Regole di previsione clinica per sindromi da dolore alla schiena e al midollo spinale

Regole di previsione clinica:

"Regole di decisione clinica, classificazione del dolore spinale e previsione dell'outcome del trattamento: una discussione sulle relazioni recenti nella letteratura riabilitativa"

Astratto

Le regole di decisione clinica sono una presenza sempre più comune nella letteratura biomedica e rappresentano una strategia per migliorare il processo decisionale clinico per migliorare l'efficienza e l'efficacia dell'assistenza sanitaria. Nel contesto della ricerca riabilitativa, le regole di decisione clinica sono state prevalentemente finalizzate a classificare i pazienti prevedendo la loro risposta al trattamento a terapie specifiche. Tradizionalmente, le raccomandazioni per lo sviluppo di regole di decisione clinica propongono un processo a più fasi (derivazione, convalida, analisi dell'impatto) utilizzando la metodologia definita. Gli sforzi di ricerca volti a sviluppare una regola di decisione clinica basata sulla diagnosi si sono allontanati da questa convenzione. Pubblicazioni recenti in questa linea di ricerca hanno utilizzato la guida alla decisione clinica basata sulla diagnosi terminologica modificata. Le modifiche alla terminologia e alla metodologia che circondano le regole di decisione clinica possono rendere più difficile per i medici riconoscere il livello di evidenza associato a una regola di decisione e capire come questa evidenza dovrebbe essere implementata per informare l'assistenza al paziente. Forniamo una breve panoramica dello sviluppo delle regole di decisione clinica nel contesto della letteratura riabilitativa e due articoli specifici recentemente pubblicati in Chiropratica e Terapie manuali.

Regole predizione clinica

• L'assistenza sanitaria ha subito un importante cambiamento di paradigma verso la pratica basata sull'evidenza. Un approccio pensato per migliorare il processo decisionale clinico integrando le migliori evidenze disponibili con l'esperienza clinica e le preferenze dei pazienti.
• In definitiva, l'obiettivo della pratica basata sull'evidenza è migliorare l'assistenza sanitaria. Tuttavia, la traduzione delle prove scientifiche in pratica si è rivelata un'impresa impegnativa.
• Le regole di decisione clinica (CDR), note anche come regole di previsione clinica, sono sempre più comuni nella letteratura riabilitativa.
• Questi sono strumenti progettati per informare il processo decisionale clinico identificando potenziali predittori dell'esito del test diagnostico, della prognosi o della risposta terapeutica.
• Nella letteratura riabilitativa, le CDR sono più comunemente utilizzate per prevedere la risposta di un paziente al trattamento. Sono stati proposti per identificare sottogruppi clinicamente rilevanti di pazienti che presentano disturbi altrimenti eterogenei come collo non specifico o basso mal di schiena, che è la prospettiva su cui intendiamo concentrarci.

Regole predizione clinica

• La capacità di classificare o sottoraggruppare i pazienti con disturbi eterogenei come il dolore spinale è stata evidenziata come una priorità della ricerca e, di conseguenza, il fulcro di molti sforzi di ricerca. L'attrattiva di tali approcci di classificazione è il loro potenziale per una migliore efficienza ed efficacia del trattamento abbinando i pazienti a terapie ottimali. In passato, la classificazione dei pazienti si è basata su approcci impliciti fondati nella tradizione o osservazioni non sistematiche. L'uso dei CDR per informare la classificazione è un tentativo di un approccio più basato sull'evidenza, meno dipendente da teorie infondate.
• CDR sono sviluppati in un processo a più fasi che coinvolge studi di derivazione, convalida e analisi di impatto, ciascuno con uno scopo definito e criteri metodologici. Come per tutte le forme di evidenza utilizzate per prendere decisioni sui pazienti, l'attenzione alla metodologia di studio appropriata è fondamentale per valutare i potenziali benefici dell'implementazione.

Benefici delle regole di previsione clinica

• Può ospitare più fattori di quanti il ​​cervello umano possa prendere in considerazione
• Il modello CDR / CPR darà sempre lo stesso risultato (equazione matematica)
• Può essere più accurato del giudizio clinico.

Usi clinici delle regole di previsione clinica

• Diagnosi Probabilità di pretest
• Prognosi Prevedere il rischio di esiti della malattia

 

 

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/cervical-manipulation-for-neck-dolore/

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/thoracic-manipulation-for-neck-dolore/

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/manipulation-for-low-back-mal

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/lombar-spinal-stenosis/

Il sito web del Dr. John Snyder

Flynn Clinical Prediction Rule Video

Analisi CDR di impatto

In definitiva, l'utilità di un CDR non risiede nella sua accuratezza, ma nella sua capacità di migliorare i risultati clinici e aumentare l'efficienza delle cure.[15] Anche quando un CDR dimostra un'ampia convalida, ciò non garantisce che cambierà il processo decisionale clinico o che i cambiamenti che produce si tradurranno in una migliore assistenza.

I cambiamenti che produce si tradurranno in una migliore cura. McGinn et al.[2] individuato tre spiegazioni per il fallimento di un CDR in questa fase. In primo luogo, se il giudizio del medico è accurato quanto una decisione informata dal CDR, non vi è alcun vantaggio dal suo utilizzo. In secondo luogo, l'applicazione di un CDR può comportare calcoli o procedure ingombranti che scoraggiano i medici dall'utilizzare il CDR. Terzo, l'utilizzo del CDR potrebbe non essere fattibile in tutti gli ambienti o circostanze. Inoltre, includiamo la realtà che gli studi sperimentali possono coinvolgere pazienti che non sono del tutto rappresentativi di quelli osservati nelle cure di routine e che ciò può limitare il valore effettivo di una CDR. Pertanto, per comprendere appieno l'utilità di un CDR e la sua capacità di migliorare l'assistenza sanitaria, è necessario intraprendere un esame pragmatico della sua fattibilità e impatto quando applicato in un ambiente che riflette la pratica del mondo reale. Questo può essere intrapreso con diversi disegni di studio come studi randomizzati, studi randomizzati a cluster o altri approcci come l'esame dell'impatto di un CDR prima e dopo la sua implementazione.

Prevalenza dei metodi di classificazione per i pazienti con compromissione lombare utilizzando le sindromi di McKenzie, il pattern di dolore, la manipolazione e le regole di previsione clinica di stabilizzazione.

www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3113271/

Obiettivi

Gli obiettivi erano (1) per determinare la proporzione di pazienti con menomazioni lombari che potevano essere classificati all'assunzione dalle sindromi McKenzie (McK) e dalla classificazione del pattern del dolore (PPC) utilizzando metodi di valutazione e manipolazione meccanica e di diagnosi meccanica (MDT) e di stabilizzazione regole (CPR) e (2) per ciascuna categoria CPR uomo o CPR Stab, determinare i tassi di prevalenza di classificazione utilizzando McK e PPC.

Le RCP sono sofisticati modelli probabilistici e prognostici in cui un gruppo di caratteristiche del paziente identificate e segni e sintomi clinici sono statisticamente associati a una previsione significativa degli esiti dei pazienti.

I ricercatori hanno sviluppato due RCP separate per identificare i pazienti che avrebbero risposto favorevolmente alla manipolazione.33,34 Flynn et al. sviluppato la RCP di manipolazione originale utilizzando cinque criteri, ovvero nessun sintomo al di sotto del ginocchio, recente insorgenza di sintomi (<16 giorni), punteggio basso del questionario sulla convinzione di evitare la paura36 per il lavoro (<19), ipomobilità della colonna lombare e interno dell'anca rotazione ROM (>35 per almeno un'anca).33

La RCP di Flynn è stata successivamente modificata da Fritz et al. a due criteri, che includevano l'assenza di sintomi al di sotto del ginocchio e l'insorgenza recente dei sintomi (<16 giorni), come alternativa pragmatica per ridurre l'onere clinico per identificare i pazienti nelle cure primarie che hanno maggiori probabilità di rispondere alla manipolazione della spinta.34 positivamente

"Potentia.l Insidie ​​​​delle regole di previsione clinica"

Quali sono le regole di previsione clinica?

Una regola di previsione clinica (CPR) è una combinazione di risultati clinici che hanno dimostrato statisticamente una prevedibilità significativa nel determinare una condizione selezionata o la prognosi di un paziente a cui è stato fornito un trattamento specifico 1,2. Le RCP sono create utilizzando metodi statistici multivariati, sono progettate per esaminare la capacità predittiva di raggruppamenti selezionati di variabili cliniche3,4 e hanno lo scopo di aiutare i medici a prendere decisioni rapide che normalmente possono essere soggette a pregiudizi sottostanti5. Le regole sono di natura algoritmica e coinvolgono informazioni condensate che identificano il minor numero di indicatori statisticamente diagnostici alla condizione mirata6.

Le regole di previsione clinica sono generalmente sviluppate utilizzando un metodo in 3 fasi14. In primo luogo, le RCP ci hanno derivato in modo prospettico-
metodi statistici multivariati per esaminare la capacità predittiva di raggruppamenti selezionati di variabili cliniche3. La seconda fase prevede la convalida della RCP in uno studio controllato randomizzato per ridurre il rischio che i fattori predittivi sviluppati durante la fase di derivazione siano selezionati per caso14. La terza fase prevede la conduzione di un'analisi dell'impatto per determinare in che modo la RCP migliora l'assistenza, riduce i costi e definisce con precisione l'obiettivo prefissato14.

Sebbene sia poco dibattuto che le RCP accuratamente costruite possano migliorare la pratica clinica, per quanto ne so, non ci sono linee guida che specificano i requisiti metodologici per i RCP per infusione in tutti gli ambienti di pratica clinica. Sono state create linee guida per migliorare il rigore della progettazione dello studio e del reporting. Il seguente editoriale delinea le potenziali insidie ​​metodologiche nei CPR che potrebbero indebolire significativamente la trasferibilità dell'algoritmo. Nell'ambito della riabilitazione, la maggior parte delle RCP sono state prescrittive; quindi, i miei commenti qui riflettono le RCP prescrittive.

Insidie ​​metodologiche

Le RCP sono progettate per specificare un insieme omogeneo di caratteristiche da una popolazione eterogenea di pazienti consecutivi selezionati in modo prospettico5,15. In genere, la popolazione applicabile risultante è un piccolo sottoinsieme di un campione più ampio e può rappresentare solo una piccola percentuale dell'effettivo carico di lavoro giornaliero del medico. L'impostazione e la posizione del campione più ampio dovrebbero essere generalizzabili15,16 e successivi studi di validità richiedono la valutazione della RCP in diversi gruppi di pazienti, in ambienti diversi e con un tipico gruppo di pazienti visto dalla maggior parte dei medici16. Poiché molte RCP sono sviluppate sulla base di un gruppo molto distinto che può o meno riflettere una popolazione tipica di pazienti, la trasportabilità dello spettro17 di molti algoritmi RCP attuali può essere limitata.

Le regole di previsione clinica utilizzano misure di esito per determinare l'efficacia dell'intervento. Le misure di esito devono avere un'unica definizione operativa5 e richiedere una reattività sufficiente per catturare realmente il cambiamento appropriato nella condizione14; inoltre, queste misure dovrebbero avere un cut-off score16,18 ben costruito ed essere raccolte da un amministratore in cieco15. La selezione di un punteggio di ancoraggio appropriato per la misurazione del cambiamento effettivo è attualmente dibattuta19-20. La maggior parte delle misure di esito utilizza un questionario basato sul ricordo del paziente come un punteggio globale di cambiamento del punteggio (GRoC), che è appropriato se usato a breve termine, ma soffre di bias di richiamo quando usato in analisi a lungo termine19-21.

Un potenziale svantaggio per le RCP è l'incapacità di mantenere la qualità dei test e delle misure utilizzate come predittori nell'algoritmo. Pertanto, il test prospettico e le misure dovrebbero essere indipendenti l'uno dall'altro durante la modellazione16; ciascuno dovrebbe essere eseguito in modo significativo e accettabile4; i medici o gli amministratori dei dati dovrebbero essere all'oscuro delle misure e delle condizioni degli esiti del paziente22.

fonti

Potenziali insidie ​​delle regole di previsione clinica; The Journal of Manual & Manipulative Therapy Volume 16 Numero Due [69]

Jeffrey J Hebert e Julie M Fritz; Regole di decisione clinica, classificazione del dolore spinale e previsione dell'outcome del trattamento: una discussione sulle relazioni recenti nella letteratura di riabilitazione