Archivo de febrero, 2019

UTILIDAD DE LAS PRUEBAS DIAGNÓSTICAS EN FISIOTERAPIA (I)

Si el lector espera una entrada doctrinal que resuelva de manera concluyente sus dudas sobre las pruebas diagnósticas que como fisioterapeuta usa o podría usar en el futuro, dese con un canto en los dientes si consigue, al final,  reducir el margen de su incertidumbre. En todo caso, suponemos que ha leído las cinco entradas previas y su “para saber más”, que algo ayudará a entender esto.

Pretendemos usar lo aprendido en esas entradas anteriores o en otras lecturas, clases o vídeos para guiarnos en el angosto proceso de acercarnos a la respuesta de qué le puede pasar a nuestro paciente. Proponemos conocer mejor algunas de las pruebas que posiblemente tengamos que usar en nuestras consultas.

Comencemos con todo un clásico. La prueba del cajón anterior  es una de las pruebas más utilizadas en el diagnóstico de la lesión del ligamento cruzado anterior de rodilla (LCA), junto con las pruebas de Lachman y la de pivot shift. Su precisión se aminora en casos de lesión aguda, presencia de lesiones concomitantes o cuando se trata de una lesión parcial. Pero, para situarnos en un contexto real, pensemos en el paciente que ha tenido un movimiento forzado, que pudo ser trauma directo o indirecto, con un ruido, edema, hematoma y dolor incapacitante. Por el mecanismo podemos conjeturar que hay una lesión del LCA, bien in situ o un tiempo después de la misma, con remisión de aquellos síntomas y signos. Todo eso, extraído de la anamnesis, aporta una probabilidad preexamen o preprueba y, en sí mismo, tiene sus propios coeficientes de probabilidades (que sabremos por posibles estudios previos). Con esa posibilidad preprueba (que también podría provenir de la prevalencia de la lesión en la población a la que pertenece nuestro paciente, con sus características demográficas) y con los coeficientes de probabilidad aportados por la literatura obtendré la probabilidad posprueba ante un resultado de la misma. Con datos, el artículo de Benjaminse (1) relata una sensibilidad de 92% (95% CI, 88–95) y una especifidad de 91% (95% CI, 87–94) para lesiones crónicas del LCA. Con la calculadora en línea  de la que hablamos en otra entrada obtengo los coeficientes de probabilidades positivo (CP+) de 10, y negativo (CP-) de 0,09. Si nuestra estimación de probabilidad preprueba ha sido de 60% llegamos a una probabilidad posprueba en caso de resultado positivo de 94%, y del 12% en caso de resultado negativo. Veo que con un resultado de la prueba positivo he aumentado considerablemente la posibilidad de que el paciente esté lesionado.

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Categorias: Práctica clínica

PRUEBAS DIAGNÓSTICAS (V): PROBABILIDAD PREPRUEBA

Cuando un clínico atiende a un paciente o usuario y tiene que resolver un problema lo primero que ha de hacer es elaborar una hipótesis diagnóstica. Para llegar a ella ha de hacer conjeturas, elaborar explicaciones, aplicar y revisar pruebas que le lleven a un diagnóstico, que tendrá un mayor o menor grado de incertidumbre. Este será necesario para poner en marcha, o no, un tratamiento.

Todos entendemos que es así, y que en ese proceso se ponen en juego conocimientos explícitos e implícitos adquiridos por aprendizaje y experiencia. Es aquí donde entra en juego el razonamiento clínico, hilando más fina o rudamente lo que sabemos con la práctica previa. Se comprende, entonces, que lo que hemos visto en las entradas anteriores  sea necesario conocerlo para formalizar  el proceso diagnóstico y reducir el margen de incertidumbre inicial.

La entrevista, la observación, la información de otros profesionales y/o de familiares o allegados aportan una materia prima que sirve para construir un proceso diagnóstico, a veces de modo determinante, incluso evitando la necesidad de pruebas manuales o instrumentales. Bien porque estimo que es poco probable tal o cual diagnóstico, bien porque estimo que es altamente probable.. Otras veces, las pruebas son necesarias para hacer la aproximación diagnóstica que nos ayude en la toma de decisiones. Y a la hora de concretar la utilidad de su resultado es muy interesante saber cuál es la probabilidad de que acertemos. Los datos aportados por la literatura nos dicen, como hemos visto, los parámetros de validez y relevancia de una prueba  (sensibilidad, especificidad, cocientes de probabilidades). El resultado de la prueba tendrá peso si la probabilidad del diagnóstico incrementa la que inicialmente habíamos planteado (o la reduce en caso de diagnóstico “negativo”). Esa probabilidad inicial se denomina, como vimos, preprueba, preexamen, o pretest.

La probabilidad preprueba es, pues, la probabilidad de que un sujeto posea una condición o enfermedad antes de realizar una o varias pruebas. Se puede estimar a partir de la práctica cotidiana o del juicio clínico. Como dijimos antes, también son fuente de probabilidad preprueba los datos de la historia clínica propia o ajena y la prevalencia. Vemos, pues, que a pesar de estar empeñados en llegar a un diagnóstico certero a partir de datos objetivos, esto no deja de ser una loable pero inviable opción. La experiencia, el ojo clínico, el reconocimiento de patrones, nos van guiando de manera consciente e inconsciente a una conclusión, un pre-diagnóstico probabilístico. Si este me aporta seguridad, con un margen aceptable de incertidumbre, actúo en consecuencia (iniciamos un tratamiento, derivamos a otro profesional, confiamos en la evolución natural). Si permanece la inseguridad o desconfianza en un diagnóstico probable aplico pruebas clínicas disponibles, válidas, adecuadas, en base a la literatura. Y, con aquella probabilidad preprueba o prediagnóstica más los cocientes de probabilidades de las pruebas llegamos (tal y como vimos en la entrada anterior) a la probabilidad posprueba.

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PRUEBAS DIAGNÓSTICAS (IV): PROBABILIDAD POSPRUEBA

Como hemos visto en la entrada previa, el cociente de probabilidades me da una idea de la utilidad de una prueba diagnóstica una vez la hemos aplicado y conocemos su resultado en un paciente. Si tiene determinados valores me confirma que dicho resultado es relevante. Vimos también que el cociente de probabilidades se obtiene a partir de la sensibilidad y especificidad de una prueba y que, al contrario que los valores predictivos, no depende le la probabilidad preexamen o de la prevalencia de la condición a estudio.

Lo que proponemos ahora es conocer la probabilidad de que un paciente tenga o no la condición o enfermedad que se estudia mediante una prueba validada, teniendo en cuenta los cocientes de probabilidades de dicha prueba y la probabilidad estimada previamente (preprueba, preexamen o pretest). Es decir, si sé cuánto de relevante es el resultado de la prueba y la prevalencia de la condición (o la estimación de la probabilidad preprueba a partir de anamnesis y examen físico), ¿cuál es la probabilidad de confirmar ese resultado?

La prevalencia será la de la población a la que pertenezca nuestro paciente o usuario. Pero, si tenemos en cuenta la experiencia del profesional y los datos de la historia clínica, se hace la estimación “personalizada” para ese paciente. Esta es la situación más típica a la que se enfrenta un fisioterapeuta. Con el dato de la probabilidad preprueba y los de los cocientes de probabilidades (o razones de verosimilitud o likehood ratios) obtengo una probabilidad posprueba de que el paciente tenga o no la condición. Para ello, podemos hacer los cálculos pertinentes según el teorema de Bayes, lo cual nos complica un poco la vida. O podemos, siendo prácticos, emplear un diagrama bidimensional que nos presenta el cambio de probabilidades, de la preprueba a la posprueba, el nomograma de Fagan:

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PRUEBAS DIAGNÓSTICAS (III): COCIENTE DE PROBABILIDADES

En las dos entradas previas hemos hablado de las propiedades intrínsecas de una prueba diagnóstica, sensibilidad y especificidad, que nos dan una idea de la validez de la prueba para detectar una condición; y de los valores predictivos, que nos informan de la calidad de la prueba diagnóstica para conocer la realidad de un paciente del que conocemos el resultado en dicha prueba.

Con esos datos, que encontraremos en la literatura científica, puedo discernir si la prueba es útil en la asistencia a nuestros usuarios. Sin embargo, si desconozco la prevalencia de la condición a estudio en la población con la que trabajo o quiero utilizar una prueba prescindiendo del dato de probabilidad preexamen o preprueba necesito recurrir al COCIENTE DE PROBABILIDADES.  Como su nombre indica en una relación, que se establece entre el porcentaje de positivos “verdaderos positivos” (sensibilidad o S) y el porcentaje de positivos “falsos positivos” (sujetos que dan positivo sin la condición -o realmente sanos- de entre todos los positivos), para el cociente de probabilidades positivo (CP+). Para el cociente de probabilidades negativo (CP-) se divide el porcentaje de negativos “falsos negativos” (sujetos que, entre todos los negativos,  han dado negativo teniendo realmente la condición o enfermedad) y el porcentaje de negativos “verdaderos negativos” (especificidad o E)  -o realmente sanos- de entre todos los negativos. El cociente de probabilidades también se denominan razón de verosimilitud, y en inglés es el likehood ratio.

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