Regras de previsão clínica:
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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.
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/
Vídeo da Regra Clínica de Previsão Flynn
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.
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3113271/
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.
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.
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.
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
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