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Analisi delle decisioni cliniche Ottobre 2004. Decisioni Il clinico, a fronte del malato, deve prendere delle decisioni:  Di quale malattia si tratta?

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1 Analisi delle decisioni cliniche Ottobre 2004

2 Decisioni Il clinico, a fronte del malato, deve prendere delle decisioni:  Di quale malattia si tratta?  Sono necessari ulteriori test diagnostici?  E’ necessario un trattamento?  Quale trattamento? formalizzare e rendere esplicito Le decisioni sono comunque prese, solitamente con un processo informale. E’ possibile formalizzare e rendere esplicito tale processo?

3 EBM e decisione clinica Medicina basata sulle prove di efficacia “Sintesi delle migliori prove scientifiche volte al trasferimento della ricerca nella pratica clinica” [Sackett, BMJ 1996] trasferimento L’analisi della decisione è parte del trasferimento nella pratica clinica. Le decisioni di tipo formale si applicano bene in condizioni complesse, soprattutto per la costruzione di linee guida e protocolli.

4 Un caso clinico  Un ragazzo di 15 anni riferisce dolore in fossa iliaca destra persistente da due giorni, anoressia, non nausea né vomito, peristalsi intestinale ridotta.  E.O: temperatura rettale 38°C, contrattura reattiva alla palpazione addominale, Blumberg -. Esempio modificato da Giorgio Duca

5 Elementi della decisione Bisogna stabilire ulteriori esami da effettuare, la diagnosi ed il trattamento. 1)Elencare tutti gli stati di realtà (diagnosi differenziale), mutuamente esclusivi, associati alla situazione clinica, e assegnare le probabilità a ciascuno di essi 2)Elencare tutte le decisioni possibili (attendere, trattare, ulteriori accertamenti) 3)Determinare l’utilità di ciascun esito di ciascuna decisione applicata a ciascuno stato di realtà

6 1. Possibili diagnosi Probabilità  Appendicite acuta?  Gastroenterite acuta?  Calcolosi renale?  Colelitiasi?  Altro? SEMPLIFICANDO  Appendicite acutap 1  Non appendicite (1- p 1 ) Incertezza!

7 1. Come assegnare le probabilità?  Il giudizio del clinico in base alla propria esperienza  Informazioni di carattere epidemiologico e letteratura (EBM) Si possono effettuare ulteriori test per modificare le probabilità:  Probabilità pre-test  Probabilità post-test

8 1. E’ un procedimento Bayesiano La probabilità a priori della malattia (es: prevalenza della malattia nella popolazione in base a studi epidemiologici) è modificata in base alle informazioni disponibili. Probabilità pre-test  probabilità post-test Nel nostro caso: età, tipo di dolore, sintomi, temperatura…

9 2. Scelte possibili  Trattamento chirurgico  Non trattare e attendere  Accertamenti diagnostici conseguenze (rischi e benefici) Ognuna di queste scelte avrà delle conseguenze (rischi e benefici). Le conseguenze dipendono dallo stato di realtà (cioè dalla malattia) e dalla decisione presa

10 2. Scelte e conseguenze nel ragazzo di 15 anni Consideriamo come scelte “trattare” e “non trattare”. Si potrà:  Operare un persona con appendicite  Non operare una persona con appendicite  Operare una persona senza appendicite  Non operare una persona senza appendicite Poniamo come conseguenze lo stato in vita: vivo  morte

11 Albero decisionale Trattare Non Trattare Nodo decisionale Nodo causale p (1-p) p (1-p) Morto Malato Non Malato Malato Vivo Morto Vivo

12 Albero decisionale Trattare Non Trattare p (1-p) p (1-p) Morto Malato Non Malato Malato Vivo Morto Vivo Prob di morte | T  p*(0.001)+(1-p)*0.001 Prob di morte | t  p*(0.040)+(1-p)*0

13 3. Conseguenze: l’utilità  L’utilità misura la desiderabilità dell’esito. E’ compresa tra 0 e 1.  Può essere oggettiva (es mortalità)  Può essere soggettiva. Esempio. decisione clinica in caso di gravidanza gemellare: 1) anticipare il parto con aumento di mortalità neonatale 2) ritardare il parto con aumento di mortalità in utero?

14 Utilità soggettiva Gemelli vivi Attitudine dei genitoriUtilità a)Un bambino vivo è desiderabile come entrambi i bambini vivi 1 b) Ogni bambino vivo aggiunge la medesima desiderabilità 0.5 c)La perdita di uno solo dei due bambini è vissuto come catastrofica Da: Georgeson S et al, Med Dec Making 1992;10: Risultato a. 28 settimana b. 31 settimana c. 33 settimana

15 3. Utilità nell’ esempio dell’appendicite 1. Malato di appendicite non trattato U Mt = Malato di appendicite trattato U MT = Non malato di appendicite trattato U mT = Non malato di appendicite non trattato U mt =1.000

16 Utilità Trattare Non Trattare p (1-p) p (1-p) Malato Non Malato Malato U U MT =0.999 U mT =0.999 U Mt =0.960 U mt =1.000 Utilità attesa del trattamento  E(U T ) = p* U MT + (1-p)* U mT Del non trattamento  E(U t ) = p* U Mt + (1-p)* U mt

17 Da: Lilford et al. BMJ 1998;317:405-9 | Kellet J et al. Med Decis Making 1995;15:

18 Soglia di p Utilità attesa del trattamento  E(U T ) = p* U MT + (1-p)* U mT Del non trattamento  E(U t ) = p* U Mt + (1-p)* U mt SI TRATTA SE  E(U T ) > E(U t ) 2.5 % P soglia = p* (U MT - U Mt + U mt – U mT ) = U mt – U mT = 2.5 % Benefici Costi Benefici Costi p soglia = C/(B+C) oppure odd p =C/B

19 Soglia di p Utilità attesa Probabilità di malattia Non trattare Trattare

20 Come aumentare la conoscenza su p? Si può effettuare un test diagnostico: Verità + - Test+ VP FP - FN VN SENSIBILITA’: VP/(VP+FN) SPECIFICITA’: VN /(VN+FP) VPP VPP: VP/(VP+FP) VPN VPN: VN/(VN+FN) Il VPP è la probabilità di avere la malattia se il test è positivo. Dipende dalla probabilità pre-test

21 Conoscenza di p Prob pre- test VPP VPN Test: - Test: + Si possono usare i rapporti di verosomiglianza:  RV+ = SE / (1-SP) probabilità di un risultato positivo in un soggetto malato rispetto alla stessa probabilità in un soggetto non malato  RV- = (1-SE)/ (SP) probabilità di un risultato negativo in un soggetto malato rispetto alla stessa probabilità in un soggetto non malato

22 Conoscenza di p Se il test è positivo sarà: RV+ Odds M post-test = RV+ * Odds M pre-test Se il test è negativo sarà: RV- Odds M post-test = RV- * Odds M pre-test Odds M = p / (1-p)   p=odds / (odds +1) Per conoscere RV+ ed RV- bisogna sapere la specificità e la sensibilità del test: EBM

23 Caratteristiche del RV  RV varia tra 0 ed infinito  Se RV>1 il risultato del test aumenta la probabilità di presenza di malattia (un buon test ha RV+ ≥ 10)  Se RV < 1 il risultato del test aumenta la probabilità di assenza di malattia (buon test RV≤0.1)  Se RV = 1, il test non è informativo

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25 Nell’esempio (1)  Ammettiamo che la probabilità a priori di appendicite del ragazzo di 15-anni fosse del 20%.  Si esegue una formula leucocitaria: SENS = 90%, SPEC = 80%  Se il test è positivo, la probabilità a post-test è: Quindi  p(post) = [1.125/( )] = 53%  Se il test è negativo, la probabilità post-test è: Quindi  p(post) = [0.03/(1+0.03)] = 2.9%

26 Nell’esempio (2) La soglia di probabilità per cui bisognava trattare era del 2.5%:  In mancanza di test bisogna trattare (p=20%)  Se il test è positivo bisogna trattare (p=53%)  Se il test è negativo bisogna trattare (p=2.9%) Se la probabilità a priori del 15-enne fosse stata del 10% un test negativo avrebbe dato una probabilità a posteriori del 1.4%: Non trattare

27 Soglia di p Utilità attesa Probabilità di malattia Non trattare Trattare Test diagnostico Non trattare test trattare

28 Sull’EBM Riassumendo, l’EBM fornisce informazioni su:  Probabilità della malattia  Benefici e rischi della terapia  Qualità dell’informazione dei test

29 Un esempio su tubercolosi e sarcoidosi Un paziente di 44 anni riferisce affaticamento, febbre persistente da circa 3 settimane, calo ponderale (2.5 kg in 6 mesi). Una breve anamnesi, l’esame obiettivo, Rx torace con indicazione di piccoli nodi miliari indicano come diagnosi: Tubercolosi miliare  70% Sarcoidosi  30% Fonte: Kopelman RI, et al New Engl J Med 1999;341:435-39

30 Un esempio su tubercolosi e sarcoidosi 50% Una TBC miliare non trattata ha una mortalità del 50% 20% Una TBC miliare trattata con rifampicina, isoniazide, pirazinamide, etambutolo ha una mortalità del 20% 0.15% Intorno al 2% delle persone di origine asiatica trattate con isoniazide sviluppa un’epatite, con mortalità del 7.5%  mortalità totale del 0.15% Fonte: Kopelman RI, et al New Engl J Med 1999;341:435-39

31 Albero decisionale Trattare Non Trattare 70% 30% 70% 30% TBC Sarcoidosi TBC U U MT =0.800 U mT =0.985 U Mt =0.500 U mt =1.000 Utilità attesa trattamento  E(U T ) = 0.70* *0.985 = 0.85 non trattamento  E(U t ) = 0.70* *1.0 = 0.65

32 Test diagnostici Risultato Test della tubercolina - Biopsia trans-bronchiale granulomi non caseosi Livelli sierici di ACE normali

33 Probabilità a posteriori (1) Ricordando: RV+ Odds M post-test = RV+ * Odds M pre-test RV- Odds M post-test = RV- * Odds M pre-test Sappiamo che: RV per il test della tubercolina  0.26Quindi Odds (TBC) = 0.26 * (0.70/0.30) = 0.61 P(TBC) = [0.61/(0.61+1)] = 38%

34 Albero decisionale (1) Trattare Non Trattare 38% 62% 38% 62% TBC Sarcoidosi TBC U U MT =0.800 U mT =0.985 U Mt =0.500 U mt =1.000 Utilità attesa trattamento  E(U T ) = 0.38* *0.985 = 0.91 non trattamento  E(U t ) = 0.38* *1.0 = 0.81

35 Probabilità a posteriori (2) RV per i granulomi non caseosi  0.20Quindi Odds (TBC) = 0.20 * (0.38/0.62) = 0.12 P(TBC) = [0.12/(0.12+1)] = 11% RV per ACE  4.75Quindi Odds (TBC) = 4.75 * (0.11/0.89) = 0.59 P(TBC) = [0.59/(0.59+1)] = 37%

36 Albero decisionale (2) Trattare Non Trattare 37% 63% 37% 63% TBC Sarcoidosi TBC U U MT =0.800 U mT =0.985 U Mt =0.500 U mt =1.000 Utilità attesa trattamento  E(U T ) = 0.37* *0.985 = 0.92 non trattamento  E(U t ) = 0.37* *1.0 = 0.82

37 Finale: TBC e sarcoidosi Il paziente è stato trattato per TBC miliare in attesa del risultato della coltura per il micobatterio della TBC. Dopo due settimane la coltura è negativa ed il paziente ha ancora febbre e dispnea ingravescente. Viene trattato con prednisone per diagnosi di sarcoidosi. Dopo sei settimane la coltura è ancora negativa, il pz è migliorato ed il trattamento per TBC viene sospeso


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