Regulile Ottawa privind glezna sunt exemplul clasic al modului în care o regulă simplă de predicție clinică poate îmbunătăți practica clinică. Cu toate acestea, există multe provocări și bariere în ceea ce privește motivul pentru care ar trebui să fiți atenți la utilizarea regulilor de predicție clinică în practică. În acest articol de blog, vom discuta care sunt problemele cu care se confruntă CPR:
Regulile de predicție clinică (CPR) sunt instrumente matematice menite să ghideze clinicienii în luarea deciziilor zilnice. RCP sunt create folosind metode statistice multivariate, sunt concepute pentru a examina capacitatea de predicție a grupărilor selectate de variabile clinice. Regulile de predicție clinică pot fi clasificate cel mai bine în trei grupuri distincte: diagnostice, prognostice și prescriptive. Studiile care se concentrează pe factorii predictivi legați de un diagnostic specific sunt cunoscute sub denumirea de RCP de diagnostic. Regulile de predicție clinică care sunt concepute pentru a prezice un rezultat precum succesul sau eșecul sunt considerate prognostice. Regulile de predicție clinică concepute pentru a direcționa cele mai eficiente intervenții sunt identificate ca fiind prescriptive. Avantajul lor este că pot ajuta clinicienii să ia decizii rapide care, în mod normal, pot fi supuse unor prejudecăți subiacente.
Un exemplu de CPR predictiv, la care ne vom referi în acest videoclip, este CPR al lui Flynn et al. (2002) pentru succesul manipulării lombare: Dacă 3 sau mai multe dintre următoarele 5 elemente sunt prezente, probabilitatea de succes în manipulare crește cu un factor de 2,6, cu 4+ sau mai multe cu un factor de 24. Acești factori sunt: absența simptomelor distale la nivelul genunchiului, debutul simptomelor mai scurt de 30 de zile, un scor FABQ <19, hipomobilitatea coloanei lombare și rotația internă a șoldului mai mare de 35 de grade în cel puțin un șold.
RCP trebuie să treacă prin trei etape înainte de implementarea completă într-un cadru clinic:
- Derivare: În această fază, RCP sunt derivate utilizând metode statistice multivariate pentru a examina capacitatea de predicție a grupărilor selectate de variabile clinice.
- Validare: RCP este testat într-un cadru clinic similar (care se numește validare internă), apoi RCP este testat într-un cadru clinic diferit (care se numește validare externă)
- Impact: Măsurarea utilității regulii în mediul clinic în ceea ce privește raportul cost-beneficiu, satisfacția pacienților, alocarea timpului/resurselor etc., de obicei testată în studii controlate randomizate
Ultima etapă ar fi faza de punere în aplicare, în care se realizează acceptarea pe scară largă și adoptarea normei în practica clinică.
Din 434 de reguli de predicție clinică, doar 54,8% au fost validate și doar 2,8% au fost supuse unei analize de impact
Keogh et al. (2014) au găsit 434 de norme individuale până în anul 2014. Doar 54,8% dintre acestea au fost validate și doar 2,8% au fost supuse unei analize de impact. Majoritatea studiilor au fost efectuate în domeniul bolilor cardiovasculare și respiratorii, urmate de domeniul musculo-scheletic.
Deci, primul avertisment aici este că, deși există o mulțime de RCP, multe dintre ele nu au fost validate, cu atât mai puțin nu au fost supuse unor studii de impact și, prin urmare, nu putem spune dacă utilizarea lor va îmbunătăți practica clinică. RCP a lui Flynn este una dintre puținele RCP predictive pe care le cunoaștem și care au fost validate cu succes doi ani mai târziu de Childs et al. (2004) în cadrul unui studiu controlat randomizat. Ei au constatat că șansele unui rezultat pozitiv al pacienților care au fost pozitivi la RCP cu 4 din 5 elemente, comparativ cu pacienții care au fost negativi la regulă și au primit exerciții, au fost de 60,8.
Ca și CPR a lui Flynn și a colegilor, majoritatea regulilor de predicție clinică utilizate în practica musculo-scheletală sunt CPRS predictive. Aceste RCP utilizează criterii de bază denumite modificatori ai efectului tratamentului, care sunt colectate în urma unei examinări fizice, pentru a indica tipul de tratament pe care un pacient ar trebui să îl primească în mod preferențial. Din păcate, există și alte capcane potențiale ale regulilor de predicții clinice, pe care Haskins și Cook (2016) le-au subliniat într-un editorial pentru BJSM:
- O mulțime de metode de modelare simple, derivate, utilizate în multe studii, captează factorii de prognostic, mai degrabă decât factorii prescriptivi. Cu alte cuvinte, regulile au identificat pacienții care urmau să se îmbunătățească oricum, indiferent de tratamentul pe care îl primeau. Dacă luăm din nou RCP-ul lui Flynn, o durată a simptomelor mai mică de 30 de zile sau absența simptomelor distale la genunchi și un nivel scăzut de evitare a fricii sunt factori de prognostic general pozitiv care favorizează recuperarea independent de tratament. În realitate, istoria naturală asociată cu aceste semne și simptome este foarte favorabilă, ceea ce înseamnă că ameliorarea nu va fi asociată cu îngrijirea primită, ci cu timpul.
- Multe RCP prescriptive conțin factori nemodificabili, precum vârsta, sexul sau durata simptomelor, care nu pot fi modificați prin tratament. Pentru a maximiza potențialul modelului, predictorii ar trebui să fie factori mediatori care pot fi influențați de tratament, cum ar fi frica, catastrofizarea, pierderea forței sau flexibilitatea
- Un alt aspect important este că factorii incluși în model trebuie să aibă o fiabilitate ridicată. În cazul CPR Flynn, un factor din model este "hipomobilitatea coloanei lombare". O revizuire sistematică a van Trijffel et al. (2005), cu toate acestea, a arătat că fiabilitatea inter-rater la nivelul coloanei vertebrale lombare este doar slabă până la slabă. Acest lucru va face dificilă utilizarea aceleiași concluzii pentru acest item de către diferiți evaluatori care utilizează CPR.
- Majoritatea RCP sunt insuficiente din cauza dimensiunilor insuficiente ale eșantioanelor, ceea ce conduce la intervale de încredere extrem de largi, indicând o lipsă de precizie a acurateței predictive a unui RCP. În studiul lui Flynn, avem un interval de încredere de 95% cuprins între 4,63 și 139,41 în cazul a 4 sau mai multe elemente pozitive. Astfel, efectul manipulării la pacienții care au un scor pozitiv la CPR poate fi moderat, dar poate fi, de asemenea, uriaș, cu un raport de cote de 139 în 95 din 100 de cazuri.
În regulă, să rezumăm motivele pentru care nu ar trebui să ne bazăm orbește pe CPR-uri pentru practica clinică: Majoritatea CPR-urilor au fost doar derivate, dar niciodată validate (cu succes), cu atât mai puțin au ajuns în faza impactului clinic. Rezultatele unui studiu și ale unui anumit cadru nu pot fi transferate pur și simplu în cadrul dumneavoastră clinic. O mulțime de factori într-o RCP sunt factori de prognostic pozitiv care sunt asociați cu un curs natural favorabil. Deci, acești pacienți urmau să se amelioreze oricum. În cele din urmă, este important ca factorii fiabili și modificabili să fie incluși într-un model pentru a-i maximiza potențialul, în timp ce studiile ar trebui să își mărească dimensiunea eșantioanelor pentru a descrie efectul RCP cu o precizie mai mare.
Aplicația de terapie manuală (iOS și Android)
Aplicația de terapie manuală de la Physiotutors conține peste 150 de tehnici de mobilizare și manipulare pentru sistemul musculo-scheletic. În plus, veți găsi informații privind testele de screening pentru sistemul vascular și integritatea ligamentelor.
Dacă doriți să rămâneți la curent și să primiți notificări de îndată ce publicăm un nou articol pe blog, abonați-vă la fluxul nostru RSS, care vă va trimite notificarea noului articol direct în inbox.
Referințe:
Adams ST, Leveson SH. Reguli de predicție clinică. Bmj. 2012 Jan 16;344:d8312.
Cook C. Capcanele potențiale ale regulilor de predicție clinică.
Articolul de pe blogul lui Chad Cook: https://relief.news/2016/09/05/rip-prescriptive-clinical-prediction-rules/
Wallace E, Johansen ME. Reguli de predicție clinică: provocări, bariere și promisiuni.
