Regras de previsão clínica para síndromes de dor nas costas e espinhal

Regras de previsão clínica:

“Regras de decisão clínica, classificação da dor na coluna vertebral e previsão do resultado do tratamento: Uma discussão de relatórios recentes na literatura de reabilitação”

Sumário

As regras de decisão clínica são uma presença cada vez mais comum na literatura biomédica e representam uma estratégia para aprimorar a tomada de decisão clínica para melhorar a eficiência e eficácia da prestação de cuidados de saúde. No contexto da pesquisa em reabilitação, as regras de decisão clínica têm sido predominantemente destinadas a classificar os pacientes, prevendo sua resposta ao tratamento a terapias específicas. Tradicionalmente, as recomendações para o desenvolvimento de regras de decisão clínica propõem um processo de várias etapas (derivação, validação, análise de impacto) usando a metodologia definida. Os esforços de pesquisa com o objetivo de desenvolver uma regra de decisão clínica baseada em diagnóstico se afastaram dessa convenção. Publicações recentes nesta linha de pesquisa têm usado o guia de decisão clínica baseado em diagnóstico de terminologia modificada. As modificações na terminologia e na metodologia em torno das regras de decisão clínica podem tornar mais difícil para os médicos reconhecer o nível de evidência associado a uma regra de decisão e entender como essa evidência deve ser implementada para informar o atendimento ao paciente. Fornecemos uma breve visão geral do desenvolvimento de regras de decisão clínica no contexto da literatura de reabilitação e dois artigos específicos publicados recentemente em Chiropractic and Manual Therapies.

Regras de predição clínica

• A saúde passou por uma importante mudança de paradigma em direção à prática baseada em evidências. Uma abordagem pensada para melhorar a tomada de decisão clínica, integrando as melhores evidências disponíveis com a experiência clínica e as preferências dos pacientes.
• Em última análise, o objetivo da prática baseada em evidências é melhorar a prestação de cuidados de saúde. No entanto, a tradução de evidências científicas para a prática tem se mostrado um empreendimento desafiador.
• As regras de decisão clínica (CDRs), também conhecidas como regras de predição clínica, são cada vez mais comuns na literatura de reabilitação.
• Estas são ferramentas projetadas para informar a tomada de decisão clínica, identificando potenciais preditores de resultados de testes diagnósticos, prognóstico ou resposta terapêutica.
• Na literatura de reabilitação, os CDRs são mais comumente usados ​​para prever a resposta do paciente ao tratamento. Eles foram propostos para identificar subgrupos clinicamente relevantes de pacientes que apresentam distúrbios heterogêneos, como pescoço inespecífico ou baixo dor nas costas, que é a perspectiva em que pretendemos nos concentrar.

Regras de predição clínica

• A capacidade de classificar ou subagrupar pacientes com distúrbios heterogêneos, como dor na coluna, tem sido destacada como uma prioridade de pesquisa e, conseqüentemente, o foco de muitos esforços de pesquisa. O apelo de tais abordagens de classificação é seu potencial para melhorar a eficiência e eficácia do tratamento, combinando os pacientes com as terapias ideais. No passado, a classificação de pacientes dependia de abordagens implícitas fundadas na tradição ou em observações não sistemáticas. O uso de CDRs para informar a classificação é uma tentativa de uma abordagem mais baseada em evidências, menos dependente de teorias infundadas.
• CDRs são desenvolvidos em um processo de várias etapas envolvendo estudos de derivação, validação e análise de impacto, cada um tendo um propósito e critérios metodológicos definidos. Como acontece com todas as formas de evidência usadas para tomar decisões sobre os pacientes, a atenção à metodologia de estudo apropriada é crítica para avaliar os benefícios potenciais da implementação.

Benefícios das regras de previsão clínica

• Ele pode acomodar mais fatores do que o cérebro humano pode levar em consideração
• Modelo CDR / CPR sempre dará o mesmo resultado (equação matemática)
• Pode ser mais preciso do que o julgamento clínico.

Usos clínicos das regras de previsão clínica

• Diagnóstico Probabilidade de pré-teste
• Prognóstico Prever risco de resultados de doenças

 

 

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/manipulação-cervical-para-pescoço-dor/

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/toracica-manipulation-for-neck-pain/

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

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

Site do Dr. John Snyder

Vídeo da Regra Clínica de Previsão Flynn

Análise de CDR do impacto

Em última análise, a utilidade de um CDR não reside em sua precisão, mas em sua capacidade de melhorar os desfechos clínicos e aumentar a eficiência do atendimento. [15] Mesmo quando um CDR demonstra ampla validação, isso não garante que ele mudará a tomada de decisão clínica ou que as mudanças que ele produz resultarão em melhores cuidados.

As mudanças que ele produz resultarão em um melhor atendimento. McGinn et al. [2] identificou três explicações para a falha de um CDR nesta fase. Em primeiro lugar, se o julgamento do médico for tão preciso quanto uma decisão informada pelo CDR, não há benefício em seu uso. Em segundo lugar, a aplicação de um CDR pode envolver cálculos ou procedimentos complicados que desencorajam os médicos de utilizar o CDR. Terceiro, o uso do CDR pode não ser viável em todos os ambientes ou circunstâncias. Além disso, incluiríamos a realidade de que os estudos experimentais podem envolver pacientes que não são inteiramente representativos daqueles observados no atendimento de rotina e que isso pode limitar o valor real de um CDR. Portanto, para compreender totalmente a utilidade de um CDR e sua capacidade de melhorar a prestação de cuidados de saúde, é necessário realizar um exame pragmático de sua viabilidade e impacto quando aplicado em um ambiente que reflita a prática do mundo real. Isso pode ser realizado com diferentes desenhos de estudo, como ensaios randomizados, ensaios clínicos randomizados ou outras abordagens, como examinar o impacto de um CDR antes e depois de sua implementação.

Prevalência de métodos de classificação para pacientes com comprometimento lombar usando as síndromes de McKenzie, padrão de dor, manipulação e estabilização das regras de previsão clínica.

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

Objetivos

Os objetivos foram (1) determinar a proporção de pacientes com deficiências lombares que poderiam ser classificados na ingestão por síndromes de McKenzie (McK) e classificação de padrão de dor (PPCs) usando métodos de avaliação e manipulação mecânica, manipulação e previsão clínica de estabilização regras (CPRs) e (2) para cada CPR Man ou Stab CPR categoria, determinar as taxas de prevalência de classificação usando McK e PPC.

Os CPRs são sofisticados modelos probabilísticos e prognósticos em que um grupo de características identificadas do paciente e sinais e sintomas clínicos estão estatisticamente associados à previsão significativa dos desfechos dos pacientes.

Dois CPRs separados foram desenvolvidos por pesquisadores para identificar pacientes que responderiam favoravelmente à manipulação.33,34 Flynn et al. desenvolveram a RCP de manipulação original usando cinco critérios, ou seja, nenhum sintoma abaixo do joelho, início recente dos sintomas (<16 dias), pontuação do questionário de crença de evitação de medo baixo 36 para o trabalho (<19), hipomobilidade da coluna lombar e quadril interno rotação ROM (> 35 para pelo menos um quadril) .33

A RCP de Flynn foi posteriormente modificada por Fritz et al. a dois critérios, que incluíram nenhum sintoma abaixo do joelho e início recente dos sintomas (<16 dias), como uma alternativa pragmática para reduzir a carga clínica para identificar os pacientes na atenção primária com maior probabilidade de responder à manipulação de impulso.34 positivamente

“Potentia.l Armadilhas das Regras de Previsão Clínica”

Quais são as regras de previsão clínica?

Uma regra de predição clínica (RCP) é uma combinação de achados clínicos que demonstraram estatisticamente uma previsibilidade significativa na determinação de uma condição selecionada ou prognóstico de um paciente que recebeu um tratamento específico 1,2. Os CPRs são criados usando métodos estatísticos multivariados, são projetados para examinar a capacidade preditiva de agrupamentos selecionados de variáveis ​​clínicas3,4 e têm como objetivo ajudar os médicos a tomar decisões rápidas que normalmente podem estar sujeitas a vieses subjacentes5. As regras são de natureza algorítmica e envolvem informações condensadas que identificam o menor número de indicadores estatisticamente diagnósticos para a condição visada6.

As regras de predição clínica são geralmente desenvolvidas usando um método de 3 etapas14. Em primeiro lugar, os CPRs nos derivaram prospectivamente
ing métodos estatísticos multivariados para examinar a capacidade preditiva de agrupamentos selecionados de variáveis ​​clínicas3. A segunda etapa envolve a validação da RCP em um ensaio clínico randomizado para reduzir o risco de que os fatores preditivos desenvolvidos durante a fase de derivação tenham sido selecionados ao acaso14. A terceira etapa envolve a realização de uma análise de impacto para determinar como a RCP melhora o atendimento, reduz custos e define com precisão o objetivo almejado14.

Embora haja pouco debate que CPRs cuidadosamente construídos possam melhorar a prática clínica, que eu saiba, não há diretrizes que especifiquem os requisitos metodológicos para CPRs para infusão em todos os ambientes de prática clínica. Diretrizes são criadas para melhorar o rigor do desenho e relatório do estudo. O editorial a seguir descreve potenciais armadilhas metodológicas nos CPRs que podem enfraquecer significativamente a capacidade de transferência do algoritmo. Dentro do campo da reabilitação, a maioria dos CPRs tem sido prescritiva; assim, meus comentários aqui refletem as CPRs prescritivas.

Armadilhas Metodológicas

Os CPRs são projetados para especificar um conjunto homogêneo de características de uma população heterogênea de pacientes consecutivos selecionados prospectivamente5,15. Normalmente, a população aplicável resultante é um pequeno subconjunto de uma amostra maior e pode representar apenas uma pequena porcentagem da carga de casos diária real do médico. O cenário e a localização da amostra maior devem ser generalizáveis15,16, e estudos de validade subsequentes requerem avaliação da RCP em diferentes grupos de pacientes, em diferentes ambientes e com um grupo típico de pacientes atendidos pela maioria dos médicos16. Como muitos RCPs são desenvolvidos com base em um grupo muito distinto que pode ou não refletir uma população típica de pacientes, o espectro de transportabilidade17 de muitos algoritmos de RCP atuais pode ser limitado.

As regras de predição clínica usam medidas de resultados para determinar a eficácia da intervenção. As medidas de resultado devem ter uma única definição operacional5 e exigir capacidade de resposta suficiente para capturar a mudança apropriada na condição14 de fato; além disso, essas medidas devem ter um ponto de corte bem construído16,18 e ser coletadas por um administrador cego15. A seleção de uma pontuação âncora apropriada para medir a mudança real está atualmente em debate19-20. A maioria das medidas de desfecho usa um questionário baseado na memória do paciente, como um escore de classificação global de mudança (GRoC), que é apropriado quando usado em curto prazo, mas sofre de viés de memória quando usado em análises de longo prazo19-21.

Uma desvantagem potencial para os CPRs é a falha em manter a qualidade dos testes e medidas usadas como preditores no algoritmo. Portanto, o teste de perspectiva e as medidas devem ser independentes um do outro durante a modelagem16; cada um deve ser realizado de maneira significativa e aceitável4; os médicos ou administradores de dados devem estar cegos para as medidas e condições dos resultados do paciente22.

Fontes

Armadilhas potenciais das regras de predição clínica; The Journal of Manual & Manipulative Therapy Volume 16 Número Dois [69]

Jeffrey J Hebert e Julie M Fritz; Regras de decisão clínica, classificação da dor na coluna vertebral e previsão do resultado do tratamento: Uma discussão de relatórios recentes na literatura de reabilitação