Diagnóstico Basado en Evidencias y el Estudio Diagnóstico Ideal.

La medicina basada en evidencias es un concepto en boga y una práctica en ocasiones rara entre los médicos. Se define como el uso concienzudo, explícito y juicioso de la mejor evidencia actual para la toma de decisiones en la atención médica individual de los pacientes. Realizar un diagnóstico basado en evidencias requiere de la selección del estudio ideal que te ayude a confirmar o descartar tu diagnóstico diferencial. A continuación una breve guía para realizarlo.

Los médicos novatos usan comúnmente el método de descartar hipótesis o pensamiento retrógrado. Esto es tratar de asociar un signo o síntoma a una lista de probables diagnósticos. El clásico ejemplo sería el tomar p.e. la disnea e ir descartando de entre las 50 o más patologías que pueden cursar con ella. Nos damos cuenta que usamos este método porque preguntamos en repetidas ocasiones por el mismo signo o síntoma. Cuando ya no encaja alguno de ellos, pasamos a la siguiente patología y empezamos de nuevo a preguntar. Es agotador para el médico, poco efectivo y deriva en diagnósticos imprecisos.

El pensamiento anterógrado es el usar los datos iniciales obtenidos durante el interrogatorio para ir a manera de flujograma razonando: “si presenta X o Y entonces” o “si NO presenta X o Y entonces”. De esa manera pueden ir acercándose a los diagnósticos más probables. Por último, el reconocimiento de patrones es la identificación inmediata o casi inmediata de las características de una patología que derivan en automático en una enfermedad. Es el método usado por los expertos y  las “vacas sagradas” de la medicina.

Traduce al lenguaje médico

Los médicos expertos han creado en su memoria los llamados scripts de enfermedades (de ahí que publiquemos los #Mediscripts). Estos últimos son un conjunto de datos que hacen precisa, efectiva y sencilla la identificación de patrones al momento de consultar a un paciente. Para ello, el experto primero procesa los datos obtenidos del paciente en la historia clínica al lenguaje médico.

Por ejemplo, si el paciente refiere dificultad para respirar desde hace 2 horas, nosotros lo traducimos a disnea aguda. Si presenta dolor en hipocondrio derecho, fiebre e ictericia lo traducimos como triada de Charcot. De esta manera es más sencillo y rápido identificar los patrones como los aprendimos cuando estudiamos la patología.

Compara y Contrasta Signos y Síntomas

Una vez que procesaste la información al lenguaje médico, compara y contrasta los datos con lo almacenado en tu memoria. Los cuatro elementos fundamentales de todo script de enfermedad son:

  1. Epidemiología o “a quién le da la enfermedad”
  2. Evolución: hiperagudo, agudo, subagudo o crónico
  3. Cuadro clínico
  4. Mecanismo de la enfermedad o fisiopatología

Es importante mencionar que los estudiantes de medicina leemos comúnmente de manera horizontal. Esto es leer las patologías desde su definición, etiología, fisiopatología, etc. En pocas palabras, es como vienen descritas las enfermedades secuencialmente en la mayoría de los libros. Si quieres aprender a leer de manera efectiva y diagnosticar como experto reconociendo patrones, debes leer de manera vertical, es decir, comparando y contrastando.

Para ayudarnos a comparar y contrastar es importante identificar los datos patognomónicos de las enfermedades (en caso de presentarse prácticamente nos asegura el diagnóstico), criterios de exclusión (en caso de presentarse descartan la enfermedad) y las características clave que pueden presentarse en dos o tres enfermedades pero nos ayudan a reducir nuestros diagnósticos diferenciales. Además incluimos los exámenes de laboratorio y gabinete que tienen una alta especificidad o sensibilidad para la patología en cuestión.

Sintetiza en una frase y genera tus diagnósticos probables

Sabemos que hemos procesado y comprendido el cuadro clínico del paciente cuando podemos resumirlo en una sola frase. De esta manera somos capaces de identificar patrones y generar nuestros diagnósticos probables. Un ejemplo de ello sería:

“Paciente femenino de 19 años de edad, febril, con dolor agudo progresivo de inicio periumbilical e irradiado posteriormente a fosa iliaca derecha, así como vómito de contenido gastrobiliar posterior al inicio del dolor.”

Los probables diagnósticos que nos vendrían a la mente inmediatamente serían, por ejemplo, enfermedad inflamatoria pélvica, quiste ovárico roto, absceso tubárico, embarazo ectópico roto, gastroenteritis aguda, síndrome de intestino irritable o apendicitis.

Clasifica tus Diagnósticos

Una vez que tenemos nuestra lista de diagnósticos probables, los vamos a clasificar en 3 niveles según la probabilidad de los mismos:

NIVEL 1: Probabilidad alta o muy alta

En este nivel colocamos los diagnósticos con alta probabilidad. Las patologías en este nivel explican la mayoría de los signos y síntomas del cuadro clínico, el paciente presenta la mayoría de las manifestaciones clásicas de la enfermedad, no coincide con ningún criterio de exclusión y generalmente concuerda con al menos una característica clave.

NIVEL 2: Diagnóstico incierto

Aquí colocamos los diagnósticos con moderada probabilidad que explican la mayoría de los signos y síntomas del paciente pero carece de algunas manifestaciones clásicas de la enfermedad. No hay criterios de exclusión presentes en el cuadro clínico.

NIVEL 3: Dx. poco o muy poco probable

Son los diagnósticos de baja probabilidad, de los cuales el paciente sólo presenta una o escasas características y/o un criterio de exclusión.

NIVEL 1E: Probable Emergencia

Dentro de este nivel entraría un diagnóstico del nivel 2 o 3 pero que, por su repercusión en la salud o vida del paciente en caso de presentarse, se debe descartar de emergencia.

Cada nivel nos da la probabilidad “previa a test” categórica y numérica con la que podemos llegar al diagnóstico de manera precisa y efectiva.

Tiers CPS
Obtén la probabilidad diagnóstica previa a test.

Retomando nuestro caso clínico podríamos clasificar los diagnósticos probables de la siguiente manera:

  • NIVEL 1: Apendicitis
  • NIVEL 2: Gastroenteritis aguda, absceso tubárico, enfermedad inflamatoria pélvica
  • NIVEL 3: Quiste ovárico roto, síndrome de intestino irritable
  • NIVEL 1E: Embarazo ectópico roto

Selecciona el Examen de Laboratorio o Gabinete Adecuado

Todo médico actúa con cierto grado de incertidumbre en el manejo de su paciente. No podemos estar 100% seguros, pero si podemos aumentar la probabilidad de nuestro diagnóstico clínico con la ayuda de exámenes de laboratorio y/o gabinete. La siguiente pregunta sería: ¿cuál es el mejor test a realizar en mi paciente?

La respuesta depende de si queremos asegurarnos de que el paciente tiene la patología (por ejemplo si se requiere de un tratamiento peligroso o caro) o si queremos descartarla (para poder pasar a otra patología en cuestión o asegurarle al paciente que está sano). Para ello cada test o examen de laboratorio o gabinete tiene una especificidad y una sensibilidad.

Sensibilidad

Es la proporción de pacientes que tienen un resultado anormal del test. Entre más alta la sensibilidad de un test, mayor la probabilidad de que un resultado normal descarte la enfermedad, puesto que casi cualquier paciente con la patología va a tener un test con resultado anormal. Por ello los test con alta sensibilidad, en caso de ser negativos, descartan la enfermedad.

Cabe resaltar que cuando un test tiene una alta sensibilidad, un test positivo aumenta moderadamente la probabilidad del diagnóstico, pero en caso de ser negativo disminuye la probabilidad del diagnóstico dramáticamente. Si la probabilidad previa a test es muy baja y obtenemos un test positivo, lo más seguro es que se trate de un falso positivo.

Especificidad

La proporción de pacientes que están libres de la enfermedad con un resultado normal del examen. Entre más alta la especificidad de un test, mayor la probabilidad de que un resultado positivo confirme la presencia de la enfermedad, puesto que casi todo paciente sano va a tener un resultado negativo (o normal) en el test. Por ello los test con alta especificidad, en caso de ser positivos, confirman la enfermedad.

En el caso de nuestra paciente con diagnóstico probable de apendicitis, el ultrasonido abdominal tiene para este padecimiento una sensibilidad del 85,5% y una especificidad del 84,4%.

Determina el Cociente de Probabilidad (razón de Verosimilitud)

Una manera fácil de saber si un examen positivo o negativo aumenta o disminuye la probabilidad de nuestro diagnóstico es usando el nomograma de Fagan. Para ello sólo tenemos que calcular los cocientes de probabilidad (CP) usando la especificidad y sensibilidad del test o examen elegido.

CP para test positivo = sensibilidad/(1-especificidad)

CP para test negativo = (1-sensibilidad)/especificidad

Aplicándolo a nuestro caso clínico sabemos que la probabilidad previa a test es de 80%, el CP positivo es 5.48 y el negativo 0.17.

Trázalo en el Nomograma de Fagan

Trazamos con una regla una línea sobre las columnas del nomograma de Fagan y obtenemos que en caso de ser positivo el ultrasonido, el diagnóstico de apendicitis prácticamente es seguro ya que va del 80% previo a test a casi 96%. Descarga tu nomograma de Fagan en PDF  listo para imprimir y enmicar.

NomogramaFaganCaso

Al concluir estos 7 pasos estás listo para diagnosticar como un experto, identificando patrones y aumentando tu probabilidad diagnóstica con el estudio adecuado. Ahora lo único que falta es que practiques este método cada vez que consultes a un paciente con diagnóstico incierto.

Referencias Bibliográficas

L. Sackett, David. (1997). Evidence Based Medicine. Seminars in Perinatology, Vol 21, No 1 (February), 1997: pp 3-5.

Akobeng, Anthony K. (2007) Understanding Diagnostic Tests 2: Likelihood Ratios, Pre- and Post-test Probabilities and Their Use in Clinical Practice. Acta Paediatrica, 96 (4), 487-91.

Caraguel, C. G. B., Vanderstichel, R. (2013)The Two-step Fagan’s Nomogram: Ad Hoc Interpretation of a Diagnostic Test Result without Calculation. Evidence-Based Medicine, 18 (4), 125-28.

Marasco, J., Doerfler, R., and Roschier, L. (2011) Doc, What Are My Chances? The UMAP Journal, 32 (4), 279-298.

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