Introducción a las reglas de predicción clínica.

1. Pruebas diagnósticas
Reglas de predicción clínica
Dr. Giordano Pérez Gaxiola
Tuesday, June 12, 12

2. Adams ST. BMJ 2012;344:d8312
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3. “...el

4. arte

5. de

6. la

7. medicina

8. se

9. reduce

10. a

11.
jugar

12. los

13. porcentajes

14. y

15. predecir

16.
desenlaces...”
Adams ST. BMJ 2012;344:d8312
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17. ¿Tiene T.E.Pulmonar?
• Mujer 45 años
• Dolor torácico, pleurítico, de 30 min, lado
derecho, dificultad para respirar
• Tomando anticonceptivos
• ¿Qué probabililidad estiman? (8 médicos,
residentes, estudiantes)
EBM 2002; 7:132-133
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18. ¿Tiene T.E.Pulmonar?
• Mujer 45 años !
0% lado
Dolor torácico, pleurítico, de 308min,
• e5
a
d
derecho, dificultad para respirar
a
ri ab
• va
sta
Tomando anticonceptivos
ue
• sp
¿Quéeprobabililidad estiman? (8 médicos,
¡R
residentes, estudiantes)
EBM 2002; 7:132-133
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19. Toma de decisiones en la
práctica diaria
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20. Toma de decisiones en la
práctica diaria
• Opción 1: corazonadas, al chile, a ojo de
buen cubero
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21. Toma de decisiones en la
práctica diaria
• Opción 1: corazonadas, al chile, a ojo de
buen cubero
• Opción 2: proceso sistemático para
reducir la incertidumbre
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22. Durante la consulta
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23. Durante la consulta
P
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24. Durante la consulta
P R
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25. Durante la consulta
P P
R
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26. Durante la consulta
P P
R
R
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27. Durante la consulta
P P P
P R
R
R
R
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28. Durante la consulta
P P P
P R
R
Dxs: R
a,b,c... R
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29. Durante la consulta
P P P
P R
R
Dxs: R
a,b,c... R
P.Dx
1,2,3...
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30. Durante la consulta
P P P
P R
R
Dxs: R
a,b,c... R
P.Dx
1,2,3...
Dxs:
a,c...
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31. Durante la consulta
P P P
P R
R
Dxs: R
a,b,c... R
P.Dx
1,2,3...
Dxs: Tx,
a,c... Pronóstico
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32. Durante la consulta
P P P
P R
R
Dxs: R
a,b,c... R
P.Dx
1,2,3...
Dxs: Tx,
a,c... Pronóstico
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33. www.sinestetoscopio.com giordano@sinestetoscopio.com
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34. Análisis de probabilidad
Reglas de predicción
Puntajes
Escalas
Reglas de decisión
Modelos predictivos
Scores de riesgo
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35. Análisis de probabilidad
Reglas de predicción
Puntajes
Escalas
Reglas de decisión
Modelos predictivos
Scores de riesgo
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36. Análisis de probabilidad
Reglas de predicción
Puntajes
Ayuda en la toma
de decisiones
Escalas
Reglas de decisión
Modelos predictivos
Scores de riesgo
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37. ¿Qué son las RPC?
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38. Reglas de predicción clínica
• Herramientas matemáticas para ayudar en
la toma de decisiones
• Estimar la probabilidad de un desenlace
• Sugerir un diagnóstico
• Predecir respuesta a un tratamiento
• ≈ pruebas diagnósticas
Ochoa Sangrador C. Evid Pediatr. 2009; 5: 28.
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39. Artículos sobre RPC
1995 2005 2012
Búsqueda en PubMed: Decision Support Techniques[Mesh]
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40. Artículos sobre RPC
51023
27217
6743
1995 2005 2012
Búsqueda en PubMed: Decision Support Techniques[Mesh]
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41. Fases hasta la práctica diaria
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42. Fases hasta la práctica diaria
Desarrollo
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43. Fases hasta la práctica diaria
Desarrollo Validación
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44. Fases hasta la práctica diaria
Análisis de
Desarrollo Validación
impacto
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45. Fases hasta la práctica diaria
Análisis de
Desarrollo Validación Implementación
impacto
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46. Fases hasta la práctica diaria
Análisis de
Desarrollo Validación Implementación
impacto
Mayoría de artículos en PubMed
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47. ¿Cómo se
desarrollan las RPC?
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48. RPC
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49. Puntajes derivados
de análisis univariado
RPC
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50. Puntajes derivados
de análisis univariado Modelos predictivos
derivados de análisis
multivariado
RPC
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51. Puntajes derivados
de análisis univariado Modelos predictivos
derivados de análisis
multivariado
Nomogramas RPC
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52. Puntajes derivados
de análisis univariado Modelos predictivos
derivados de análisis
multivariado
Nomogramas RPC
Predicción usando
redes neuronales
artificiales
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53. Puntajes derivados
de análisis univariado Modelos predictivos
derivados de análisis
multivariado
Nomogramas RPC Árboles
de
decisión
Predicción usando
redes neuronales
artificiales
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54. Análisis univariado
Score de Alvarado para apendicitis
Migración del dolor 1
Náusea/vómito 1
Anorexia 1
Dolor en FID 2
Rebote 1
Fiebre 1
Leucocitosis 2 5-6: Posible
7-8: Probable
Neutrofilia 1 9: Muy probable
Alvarado. Ann Emerg Med.1986 May; 15 (5):557–564
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55. Análisis multivariado
Escala para diagnóstico de artritis séptica
Fiebre + incapacidad para apoyar + VSG ≥ 40 + BH 12,000 leucos
Prueba diagnóstica LR+ LR-
1 factor 1.4 ∞
2 factores 2.8 0.15
3 factores 5.4 0.5
4 factores 16 0.8
Kocher. J Bone Joint Surg Am. 2004;86(8):1629-1635
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56. ()
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57. Pacientes enfermos
Proporción de pacientes Pacientes sanos
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Nivel sanguíneo de “x”
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58. Pacientes enfermos
Proporción de pacientes Pacientes sanos
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Nivel sanguíneo de “x”
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59. Pacientes enfermos
Proporción de pacientes Pacientes sanos
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Nivel sanguíneo de “x”
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60. Pacientes enfermos
Proporción de pacientes Pacientes sanos
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Nivel sanguíneo de “x”
Si el punto de corte es 6,
sensibilidad = 100%
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61. Pacientes enfermos
Proporción de pacientes Pacientes sanos
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Nivel sanguíneo de “x”
Si el punto de corte es 6, Si el punto de corte es 14,
sensibilidad = 100% especificidad = 100%
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62. Punto de corte Sensibilidad Especificidad
6 100% 80%
10 90% 90%
14 80% 100%
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63. Punto de corte Sensibilidad Especificidad
6 100% 80%
10 90% 90%
14 80% 100%
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64. Punto de corte Sensibilidad Especificidad
6 100% 80%
10 90% 90%
14 80% 100%
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65. 100%
80%
Sensibilidad
50%
100% 80% 50%
Especificidad
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66. 100%
80%
Sensibilidad
50% AUC
100% 80% 50%
Especificidad
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67. Kocher. J Bone Joint Surg Am. 1999;81(12):1662-1670
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68. ()
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69. Análisis multivariado
Escala para diagnóstico de artritis séptica
Fiebre + incapacidad para apoyar + VSG ≥ 40 + BH 12,000 leucos
Prueba diagnóstica LR+ LR-
1 factor 1.4 ∞
2 factores 2.8 0.15
3 factores 5.4 0.5
4 factores 16 0.8
Kocher. J Bone Joint Surg Am. 2004;86(8):1629-1635
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70. Nomogramas
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71. Nomogramas
Pediatrics 2011;127;e607
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72. Red neuronal artificial
Adams ST. BMJ 2012;344:d8312
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73. ¿Cuál es mejor?
Red neuronal artificial Regresión logística
Mejor para identificar
relaciones causales entre
variables dependientes e
Predice mejor los desenlaces independientes
o
Para entender el efecto de
variables en un desenlace
Adams ST. BMJ 2012;344:d8312
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74. Árbol de decisión
CART analysis
¿Factor 1 presente?
SI NO
¿Factor 2 presente? ¿Factor 2 presente?
SI NO SI NO
Probable Probable Probable Probable
desenlace A desenlace B desenlace C desenlace D
Adams ST. BMJ 2012;344:d8312
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75. Comparando varios modelos
Predicción de mortalidad
Modelo AUC IC 95%
Árbol de decisión (C5) 0.892 0.884-0.900
Red neuronal artificial 0.874 0.866-0.881
Support vector machine 0.876 0.868-0.883
APACHE III (regresión) 0.871 0.865-0.877
Kim S. Healthc Inform Res. 201I;17(4):232-243.
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76. Comparando varios modelos
Kim S. Healthc Inform Res. 201I;17(4):232-243.
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77. “Hojas” en árbol de decisión
tienen poca información
∴
pueden ser menos exactos
que otros modelos
Adams ST. BMJ 2012;344:d8312
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78. Puntajes derivados
de análisis univariado Modelos predictivos
derivados de análisis
multivariado
Nomogramas RPC Árboles
de
decisión
Predicción usando
redes neuronales
artificiales
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79. Fases hasta la práctica diaria
RPC Desarrollo Validación
Análisis de
impacto
Implementación
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80. Decepción :(
Ej. RPC para identificar infección bacteriana
severa en niños con fiebre sin foco aparente
Desarrollo
AUC 0.83
J Clin Epidemiol. 2003;56(9):826-32.
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81. Decepción :(
Ej. RPC para identificar infección bacteriana
severa en niños con fiebre sin foco aparente
Desarrollo Validación
AUC 0.83 ¡AUC 0.57!
J Clin Epidemiol. 2003;56(9):826-32.
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82. Validación
• P: niños con traumatismo en pie/tobillo en MTY
Cuello-García C. An Pediatr (Barc) 2004;60(5):454-8
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83. Validación
• P: niños con traumatismo en pie/tobillo en MTY
• I: criterios de Ottawa
Cuello-García C. An Pediatr (Barc) 2004;60(5):454-8
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84. Validación
• P: niños con traumatismo en pie/tobillo en MTY
• I: criterios de Ottawa
• C: RX y seguimiento
Cuello-García C. An Pediatr (Barc) 2004;60(5):454-8
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85. Validación
• P: niños con traumatismo en pie/tobillo en MTY
• I: criterios de Ottawa
• C: RX y seguimiento
• O: diagnóstico de fracturas clínicamente
significativas
Cuello-García C. An Pediatr (Barc) 2004;60(5):454-8
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86. Validación
Sensibilidad:
Especificidad:
Cuello-García C. An Pediatr (Barc) 2004;60(5):454-8
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87. Validación
Sensibilidad: 100%
Especificidad: 6%
Cuello-García C. An Pediatr (Barc) 2004;60(5):454-8
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88. Fases hasta la práctica diaria
Análisis de
Desarrollo Validación
impacto
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89. Fases hasta la práctica diaria
Análisis de
Desarrollo Validación
impacto
Población Exposición a RPC
Muestra Desenlaces
Consulta “normal”
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90. Análisis de
impacto Decepción :(
• P: 29 residencias para personas mayores en ALE
Meyer G. Age Ageing 2009;38(4):417-423
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91. Análisis de
impacto Decepción :(
• P: 29 residencias para personas mayores en ALE
• I: escala validada para prevenir caídas (Downton
index)
Meyer G. Age Ageing 2009;38(4):417-423
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92. Análisis de
impacto Decepción :(
• P: 29 residencias para personas mayores en ALE
• I: escala validada para prevenir caídas (Downton
index)
• C: no usar la escala (juicio clínico de la enfermera)
Meyer G. Age Ageing 2009;38(4):417-423
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93. Análisis de
impacto Decepción :(
• P: 29 residencias para personas mayores en ALE
• I: escala validada para prevenir caídas (Downton
index)
• C: no usar la escala (juicio clínico de la enfermera)
• O: caídas
Meyer G. Age Ageing 2009;38(4):417-423
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94. Análisis de
impacto Decepción :(
• P: 29 residencias para personas mayores en ALE
• I: escala validada para prevenir caídas (Downton
index)
• C: no usar la escala (juicio clínico de la enfermera)
• O: caídas
• Resultados: sin diferencias
Meyer G. Age Ageing 2009;38(4):417-423
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95. Fases hasta la práctica diaria
RPC Desarrollo Validación
Análisis de
impacto
Implementación
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96. Implementación
Predicen que se va a
usar en la práctica
Toll DB. Journal of Clinical Epidemiology 2008;61:1085-94
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97. Implementación
Predicen que se va a
usar en la práctica
1. Familiaridad con la RPC durante la escuela/
residencia
Toll DB. Journal of Clinical Epidemiology 2008;61:1085-94
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98. Implementación
Predicen que se va a
usar en la práctica
1. Familiaridad con la RPC durante la escuela/
residencia
2. Confianza en la utilidad de la RPC
Toll DB. Journal of Clinical Epidemiology 2008;61:1085-94
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99. Implementación
Predicen que se va a
usar en la práctica
1. Familiaridad con la RPC durante la escuela/
residencia
2. Confianza en la utilidad de la RPC
3. Facilidad de uso
Toll DB. Journal of Clinical Epidemiology 2008;61:1085-94
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100. Facilidad de uso
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101. Facilidad de uso
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102. Facilidad de uso
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103. Facilidad de uso
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Tuesday, June 12, 12

104. RPC. En resumen
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Tuesday, June 12, 12

105. RPC. En resumen
• Herramientas matemáticas que ayudan en
toma de decisiones
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106. RPC. En resumen
• Herramientas matemáticas que ayudan en
toma de decisiones
• Proceso sistemático sobre capacidad
predictiva de signos, síntomas, exámenes...
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107. RPC. En resumen
• Herramientas matemáticas que ayudan en
toma de decisiones
• Proceso sistemático sobre capacidad
predictiva de signos, síntomas, exámenes...
• No sustituyen experiencia
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108. Dudas o comentarios
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