Statistica este unul dintre cele mai confuze subiecte pentru fizioterapeuți și studenți la fizioterapie. Cel mai probabil, acest lucru se datorează faptului că ne pasă mai mult de oameni și de sănătate decât de matematică, nu-i așa?
Ei bine, înțeleg că sunteți mai interesat de evaluarea corectă a pacientului, de manipularea bună și de cele mai recente metode de tratament, dar trebuie să vă spun că trebuie să cunoașteți valorile statistice ale unui test special și chiar numerele despre prevalența, probabilitățile pre-test și post-test ale întrebărilor pe care le adresați pacienților pe parcursul întregului proces anamnestic!
Aș îndrăzni chiar să spun că, fără a cunoaște cifrele menționate mai sus, nu veți avea nicio idee despre valoarea pe care o puteți acorda anumitor întrebări pe care le adresați pacientului (și răspunsurilor acestora) și veți efectua teste speciale fără a ști cu adevărat ce vă va spune un rezultat pozitiv sau negativ.
Când văd sau aud că un fizioterapeut efectuează un test special, cum ar fi testul Thessaly pentru leziuni ale meniscului, acesta este pozitiv și sunt 100% sigur că pacientul lor are o leziune a meniscului, mă îngrozesc!
VĂ ROG SĂ NU MAI FACEȚI ASTA!
De aceea, vă îndemn să continuați să citiți postarea mea, în care voi încerca să vă ofer o perspectivă asupra modului în care puteți și ar trebui să utilizați statisticile pentru a deveni un fizioterapeut mai bun și asupra modului în care aceste cunoștințe vă sporesc gradul de conștientizare a procesului de raționament clinic!
În general, veți începe cu screening-ul, apoi cu anamneza, urmată de o evaluare de bază. Pe baza informațiilor pe care le-ați obținut în timpul părților menționate mai sus, vă formulați ipotezele pe care doriți să le confirmați sau să le respingeți. Aici intră în joc sensibilitatea și specificitatea. Așadar, să vedem mai întâi ce sunt sensibilitatea și specificitatea! Cel mai simplu mod este să vizionați scurtul videoclip pe care l-am realizat cu ceva timp în urmă:
Deci, pentru a rezuma din nou: Un rezultat negativ la un test 100% sensibil poate exclude boala (SnNOut), iar un rezultat pozitiv la un test 100% specific poate exclude boala (SpPIn).
Un rezultat negativ la un test 100% sensibil poate exclude boala (SnNOut), iar un rezultat pozitiv la un test 100% specific poate exclude boala (SpPIn)
Cu ajutorul celor două mnemonici SnNOut și SpPIn, este relativ ușor să puneți în practică aceste două concepte.
De cele mai multe ori, veți înțelege mai bine definiția lor și ce reprezintă de fapt dacă veți putea calcula aceste valori folosind un tabel 2×2. Urmăriți următorul nostru videoclip, care vă va arăta cum să efectuați partea de calcul:
Din păcate, în viața reală, nu există aproape niciun test 100% precis, motiv pentru care veți avea o mulțime de rezultate fals-pozitive și fals-negative. În plus, sensibilitatea și specificitatea ne spun cât de des un test este pozitiv la pacienții despre care știm deja că au sau nu boala. În practică, însă, nu știm dacă pacienții noștri au sau nu o anumită afecțiune. Ceea ce facem mai degrabă în practică este să interpretăm rezultatele unui test pozitiv sau negativ.
De obicei, nu veți ști care este probabilitatea ca pacientul să aibă într-adevăr boala cu un rezultat pozitiv și cât de mare este probabilitatea ca un pacient să nu aibă boala cu un rezultat negativ.
Aceste valori se numesc valoare predictivă pozitivă (PPV) și valoare predictivă negativă (NPV), denumite și probabilități post-test. Ați ghicit - avem un alt videoclip care explică aceste valori cu ajutorul tabelului 2×2 și vă arată cum să calculați aceste valori:
Acum, după cum s-a menționat în videoclipul PPV și NPV sunt instrumente excelente dacă aveți o idee bună despre prevalența grupului dvs. de pacienți și dacă această prevalență este identică cu prevalența RCT, de unde ați obținut valorile statistice pentru un anumit test în primul rând. Dacă nu este cazul, PPV și NPV devin aproape inutile.
Imaginați-vă cum se modifică probabilitatea pre-test a unei rupturi a ligamentului încrucișat anterior (ACL) în diferite situații: De exemplu, prevalența pacienților cu o ruptură a ligamentului încrucișat anterior într-o clinică generală va fi mult mai scăzută decât într-o clinică sportivă specializată în leziuni ale genunchiului. Cu cât prevalența este mai mare, cu atât PPV-ul este mai mare, iar NPV-ul va fi mai mic.
Poate vom face un videoclip și pe această temă în viitor, dar este important să ne amintim că avem nevoie de o valoare mai bună decât PPV și NPV, și aici intră în joc rapoartele de probabilitate.
Raportul de probabilitate combină atât sensibilitatea, cât și specificitatea și ne spune cât de probabil este un anumit rezultat al unui test la persoanele cu afecțiunea respectivă, comparativ cu cât de probabil este la persoanele fără afecțiunea respectivă. Urmăriți următorul videoclip despre raporturile de probabilitate și modul în care le puteți calcula:
În exemplu, am folosit testul Lachman, care este unul dintre cele mai exacte teste care există în practica clinică, dar să ne uităm la iubitul nostru test Thessaly și la modul în care exemplul nostru joacă acolo:
Conform Goossens et al. (2015), testul Thessaly are o sensibilitate de 64% și o specificitate de 53%, ceea ce duce la un LR+ de 1,36 și un LR- de 0,68. După cum puteți vedea deja, aceste valori sunt destul de apropiate de LR = 1, ceea ce ne spune că acestea vor schimba foarte puțin probabilitatea ca o persoană să aibă o leziune a meniscului. Pentru a aplica aceste valori la exemplul cazului nostru de ruptură a ligamentului încrucișat anterior, știm că rupturile ligamentului încrucișat anterior sunt adesea însoțite de rupturi meniscale. Deși pacientul nostru nu raportează nicio senzație de blocare sau prindere, estimăm probabilitatea pre-test la aproximativ 30%.
Nomograma noastră va arăta astfel:
Pe baza calculelor (mai exacte) ajungem la următoarele probabilități post-test:
- Șansele pre-test: Prevalență/(1-prevalență) = 0,3/(1-0,3) = 0,43
- Cote post-test (LR+): 0,43 x 1,36 = 0,58
- Probabilitatea post-test (LR+): probabilitatea post-test / (probabilitatea post-test+1) = 0,58/(0,58+1) = 0,37 (deci 37%)
- Probabilitatea post-test (LR-): 0,43 x 0,68 = 0,29
- Probabilitatea post-test (LR-): șanse post-test / (șanse post-test+1) = 0,29/ (0,29+1) = 0,22(22%)
Astfel, cu un test Thessaly pozitiv, ați crescut șansele de a avea o leziune mensicală de la 30% la 37%, iar cu un test Thessaly negativ, ați scăzut șansele la 22%.
Vedeți de ce mă sperii dacă oamenii efectuează un test și apoi presupun că pacientul lor are sau nu o anumită afecțiune?! Și toate acestea se bazează pe o presupunere a șanselor pre-test, pe care majoritatea oamenilor uită chiar să o ia în considerare!
Dacă doriți să efectuați mai multe teste, să spunem că doriți să adăugați testul sertarului anterior în exemplul nostru ACL, vă veți baza probabilitatea pre-test pe probabilitatea post-test a testului Lachman. Deci, în cazul unui Lachman pozitiv, veți începe cu o probabilitate pre-test de 95%, iar în cazul unui Lachman negativ, veți începe cu o probabilitate pre-test de 19%.
Deși majoritatea testelor au un rezultat pozitiv sau negativ, există și grupuri de teste cu rezultate multiple. Deci, dacă luăm, de exemplu, grupul Laslett, pentru 2 din 5 teste pozitive veți ajunge la un LR+ de 2,7, pentru 3/5 la un LR+ de 4,3, etc.
Rețineți totuși că, în cazul unei probabilități pre-test foarte ridicate, un alt test are o valoare redusă și este mai bine să începeți tratamentul. Același lucru este valabil și pentru o probabilitate pre-test foarte scăzută, caz în care nu testați și nici nu tratați afecțiunea.
De exemplu, dacă un pacient se prezintă la dvs. cu dureri lombare apărute brusc, simptome neurologice la ambele picioare, probleme cu micțiunea și anestezie la șa, ați fi destul de sigur că acest pacient are sindromul cauda equina, care este un semnal de alarmă și necesită o intervenție chirurgicală urgentă. Așadar, dacă sunteți 99% sigur de diagnostic, un test cu piciorul drept (SLR) cu un LR- de 0,2 va reduce probabilitatea post-test la 95%, ceea ce este încă foarte ridicat și veți dori în continuare să trimiteți acest pacient pentru operație.
La rândul său, dacă testul ar fi pozitiv, probabil că ați trece de la 99% la 100% certitudine, deci de ce să vă mai deranjați să faceți testul, mai ales dacă este vorba de o trimitere urgentă pentru intervenție chirurgicală?
Același lucru este valabil și pentru o probabilitate pre-test foarte scăzută. Dacă un pacient se prezintă la dvs. fără dureri radiante sub genunchi, probabilitatea ca acest pacient să prezinte un sindrom radicular datorat unei hernii de disc este foarte scăzută, să presupunem 5%. Deci, ce s-ar întâmpla în acest caz dacă ați efectua SLR-ul cu un LR+ de 2.0? Veți ajunge la o probabilitate post-test de 10%, iar dacă testul este negativ, probabilitatea post-test ar fi scăzut la 4%. Deci, dacă sunteți aproape sigur că un pacient nu are o anumită boală, de ce să o testați în primul rând?
Desigur, în practică, decizia de a efectua un anumit test depinde întotdeauna de diverși factori, cum ar fi costurile, gravitatea unei boli, riscurile testului etc.
Acum să ne întoarcem la ceea ce am afirmat la început, și anume că valorile statistice vă ajută să evaluați rezultatul întrebărilor pe care le puneți în timpul înregistrării istoriei pacientului.
De fapt, fiecare întrebare poate fi privită ca un test special, în care răspunsul (da sau nu) va crește sau va scădea probabilitatea ca un pacient să aibă o anumită afecțiune. Acesta este și motivul pentru care o anamneză completă este de cele mai multe ori mai importantă decât testele speciale, deoarece practic efectuați o serie de teste speciale la rând,
dacă sunteți un clinician bun care știe cum să formuleze o ipoteză pe baza răspunsurilor pacientului.
Deci, să luăm un alt exemplu: Cum influențează un răspuns pozitiv la întrebarea privind utilizarea prelungită a corticosteroizilor șansa unei fracturi vertebrale?
Conform Henschke et al. (2009), utilizarea prelungită a corticosteroizilor are un LR+ pozitiv de 48,5. Prevalența (probabilitatea pre-test) unei fracturi de coloană vertebrală care se prezintă la asistența medicală primară poate fi estimată între 1%-4% conformWilliams et al. (2013) la pacienții care prezintă dureri lombare.
Deci, în cazul utilizării prelungite a corticosteroizilor, vom ajunge la o probabilitate post-test de 33%, deși am presupus doar 1% din prevalență în acest exemplu de calcul.
Cred că este corect să spunem că această întrebare privind corticosteroizii ar trebui să fie pusă întotdeauna în cadrul procedurii de screening pentru fracturile coloanei vertebrale!
Acum să aruncăm o privire la un alt semnal de alarmă care este utilizat în mod obișnuit pentru depistarea malignității la pacienții cu dureri lombare: Debutul insidios al durerii lombare.
Conform Deyo et al. (1988, recunosc că acesta este un studiu destul de vechi), LR+ pentru această întrebare este 1,1. Conform Henschke et al (2009), prevalența malignității la pacienții cu dureri lombare este chiar mai mică de 1%, dar vom calcula cu acest 1% doar pentru simplitate.
Astfel, apariția insidioasă a semnalului de alarmă crește probabilitatea post-test a malignității ca cauză a durerii lombare de la 1% la exact 1,1%. Cred că putem fi de acord că acest semnal de alarmă ar trebui eliminat din orice ghid în care este menționat.
Fizioterapie ortopedică a extremităților superioare și inferioare
Îmbunătățiți-vă cunoștințele despre cele mai comune 23 de patologii ortopedice în doar 40 de ore, fără a cheltui o avere pe cursuri CPD
Știu că acesta a fost un post lung și felicitări și respect dacă ați ajuns aici! Obiectivele mele au fost să vă explic cum să lucrați cu valori statistice precum sensibilitatea, specificitatea, PPV, NPV și mai ales raportul de probabilitate și să vă fac conștienți de importanța lor în întregul proces fizioterapeutic.
Ar fi fantastic dacă ați putea lua în considerare prevalența unei anumite ipoteze cu viitorii dvs. pacienți, dacă ați avea o idee despre impactul întrebărilor dvs. anamnestice asupra probabilității pre-test și dacă ați putea evalua în mod corespunzător puterea testelor dvs. speciale.
Nu ezitați să puneți întrebări în comentarii și să distribuiți această postare pe blog dacă vi s-a părut utilă!
Vă mulțumim pentru lectură!
Kai
Referințe
