5 เหตุผลที่คุณควรระมัดระวังในการใช้กฎการทำนายทางคลินิกในทางปฏิบัติ

กฎข้อเท้าออตตาวาเป็นตัวอย่างคลาสสิกที่แสดงให้เห็นถึงความยอดเยี่ยมของกฎการคาดการณ์ทางคลินิกเพียงง่ายๆ ที่สามารถปรับปรุงการปฏิบัติทางคลินิกได้ อย่างไรก็ตาม มีความท้าทายและอุปสรรคมากมายว่าเหตุใดคุณจึงควรระมัดระวังในการใช้กฎการคาดการณ์ทางคลินิกในทางปฏิบัติ ในบทความบล็อกนี้ เราจะพูดถึงปัญหาที่ CPR เผชิญอยู่:

กฎการทำนายทางคลินิก (CPR) เป็นเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อแนะนำแพทย์ในการตัดสินใจในชีวิตประจำวัน CPR ถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีสถิติหลายตัวแปร ออกแบบมาให้ตรวจสอบความสามารถในการทำนายกลุ่มตัวแปรทางคลินิกที่เลือก กฎการคาดการณ์ทางคลินิกอาจจำแนกได้ดีที่สุดเป็นสามกลุ่มที่แตกต่างกัน: การวินิจฉัย การพยากรณ์ และการกำหนด การศึกษาที่มุ่งเน้นไปที่ปัจจัยการทำนายที่เกี่ยวข้องกับการวินิจฉัยเฉพาะเรียกว่าการช่วยชีวิตด้วยการปั๊มหัวใจ (CPR) เพื่อการวินิจฉัย กฎการทำนายทางคลินิกที่ออกแบบมาเพื่อทำนายผลลัพธ์ เช่น ความสำเร็จหรือความล้มเหลว ถือเป็นการพยากรณ์โรค กฎการคาดการณ์ทางคลินิกที่ออกแบบมาเพื่อกำหนดเป้าหมายการแทรกแซงที่มีประสิทธิผลสูงสุดได้รับการระบุว่าเป็นข้อกำหนด ข้อดีของสิ่งเหล่านี้คือสามารถช่วยให้แพทย์สามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งโดยปกติแล้วอาจมีอคติแฝงอยู่

ตัวอย่างของการปั๊มหัวใจช่วยชีวิตเชิงคาดการณ์ ซึ่งเราจะอ้างถึงในวิดีโอนี้คือ การปั๊มหัวใจช่วยชีวิตของ Flynn และคณะ (2002) สำหรับความสำเร็จของการปรับกระดูกสันหลังช่วงเอว: หากมีรายการต่อไปนี้ 3 รายการขึ้นไปจาก 5 รายการ โอกาสที่จะประสบความสำเร็จในการจัดการจะเพิ่มขึ้นเป็น 2.6 เท่า โดย 4 รายการขึ้นไปจะมีค่าเท่ากับ 24 ปัจจัยเหล่านี้ได้แก่ ไม่มีอาการที่ปลายหัวเข่า การเริ่มมีอาการสั้นกว่า 30 วัน คะแนน FABQ น้อยกว่า 19 การเคลื่อนไหวไม่คล่องตัวของกระดูกสันหลังส่วนเอว และการหมุนเข้าด้านในของข้อสะโพกมากกว่า 35 องศาในสะโพกอย่างน้อยหนึ่งข้าง

CPR จะต้องผ่าน 3 ขั้นตอนก่อนที่จะนำไปใช้อย่างเต็มรูปแบบในสถานพยาบาล:

1. ที่มา: ในระยะนี้ การช่วยชีวิตขั้นพื้นฐาน (CPR) จะถูกนำมาใช้โดยใช้วิธีสถิติหลายตัวแปรเพื่อตรวจสอบความสามารถในการทำนายกลุ่มตัวแปรทางคลินิกที่เลือกไว้
2. การตรวจสอบ: CPR จะถูกทดสอบในสภาพแวดล้อมทางคลินิกที่คล้ายกัน (ซึ่งเรียกว่าการตรวจสอบภายใน) จากนั้น CPR จะถูกทดสอบในสภาพแวดล้อมทางคลินิกที่แตกต่างกัน (ซึ่งเรียกว่าการตรวจสอบภายนอก)
3. ผลกระทบ: การวัดความเป็นประโยชน์ของกฎในทางคลินิกในแง่ของต้นทุน-ผลประโยชน์ ความพึงพอใจของผู้ป่วย การจัดสรรเวลา/ทรัพยากร ฯลฯ โดยปกติจะทดสอบในการทดลองแบบสุ่มที่มีการควบคุม

ขั้นตอนสุดท้ายคือระยะการนำไปปฏิบัติ ซึ่งจะทำให้เกิดการยอมรับและการนำกฎเกณฑ์ดังกล่าวไปใช้อย่างแพร่หลายในทางคลินิก

Keogh และคณะ (2014) ได้พบกฎเกณฑ์เฉพาะตัวจำนวน 434 ข้อจนถึงปี พ.ศ. 2557 เพียง 54.8% เท่านั้นที่ได้รับการตรวจสอบ และเพียง 2.8% เท่านั้นที่ได้รับการวิเคราะห์ผลกระทบ การศึกษาส่วนใหญ่ดำเนินการในสาขาโรคหลอดเลือดหัวใจและทางเดินหายใจ รองลงมาคือสาขาของระบบกล้ามเนื้อและโครงกระดูก

ดังนั้น ข้อควรระวังประการแรกก็คือ แม้ว่าจะมี CPR มากมาย แต่หลายวิธียังไม่ผ่านการตรวจสอบ และยิ่งไปกว่านั้นยังได้รับการศึกษาผลกระทบด้วย ดังนั้นเราจึงไม่สามารถบอกได้ว่าการใช้วิธีเหล่านี้จะช่วยปรับปรุงการปฏิบัติทางคลินิกหรือไม่ CPR ของ Flynn ถือเป็น CPR เชิงคาดการณ์อย่างหนึ่งที่เราทราบและได้รับการพิสูจน์ยืนยันแล้วในสองปีต่อมาโดย Childs และคณะ (2004) ในการทดลองแบบสุ่มที่มีการควบคุม พบว่าอัตราต่อรองของผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จของผู้ป่วยที่เป็นผลบวกจากการ CPR โดยมี 4 ใน 5 รายการ เมื่อเปรียบเทียบกับผู้ป่วยที่ผลลบจากการ CPR และได้ออกกำลังกายคือ 60.8

เช่นเดียวกับการปั๊มหัวใจช่วยชีวิตของ Flynn และเพื่อนร่วมงาน กฎการคาดการณ์ทางคลินิกส่วนใหญ่ที่ใช้ในการฝึกเกี่ยวกับระบบกล้ามเนื้อและโครงกระดูกก็เป็นการปั๊มหัวใจช่วยชีวิตเชิงคาดการณ์เช่นกัน CPR เหล่านี้ใช้เกณฑ์พื้นฐานที่เรียกว่าตัวปรับเปลี่ยนผลการรักษา ซึ่งรวบรวมจากการตรวจร่างกาย เพื่อแจ้งประเภทของการรักษาที่ผู้ป่วยควรได้รับเป็นหลัก น่าเสียดายที่กฎการคาดการณ์ทางคลินิกยังมีข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้อื่นๆ ซึ่ง Haskins และ Cook (2016) ได้ชี้ให้เห็นในบทบรรณาธิการของ BJSM:

1. วิธีการสร้างแบบจำลองอนุพันธ์แบบง่าย ๆ มากมายที่ใช้ในการศึกษาจำนวนมากใช้ในการจับปัจจัยเชิงพยากรณ์ มากกว่าปัจจัยเชิงกำหนด กล่าวอีกนัยหนึ่ง กฎดังกล่าวจะระบุถึงผู้ป่วยที่กำลังจะดีขึ้นอยู่แล้ว โดยไม่คำนึงถึงการรักษาที่พวกเขาได้รับการรักษา หากเราทำ CPR ให้กับฟลินน์อีกครั้ง ระยะเวลาของอาการน้อยกว่า 30 วัน หรือไม่มีอาการเลยบริเวณปลายหัวเข่า และระดับการหลีกเลี่ยงความกลัวที่ต่ำ ถือเป็นปัจจัยการพยากรณ์โรคเชิงบวกโดยทั่วไปที่สนับสนุนการฟื้นตัวโดยไม่ต้องรักษา ในความเป็นจริง ประวัติธรรมชาติที่เกี่ยวข้องกับสัญญาณและอาการเหล่านั้นเป็นที่น่าพอใจมาก ซึ่งหมายความว่าการปรับปรุงจะไม่เกี่ยวข้องกับการดูแลที่ได้รับ แต่จะเกี่ยวข้องกับกาลเวลา
2. CPR ที่กำหนดโดยแพทย์หลายรายมีปัจจัยที่ไม่สามารถปรับเปลี่ยนได้ เช่น อายุ เพศ หรือระยะเวลาของอาการ ซึ่งไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ด้วยการรักษา เพื่อเพิ่มศักยภาพของแบบจำลองให้สูงสุด ผู้ทำนายควรเป็นตัวกลางในการหาปัจจัยต่างๆ ที่อาจได้รับอิทธิพลจากการรักษา เช่น ความกลัว ความหายนะ การสูญเสียความแข็งแรง หรือความยืดหยุ่น
3. ประเด็นสำคัญอีกประการหนึ่งคือปัจจัยที่รวมอยู่ในโมเดลควรมีความน่าเชื่อถือสูง ในกรณีของการปั๊มหัวใจ (CPR) ของ Flynn ปัจจัยหนึ่งในแบบจำลองคือ “ภาวะเคลื่อนไหวไม่คล่องตัวของกระดูกสันหลังส่วนเอว” การทบทวนอย่างเป็นระบบของ van Trijffel et al. (2548) อย่างไรก็ตาม ได้แสดงให้เห็นว่าความน่าเชื่อถือของผู้ประเมินร่วมในกระดูกสันหลังส่วนเอวอยู่ในระดับต่ำถึงปานกลางเท่านั้น ซึ่งจะทำให้ผู้ให้คะแนนที่แตกต่างกันซึ่งใช้ CPR ประสบความยากลำบากในการใช้ข้อสรุปเดียวกันสำหรับรายการนี้
4. CPR ส่วนใหญ่มีกำลังไม่เพียงพอเนื่องจากขนาดตัวอย่างไม่เพียงพอ ส่งผลให้ช่วงความเชื่อมั่นกว้างมาก ซึ่งบ่งบอกถึงการขาดความแม่นยำในการทำนาย CPR ในการศึกษาของฟลินน์ เรามีช่วงความเชื่อมั่น 95% ตั้งแต่ 4.63 ถึง 139.41 ในกรณีที่มีรายการเชิงบวก 4 รายการขึ้นไป ดังนั้นผลของการจัดการกับผู้ป่วยที่มีคะแนน CPR เป็นบวกอาจปานกลางแต่ก็อาจสูงได้เช่นกันโดยมีอัตราส่วนอัตราต่อรอง 139 ใน 95 กรณีจาก 100 กรณี

เอาล่ะ มาสรุปเหตุผลว่าทำไมเราไม่ควรพึ่ง CPR อย่างไร้เหตุผลในการปฏิบัติทางคลินิกกันดีกว่า: CPR ส่วนใหญ่ได้รับการสร้างขึ้นมาแล้วแต่ไม่เคยผ่านการตรวจสอบ (อย่างประสบความสำเร็จ) และยิ่งไม่เคยเข้าสู่ระยะที่มีผลกระทบทางคลินิกด้วยซ้ำ ผลลัพธ์จากการศึกษาวิจัยหนึ่งครั้งและในสถานการณ์เฉพาะเจาะจงไม่สามารถถ่ายโอนไปยังสถานการณ์ทางคลินิกของคุณได้อย่างง่ายดาย ปัจจัยหลายประการในการทำ CPR เป็นปัจจัยการพยากรณ์โรคเชิงบวกที่สัมพันธ์กับแนวทางธรรมชาติที่เอื้ออำนวย แล้วคนไข้เหล่านั้นก็จะดีขึ้นเอง สุดท้ายนี้ สิ่งสำคัญคือต้องมีปัจจัยที่เชื่อถือได้และปรับเปลี่ยนได้รวมอยู่ในแบบจำลองเพื่อเพิ่มศักยภาพให้สูงสุด ในขณะที่การศึกษาควรเพิ่มขนาดตัวอย่างเพื่ออธิบายผลของการปั๊มหัวใจช่วยชีวิต (CPR) ด้วยความแม่นยำที่สูงขึ้น

แอปพลิเคชัน Manual Therapy (iOS และ Android)

แอปพลิเคชัน Manual Therapy ของ Physiotutors รวบรวมเทคนิคการเคลื่อนไหวและการจัดกระดูกมากกว่า 150 เทคนิคสำหรับระบบกล้ามเนื้อและโครงกระดูก นอกจากนี้ คุณยังจะพบข้อมูลเกี่ยวกับการทดสอบการคัดกรองระบบหลอดเลือดและความสมบูรณ์ของเอ็นอีกด้วย

หากคุณต้องการรับข้อมูลอัปเดตและรับการแจ้งเตือนทันทีเมื่อเราเผยแพร่บทความบล็อกใหม่ อย่าลืมสมัครรับ RSS feed ของเรา ซึ่งจะส่งการแจ้งเตือนบทความใหม่ไปยังกล่องจดหมายของคุณ 

อ้างอิง:

อดัมส์ ST, เลเวสัน SH กฏการทำนายทางคลินิก บีเอ็มเจ 16 ม.ค. 2555;344:d8312

Childs JD, Fritz JM, Flynn TW, Irrgang JJ, Johnson KK, Majkowski GR, Delitto A กฎการทำนายทางคลินิกเพื่อระบุผู้ป่วยที่มีอาการปวดหลังส่วนล่างที่มีแนวโน้มที่จะได้รับประโยชน์จากการปรับกระดูกสันหลังมากที่สุด: การศึกษาวิจัยการตรวจสอบความถูกต้อง วารสารอายุรศาสตร์ 21 ธันวาคม 2547;141(12):920-8.

Cook C. ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากกฎการคาดการณ์ทางคลินิก

บทความบล็อกของ Chad Cook: https://relief.news/2016/09/05/rip-prescriptive-clinical-prediction-rules/

Flynn T, Fritz J, Whitman J, Wainner R, Magel J, Rendeiro D, Butler B, Garber M, Allison S กฎการทำนายทางคลินิกสำหรับการจำแนกผู้ป่วยที่มีอาการปวดหลังส่วนล่างที่แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงในระยะสั้นด้วยการปรับกระดูกสันหลัง กระดูกสันหลัง 15 ธันวาคม 2545;27(24):2835-43

Haskins R, Cook C. ความกระตือรือร้นสำหรับกฎการคาดการณ์ทางคลินิกที่กำหนดไว้ (เช่น อาการปวดหลัง และอื่นๆ): ข้อควรระวังสั้นๆ

Keogh C, Wallace E, O’Brien KK, Galvin R, Smith SM, Lewis C, Cummins A, Cousins G, Dimitrov BD, Fahey T การพัฒนาทะเบียนนานาชาติของกฎการคาดการณ์ทางคลินิกเพื่อใช้ในการดูแลเบื้องต้น: การวิเคราะห์เชิงพรรณนา วารสารการแพทย์ครอบครัว 1 ก.ค. 2557;12(4):359-66.

van Trijffel E, Anderegg Q, Bossuyt PM, Lucas C. ความน่าเชื่อถือของผู้ตรวจสอบร่วมของการประเมินการเคลื่อนไหวระหว่างกระดูกสันหลังแบบพาสซีฟในกระดูกสันหลังส่วนคอและส่วนเอว: การทบทวนอย่างเป็นระบบ การบำบัดด้วยมือ 1 พ.ย.2548;10(4):256-69.

วอลเลซ อี โจฮันเซน เมน กฎการคาดการณ์ทางคลินิก: ความท้าทาย อุปสรรค และคำมั่นสัญญา