RAONAMENT CLÍNIC

Es basa en factors com... L’ experiència l’aprenentatge la deducció la inducció la interpretació la intuïció

ESQUEMA MENTAL DEL RAONAMENT DAVANT D’UN PACIENT

Quin és el símptoma guia ?

Amb el simptoma guia i el conjunt de símptomes i signes que detectem a l’anamnesi i l’exploració podem definir una SINDROMA ?

Quina serà l’etiología ?

Cal fer diagnòstic diferencial ?

Quines seràn les proves més adequades per confirmar o descartar el diagnòstic ?

Fases del raonament clínic quantitatiu

Investigació del símptoma mitjançant l'examen clínic (anamnesi i exploració física)

Pràctica de les proves diagnostiques, avaluant precisió i utilitat

Integració de les dades clíniques amb els resultats de les proves, per valorar les probabilitats diagnostiques.

Avaluar i comparar el risc/benefici de les nostres decisions tant diagnostiques com terapèutiques.

Determinar les preferències del pacient i decidir un pla terapèutic

PROVES DIAGNÒSTIQUES

Utilització:

Pel diagnostic precoç (screening) Per confirmació o exclusió d’un

diagnòstic Per controlar l’eficacia d’un tractament Per la pràctica defensiva ( inseguretat,

problemes medico-legals, …etc.)

proves diagnòstiques

CRITERIS PREVIS

1. Quin es el motiu per demanar aquesta prova?

2. Quina es la probabilitat de que el pacient tingui la malaltia?

3. El test es vàlid i assequible?4. El test està exent de riscos5. És acceptable la relació cost/benefici

proves diagnòstiques

CRITERIS PREVIS

1. Quina SENSIBILITAT té la prova?2. Quina ESPECIFITAT té la prova?3. Quins són els VALORS PREDICTIUS de

la prova?4. El test té FALSOS POSITIUS?5. El test té FALSOS POSITIUS?

proves diagnòstiques

RESULTAT MALALTIADE LA TOTALPROVA PRESENT ABSENT

POSITIVA a b a + b

NEGATIVA c d c + d

TOTAL a + c b + d a + b + c + d

RESULTAT MALALTIADE LA TOTALPROVA PRESENT ABSENT

POSITIVA a b a + b

NEGATIVA c d c + d

TOTAL a + c b + d a + b + c + d

proves diagnòstiques

Sensibilitat: (a/a+c) És la capacitat de la prova per detectar la malaltia

que s’estudia (a), quan aquesta està present (a+c)

Especificitat: (d/b+d) És la capacitat de la prova per descartar la malatia

que s’estudia (d), quan aquesta està absent (b+d)

a b

c d

proves diagnòstiques

valor predictiu positiu: (a/a+b) Mesura la probabilitat de que el pacient en estudi

pateixi realment la malatia (a), quan la prova es positiva (a+b)

valor predictiu negatiu: (d/c+d) Mesura la probabilitat de que el pacient en estudi no

pateixi realment la malatia (d), quan la prova es negativa (c+d)

a b

c d

Positiva 70 90

Negativa 30 810

Resultat PSA Malaltia No Malaltia

Confirmació Histopatològica

Sensibilitat 70 % El 70% dels homes amb malaltia tenen resultat positiu de la prova

Especificitat 90% El 90 % dels homes sense malaltia tenen resultat negatiu de la prova

Valor predictiu positiu 43,75% El 43,75% dels homes amb resultats patològics de la PSA tenen realment un procés neoplàssic

Valor predictiu negatiu 96,43% El 96,43% dels homes amb resultats negatius de la PSA estan lliures de neoplàssia prostatica

EXEMPLE

TEOREMA DE BAYES

Davant la presència d’un símptma en un malalt deduïm hsbitualment de forma intuïtiva la presència d’una determinada malaltía

El teorema de Bayes ens facilita una fòrmula

Probabilitat de la malaltia = (sensibilitat x prevalença de la malaltia) / prevalença del símptoma x 100

EXEMPLE

Un tumor cerebral pot ser, entre altres problmes, causa de convulsions generalitzades. El metge es pregunta quina és la probabilitat de que un nen amb convulsions que veu a la consulta sofreixi un tumor cerebral?.

-La probabilitat de presentació de convulsions en els nens afectats de tumor cerebral és del 30%

-La prevalença de tumors cerebrals en la població infantil és de 16 / 100.000 individus

-La prevalença de convulsions generalitzades en la població infantil és de 4 / 100.000

(0,3 x 0,000016) / 0,00004 x 100 = 0,0012 ES A DIR, NOMÉS 1,2 INDIVIDUS DE CADA 1000 NENS AFECTATS DE CONVULSIONS PATIRÀ UN TUMOR CEREBRAL

PROVES DIAGNÒSTIQUES

CAP PROVA DIAGNÒSTICA, ES CAPAÇ D’IDENTIFICAR AMB UN

100% DE CERTESA SI UN PACIENT PATEIX O NO LA

MALATIA

ESTRATÈGIES DEL DIAGNÒSTIC CLÍNIC

1.- Reconeixement del model

“es la realització instantània de que la presentació del pacient s’ajusta a una imatge anteriorment apresa” : es un reflexe no una reflexió

ESTRATÈGIES DEL DIAGNÒSTIC CLÍNIC

2.-Estratègia d’arborització (algoritme)

“ la progressió del procés diagnòstic per tots, menys un, d’un gran nombre de camins preestablerts on la resposta de cada investigació diagnostica, determina automàticament la pròxima investigació a realitzar i finalment el diagnòstic correcte”

ESTRATÈGIES DEL DIAGNÒSTIC CLÍNIC

3.- El mètode exhaustiu

“La cerca laboriosa i constant de tots els fets mèdics sobre el pacient, seguit del cribatge de les dades pel diagnòstic”

4.- El mètode hipotètic-deductiu

“la formulació a partir de les primeres pistes sobre el pacient, d’una llista curta de diagnòstics o accions potencials, seguides per la realització d’aquelles maniobres clíniques (Hª i examen físic) i paraclíniques ( bioquímica, imatge, etc.) la qual cosa anirà reduint la llargada de la llista”

ESTRATÈGIES DEL DIAGNÒSTIC CLÍNIC