA 1

2. ÁRBOL DE DECISIONES 2

3 TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 33.1 Planteamiento del problema 3

3.2 Análisis de la estrategia óptima 4

4. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD 9

BIBLIOGRAFÍA 9

Stefen G. Pauker. Jefe de Servicio de Decisión Clínica, del Departamento de Medicina, CentroMédico de Nueva Inglaterra, Facultad de Medicina de Tufts, Boston, decía en Tiempos MédicosNº 403, 1989

“El análisis de decisiones clínicas permite a los médicos examinar decisiones médicascomplejas con la misma precisión y claridad que la resonancia magnética o la tomografíacomputerizada brindan a las exploraciones anatómicas”.

1. Toma de decisiones en Medicina

La toma de decisiones, en Medicina, ha sido y es con frecuencia, un proceso implícito que

depende de ciertas inexactitudes que van desde un error de laboratorio hasta la ambigüedadde los hallazgos clínicos o la falta de seguridad en el significado de una información, aúncuando sepamos que es correcta.

Este método tácito es tradicional en la práctica médica, denominándose frecuentemente "el artede la Medicina".

El análisis formal de las decisiones emplea el lenguaje de la probabilidad para reflejar lainexactitud de los datos clínicos y su relación con la enfermedad.

El análisis de decisiones no es un método para descubrir verdades científicas, sino unprocedimiento dirigido a la selección de la estrategia que maximice las consecuenciasfavorables o minimice los resultados adversos; es decir, indica el curso de acción óptimo ensituaciones de incertidumbre diagnóstica.

Probablemente, el objetivo más importante de la actividad asistencial sea mejorar el curso

clínico de los pacientes. Para ello es imprescindible un diagnóstico y un tratamiento correcto.En la mayoría de las situaciones clínicas se dispone de un tratamiento de elección que elmédico prescribe rutinariamente. En estas situaciones no hay nada que decidir y el médico sesiente tranquilo porque cree que está haciendo lo mejor. Pero a veces se le planteansituaciones complejas en las que tiene que tomar una decisión para la que no hay respuestafácil.

El médico puede fiarse de su intuición y experiencia ante casos similares, consultar con otroscompañeros con más experiencia o revisar la literatura en busca de publicaciones que evalúenla eficacia y seguridad de los distintos tratamientos.

Generalmente la experiencia personal no es suficiente para valorar probabilísticamente lasventajas e inconvenientes del tratamiento y lo mismo puede ocurrir con la opinión de otroscolegas; es preciso combinar la experiencia con la revisión crítica de la literatura.

Un análisis de decisión exhaustivo, incluyendo la revisión completa de la literatura clínicapertinente, puede llevar mucho tiempo.



2

En todas aquellas situaciones en las que la toma de decisiones es complicada podremosutilizar lo que en epidemiología, y por supuesto en Estadística, se conoce como análisis dedecisiones clínicas. En los centros hospitalarios en los que existe una Unidad de Análisis deDecisiones, aproximadamente en 48 horas, el médico cuenta con un diagnóstico altamenteprobable; un tiempo de respuesta comparable al de los otros servicios de consulta.

Esta técnica sigue una serie de pasos secuenciales: crear un árbol que recoja la secuencialógica del problema, asignar probabilidades a las ramas, asignar utilidades a cada curso deacción, combinar las probabilidades de cada consecuencia y analizar si nuestra decisión siguesiendo la óptima aun cuando se produzcan cambios razonables en la probabilidad o en lautilidad de cada rama del árbol (análisis de sensibilidad).

2. Árbol de decisiones

El análisis de decisiones fragmenta un problema complejo en una serie de problemas máspequeños, que se pueden abordar por separado. Después de obtener soluciones satisfactoriaspara los pequeños problemas, el formalismo de la teoría de la decisión los recombina en unmodelo que acomete los problemas más complejos.

El análisis de decisión clínica consta, como ya señalamos, de varios pasos.El primero es diseñar un árbol de decisión que especifique explícitamente el conjunto deestrategias disponibles y los resultados más relevantes. Identificaremos las decisiones, es decir las acciones sobre las que el clínico tiene control, con cuadrados, los sucesos fuera del controldel decisor, con círculos, y los resultados con rectángulos.

El árbol parte de un nudo del cual salen diversas opciones que conducen a las posiblesalternativas de los acontecimientos ajenos a la voluntad del decisor (estados de la naturaleza).

El nudo de decisión es el punto del árbol de decisión en el que diversas opciones son posiblesy corresponde al momento en el que el decisor tiene bajo su control elegir una u otra serie deacciones. El curso natural de los acontecimientos transcurrirá, en gran parte, sin someterse a lavoluntad del decisor. Las distintas posibilidades que emergen de una situación dada arrancande un nudo de azar , representado por un círculo. Los nudos de azar o aleatorios son los puntos

del árbol de decisión en los que las probabilidades determinan que suceso ocurrirá. Losdiferentes sucesos de un nudo de azar deben ser exhaustivos (todos los posibles resultadoshan de estar representados y sus probabilidades sumar 1) y ser mutuamente excluyentes.

El resultado final correspondiente a cada rama del árbol es representado por un rectángulo onudo terminal en cuyo interior se representa la realidad pertinente. El valor de cada resultadose conoce como utilidad asignada.

La ramificación del árbol puede ser dicotómica, tricotómica o policotómica; es decir, de cadanudo de azar pueden partir dos, tres, o más ramas. Una trayectoria o camino, en un árbol dedecisiones, es una secuencia particular de acciones.

El segundo paso del análisis de decisión es concretar la probabilidad de cada suceso entérminos numéricos, desde cero hasta uno.

En el diagrama, de acuerdo con el postulado de exhaustividad, la suma de probabilidades de

cada una de las ramas de los nudos de azar, será la unidad.De un nudo pueden partir k ramas (sucesos inciertos) { }1 2

, , ,k

A A A… , cada una con

probabilidades π y resultadoi, siendo posible evaluar la utilidad media del nudo.

El tercer paso es asignar una utilidad a cada resultado; es decir a cada una de lasconsecuencias de un curso de acción.

La medida de las preferencias del enfermo para cada una de las consecuencias de los cursosde acción, se llama utilidad.

Para calcular la utilidad esperada de las diversas alternativas se suman los productos de losvalores de los resultados, por la probabilidad de cada una de ellas (folding back ).

La utilidad esperada representa la esperanza matemática de la utilidad asignada a las ramas

parciales del árbol.La estrategia elegida será aquélla que proporcione el máximo de utilidad esperada.



3

El último paso debe ser efectuar un "análisis de sensibilidad" sobre el modelo de decisión,variando una o varias probabilidades.

Si la estrategia recomendable cambia conforme varía la probabilidad de un suceso, se dice quela decisión es sensible a dicha probabilidad y por tanto, la estrategia recomendada cambia a uncierto umbral de probabilidad.

Si la estrategia recomendada no varía dentro de un rango de incertidumbre razonable, esposible recomendar dicha estrategia con mayor confianza.

Una de las ventajas fundamentales de los árboles de decisión es que no se olvida ningún cursode acción relevante y además se explicitan todas sus consecuencias.

Obviamente, no necesariamente se ha de hacer lo que propone el árbol; quién toma lasdecisiones somos nosotros y no el árbol. Lo que ocurre es que se dispone de una ayudaexplícita en la que basar o justificar una conducta, incluso ante posibles demandas legales,tema éste que preocupa hoy día a muchos profesionales de la medicina.

3 Trabajo de investigación

3.1 Planteamiento del problemaUn paciente llega al Servicio de Urgencias de un Hospital aquejado de un intenso dolor en elabdomen. El médico de urgencias sabe que puede estar sucediendo uno de los tres sucesossiguientes:

1 A : Que el paciente tenga apendicitis perforada (Perf)

2 A : Que el paciente tenga apendicitis inflamada (Inf)

3 A : Que el paciente presente un dolor inespecífico (Dines)

El clínico duda entre actuar inmediatamente (decidir ahora), o mantener 6 horas al paciente enobservación y actuar según la evolución (esperar 6 horas).

El clínico sabe por los datos que constan en el Servicio de Urgencias que:

( )

( )

( )

1

2

3

Pr 0,03

Pr 0,13

Pr 0,84

A

A

A

=

=

=

Ante cualquiera de las tres posibles soluciones hay un suceso que puede producirse y es que

el paciente puede morir ( ) .

El médico conoce además que 27 de cada 1000 pacientes que tienen su apendicitis perforadamueren si se opera inmediatamente:

1

Pr 0,027M

A

=

y conoce también que

2

3

Pr 0,001

Pr 0,0007

M

A

M

A

=

=

En caso de no operar (no operar) esos valores cambian considerablemente ya que 500 de cada1000 mueren tanto si la apendicitis está inflamada, como si está perforada, y ninguno muere sise trata de un dolor inespecífico.



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El médico dispone de la información similar para el caso en que la decisión sea esperar seishoras, la cual aparece recogida en el árbol que se adjunta, en el cual aparece también reflejadala información descrita más arriba.

La lectura del resto de la información del árbol es sencilla: por ejemplo, cuando se mantiene alos pacientes en observación se sabe que un 13 % empeoran (empeorar), un 36 % permanece

con los mismos síntomas (estable) y un 51 % mejoran (mejorar). En caso de empeorar laprobabilidad de que la apendicitis esté perforada es de 0,25, la probabilidad de que estéinflamada es 0,75, y la probabilidad de que se trate de un dolor inespecífico es cero. El númerode individuos que mueren depende, obviamente, de la decisión del médico. Si tras un periodode observación el paciente empeora y la decisión fue no operar, 500 de cada 1000 de los quetienen apendicitis perforada mueren, pero si la decisión es operar, solo mueren 27 de cada1000. La lectura del resto de las ramas del árbol es similar (Figura 1).

3.2 Análisis de la estrategia óptima

Para resolver el problema se ha de tener en cuenta el teorema de la probabilidad total, según elcual:

( )( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )

1 2 3

1 2 3

1 2 3

Pr Pr Pr Pr

Pr Pr Pr Pr Pr Pr

M M A M A M A

M M M A A A

A A A

= ∩ + ∩ + ∩

= + +

Figura 1 Árbol de decisión para el ejemplo de la apendicitis. Adaptado de (4).



5

Considérese la rama superior del árbol de decisiones. El análisis de la información relativa al

nudo aleatorio es (Figura 2):

Figura 2 Situación correspondiente al nudo .

En este caso,

( )Pr 0, 027 0, 03 0, 001 0,13 0, 0007 0, 84

0,00153

1,53‰

M = × + × + ×

=

=

Por tanto, para el nudo aleatorio la conclusión es: Si decide ahora, y la decisión es operar,el número de éxitus esperado es 1,53 ‰.

El valor asignado al nudo es 1,53 ‰ (Figura 3)

Figura 3 Valor asignado al nudo .

Para el nudo la situación es la reflejada en la Figura 4.

Figura 4 Situación correspondiente al nudo .



6

En este caso:

( )

( )

( )

1

1

2

2

3

3

550Pr 0,03Pr 0,05

1000

Pr 0,13Pr 0,50

Pr 0,84 Pr 0,00

M A

A

M A A

M A

A

= = =

= =

= =

De donde,

( ) ( ) ( ) ( )1 2 3

1 2 3

Pr Pr Pr Pr Pr Pr Pr

0,05 0,03 0,5 0,13 0 0,84

0,015 0,065 0,08

M M M M A A A

A A A

= + + =

= × + × + × =

= + =

Por tanto, para el nudo , la conclusión es: Si decide ahora y la decisión es no operar, el número esperado de éxitus es 80 de cada 1000.

Teniendo en cuenta la información para los dos nudos aleatorios de la rama superior del árbol,

se puede efectuar la asignación al nudo decisional (Figura 5):

Figura 5 Valor asignado al nudo .

De entre las dos anteriores, la peor estrategia sería la asociada al nudo , luego si el médico

decide en el momento, lo más coherente es decidir operar, ya que el número esperado deéxitus es considerablemente más bajo.

Se descarta pues la rama que lleva al nudo , en el gráfico aparecerá tachado, y al nudo

se le asigna el correspondiente a la rama que lleva a ; es decir, el resultado será (Figura 6):



7

Figura 6 Situación y valor asignado correspondiente al nudo .

La conclusión relativa a la rama superior del árbol es, pues: En caso de " decidir ahora", ladecisión óptima es " operar ".

Los nudos de azar , , , , , llevan un análisis idéntico, tomando en cada casolos datos del árbol adecuados y los resultados obtenidos son (Figura 7):

Figura 7 Resultados para los nudos , , , , , .

Las conclusiones parciales, correspondientes a los nudos decisionales , y son, pues:



8

NudoSi el médico decidió esperar y durante las horas de observación, el pacienteempeora, la estrategia óptima es operar.

NudoSi el médico decidió esperar y durante las horas de observación, el paciente permanece con los mismos síntomas, la estrategia óptima es operar.

Nudo

Si el médico decidió esperar, y durante las horas de observación el paciente

mejora, la estrategia óptima es no operar.

El último paso es analizar la información correspondiente al nudo de azar la informacióndisponible es la siguiente (Figura 8):

Figura 8 Información correspondiente al nudo de azar .

( )Pr 0, 0075 0,13 0, 00117 0, 36 0 0, 51

0,001396 0,0014

= × + × + ×

=

A

Nudo : Si decide esperar 6 horas, cabe esperar 1,4 éxitus de cada mil.

Para el nudo decisional la situación es (Figura 9)

Figura 9 Situación del nudo decisional .

Se descarta, pues, la rama superior, y tras el análisis se aconseja como estrategia óptima:

Estrategia óptima: esperar 6 horas y valorar la evolución



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4. Análisis de sensibilidad

Se trata de ver el rango de características (probabilidad, utilidades y asunciones estructurales)bajo las cuales la alternativa que se tomó es la de elección. Se obtiene variando los valores delos factores.

Debido a que la mayoría de los procesos ocurren de un modo aleatorio, los datos recogidos dela literatura pueden a veces reflejar hechos muy diferentes o contradictorios, o no se disponede mas información que la experiencia personal que puede ser pobre en el problemaplanteado, la incertidumbre puede afectar a todo el proceso de decisión. Por lo tanto es precisohacer un análisis de sensibilidad para verificar la robustez de los resultados. Se trata de hacer el análisis según distintos supuestos para todos aquellos parámetros que pueden presentar variabilidad, que pueden ser casi todos. Si los resultados no cambian mucho según los distintosvalores de las variables, entonces se trata de un análisis robusto, con mas fiabilidad que si sonsensibles a los cambios.

Para decidir entre varias alternativas terapéuticas los datos deben recogerse de estudiosexperimentales que son los de mayor fiabilidad, y lo importante con vistas a los verdaderosresultados sobre la salud que tendrá una determinada opción, es calcularlos en condicionesreales, teniendo en cuenta la eficacia y la efectividad.

De entre todas las posibilidades que se plantean se deben considerar todas las característicasque indicarán si una determinada decisión sigue siendo la óptima. Por ejemplo, un tratamientoque hasta el momento era óptimo puede resultar mas costosos que otro tratamiento nuevosiendo igual de eficaz es menos costoso. Así una opción que hasta ese momento era la másconveniente puede dejar de serlo.

• Los test diagnósticos rara vez son perfectos, y siempre conllevan una cierta incertidumbre

• El efecto de una prueba diagnóstica es cambiar una probabilidad preprueba en unaprobabilidad postprueba

• El diagnóstico no es un fin en sí mismo, y es inútil si no supone cambios en el tratamiento.

Si el beneficio del tratamiento es pequeño y los costes grandes, el umbral del tratamiento seráalto (por ejemplo, la quimioterapia), y viceversa (por ejemplo, la antibioterapia en la endocarditis

bacteriana).

Bibliografía

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www.cfnavarra.es/salud/docencia.investigacion/textos/Monograf_1/Epidemiologia_clinica.pdf

3. Grenier B. Décision médicale. Paris: MASSON; 1993.

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7. Rey Calero J, Herrero Cabrera R, Rodríguez Artalejo F. Fundamentos de EpidemiologíaClínica. Madrid: Síntesis, 1996.

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