Reglas de predicción clínica para los síndromes de dolor de espalda y columna vertebral

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Reglas de predicción clínica:

"Reglas de decisión clínica, clasificación del dolor espinal y predicción del resultado del tratamiento: una discusión de informes recientes en la literatura de rehabilitación"

Resumen

Las reglas de decisión clínica son una presencia cada vez más común en la literatura biomédica y representan una estrategia para mejorar la toma de decisiones clínicas con el objetivo de mejorar la eficiencia y efectividad de la prestación de atención médica. En el contexto de la investigación en rehabilitación, las reglas de decisión clínica se han dirigido predominantemente a clasificar a los pacientes mediante la predicción de su respuesta al tratamiento a terapias específicas. Tradicionalmente, las recomendaciones para desarrollar reglas de decisión clínica proponen un proceso de varios pasos (derivación, validación, análisis de impacto) utilizando una metodología definida. Esfuerzos de investigación dirigidos a desarrollar una `` regla de decisión clínica basada en el diagnóstico '' se han apartado de esta convención. Publicaciones recientes en esta línea de investigación han utilizado la terminología modificada “guía de decisión clínica basada en el diagnóstico”. Las modificaciones de la terminología y la metodología que rodean las reglas de decisión clínica pueden dificultar que los médicos reconozcan el nivel de evidencia asociado con una regla de decisión y comprendan cómo se debe implementar esta evidencia para informar la atención del paciente. Proporcionamos una breve descripción general del desarrollo de reglas de decisión clínica en el contexto de la literatura sobre rehabilitación y dos artículos específicos publicados recientemente en Chiropractic and Manual Therapies.

Reglas de predicción clínica

  • La asistencia sanitaria ha experimentado un importante cambio de paradigma hacia la práctica basada en la evidencia; un enfoque pensado para mejorar la toma de decisiones clínicas mediante la integración de la mejor evidencia disponible con la experiencia clínica y las preferencias de los pacientes.
  • En última instancia, el objetivo de la práctica basada en la evidencia es mejorar la prestación de atención médica. Sin embargo, la traducción de la evidencia científica a la práctica ha demostrado ser un esfuerzo desafiante.
  • Las reglas de decisión clínica (CDR), también conocidas como reglas de predicción clínica, son una presencia cada vez más común en la literatura de rehabilitación.
  • Estas son herramientas diseñadas para informar la toma de decisiones clínicas mediante la identificación de predictores potenciales del resultado de la prueba diagnóstica, el pronóstico o la respuesta terapéutica.
  • En la literatura sobre rehabilitación, las CDR se utilizan con mayor frecuencia para predecir la respuesta de un paciente al tratamiento y se han propuesto como un medio para identificar subgrupos clínicamente relevantes de pacientes que presentan trastornos heterogéneos de otro modo, como el cuello no específico o dolor de espalda baja y esta es la perspectiva sobre la cual intentamos enfocarnos.

Reglas de predicción clínica

  • La capacidad de clasificar o subgrupar pacientes con trastornos heterogéneos, como el dolor espinal, se ha destacado como una prioridad de investigación y, en consecuencia, el foco de mucho esfuerzo de investigación. El atractivo de estos enfoques de clasificación es su potencial para mejorar la eficacia y eficacia del tratamiento al hacer coincidir a los pacientes con las terapias óptimas. En el pasado, la clasificación de los pacientes se basaba en enfoques implícitos fundados en la tradición o en observaciones no sistemáticas. El uso de CDR para informar la clasificación es un intento de un enfoque más basado en la evidencia, menos dependiente de la teoría infundada.
  • CDR se desarrollan en un proceso de varios pasos que involucra estudios de derivación, validación y análisis de impacto teniendo cada uno un propósito definido y criterios metodológicos. Al igual que con todas las formas de evidencia utilizadas para tomar decisiones sobre los pacientes, la atención a la metodología de estudio apropiada es fundamental para evaluar los beneficios potenciales de la implementación.

Beneficios de las reglas de predicción clínica

  • Puede acomodar más factores que el cerebro humano puede tener en cuenta
  • El modelo CDR / CPR siempre dará el mismo resultado (ecuación matemática)
  • Puede ser más preciso que el juicio clínico.

Usos clínicos de las reglas de predicción clínica

  • Diagnóstico ?? Probabilidad previa a la prueba
  • Pronóstico ?? Predecir el riesgo de resultados de la enfermedad

https://johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/cervical-manipulation-for-neck-pain/

https://johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/thoracic-manipulation-for-neck-pain/

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

https://johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/lumbar-spinal-stenosis/

Sitio web del Dr. John Snyder

Video de la Regla de Predicción Clínica de Flynn

Análisis de CDR del impacto

En última instancia, la utilidad de una CDR no radica en su precisión, sino en su capacidad para mejorar los resultados clínicos y mejorar la eficacia de la atención. [15] Incluso cuando una CDR demuestra evidencia de amplia validación, esto no garantiza que cambie la decisión clínica. haciendo, o que los cambios que produce darán lugar a una mejor atención.

Los cambios que produce darán como resultado una mejor atención. McGinn et al. [2] identificaron tres explicaciones para el fracaso de una CDR en esta etapa. Primero, si el juicio clínico es tan preciso como una decisión informada por la CDR, no hay beneficio para su uso. En segundo lugar, la aplicación de una CDR puede implicar cálculos engorrosos o procedimientos que desaniman a los médicos a utilizar la CDR. En tercer lugar, utilizar el CDR puede no ser factible en todos los entornos o circunstancias. Además, incluiríamos la realidad de que los estudios experimentales pueden involucrar a pacientes que no son completamente representativos de los que se observan en la atención de rutina y que esto puede limitar el valor real de una CDR. Por lo tanto, para comprender completamente la utilidad de una CDR y su capacidad para mejorar la prestación de asistencia sanitaria, es necesario realizar un examen pragmático de su viabilidad e impacto cuando se aplique en un entorno que refleje la práctica del mundo real. Esto se puede realizar con diferentes diseños de estudio, como ensayos aleatorizados, ensayos aleatorios grupales u otros enfoques, como el examen del impacto de una CDR antes y después de su implementación.

Prevalencia de los métodos de clasificación para pacientes con impedimentos lumbares utilizando los síndromes de McKenzie, patrón de dolor, manipulación y reglas de predicción clínica de estabilización.

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

Objetivos

Los objetivos fueron (1) para determinar la proporción de pacientes con deficiencias lumbares que podrían clasificarse en la ingesta mediante los síndromes de McKenzie (McK) y la clasificación del patrón de dolor (PPC) mediante métodos de evaluación de diagnóstico y terapia mecánica (MDT), manipulación y estabilización clínica las reglas (CPR) y (2) para cada categoría de CPR Man o CPR Stab, determinan las tasas de prevalencia de clasificación usando McK y PPC.

Las CPR son sofisticados modelos probabilísticos y pronósticos en los que un grupo de características identificadas de pacientes y signos y síntomas clínicos se asocian estadísticamente con la predicción significativa de los resultados del paciente.
Los investigadores desarrollaron dos RCP por separado para identificar a los pacientes que responderían favorablemente a la manipulación. 33,34 Flynn et al. desarrolló la RCP por manipulación original utilizando cinco criterios, es decir, sin síntomas debajo de la rodilla, aparición reciente de síntomas (35 ° para al menos una cadera) .33
La RCP de Flynn fue posteriormente modificada por Fritz et al. a dos criterios, que incluían la ausencia de síntomas debajo de la rodilla y la aparición reciente de síntomas (

"Posibles trampas de las reglas de predicción clínica"

¿Qué son las reglas de predicción clínica?

Una regla de predicción clínica (RCP) es una combinación de hallazgos clínicos que han demostrado estadísticamente una predictibilidad significativa para determinar una condición o pronóstico seleccionado de un paciente que recibió un tratamiento específico con 1,2. Las CPR se crean utilizando métodos estadísticos multivariados, están diseñadas para examinar la capacidad predictiva de grupos seleccionados de variables clínicas 3,4, y están destinadas a ayudar a los médicos a tomar decisiones rápidas que normalmente pueden estar sujetas a sesgos subyacentes5. Las reglas son de naturaleza algorítmica e involucran información condensada que identifica el menor número de indicadores que son estadísticamente diagnósticos para la condición objetivo 6.

Las reglas de predicción clínica generalmente se desarrollan utilizando un método 3-step14. Primero, las CPR se derivan prospectivamente de nosotros
Métodos estadísticos multivariados para examinar la capacidad predictiva de grupos seleccionados de variables clínicas 3. El segundo paso consiste en validar la RCP en un ensayo controlado aleatorio para reducir el riesgo de que los factores predictivos desarrollados durante la fase de derivación sean seleccionados por chance14. El tercer paso consiste en llevar a cabo un análisis de impacto para determinar en qué medida la RCP mejora la atención, reduce los costos y define con precisión el objetivo objetivo 14.

Aunque hay poco debate acerca de que las RCP cuidadosamente construidas pueden mejorar la práctica clínica, que yo sepa, no existen pautas que especifiquen los requisitos metodológicos para la RCP para la infusión en todos los entornos de práctica clínica. Las pautas se crean para mejorar el rigor del diseño e informe del estudio. El siguiente editorial describe posibles dificultades metodológicas en CPR que pueden debilitar significativamente la transferibilidad del algoritmo. Dentro del campo de la rehabilitación, la mayoría de las CPR han sido preceptivas; por lo tanto, mis comentarios aquí reflejan las CPR prescriptivas.

Errores Metodológicos

Las RCP están diseñadas para especificar un conjunto homogéneo de características de una población heterogénea de pacientes consecutivos seleccionados prospectivamente5,15. Por lo general, la población aplicable resultante es un pequeño subconjunto de una muestra más grande y puede representar solo un pequeño porcentaje del número de casos diario real del médico. El entorno y la ubicación de la muestra más grande deben ser generalizables15,16, y los estudios de validez posteriores requieren la evaluación de la RCP en diferentes grupos de pacientes, en diferentes entornos y con un grupo de pacientes típico visto por la mayoría de los médicos16. Debido a que muchas RCP se desarrollan en base a un grupo muy distinto, que puede o no reflejar una población típica de pacientes, el espectro de transportabilidad17 de muchos algoritmos actuales de RCP puede ser limitado.

Las reglas de predicción clínica usan medidas de resultado para determinar la efectividad de la intervención. Las medidas de resultado deben tener una única definición operativa 5 y requieren suficiente capacidad de respuesta para capturar realmente el cambio apropiado en la condición 14; además, estas medidas deberían tener un puntaje de corte bien construido16,18 y ser recopiladas por un administrador cegado15. La selección de una puntuación de ancla apropiada para la medición del cambio real se debate actualmente en 19-20. La mayoría de las medidas de resultado utilizan un cuestionario basado en el recuerdo del paciente, como un puntaje global de cambio de calificación (GRoC), que es apropiado cuando se usa a corto plazo pero tiene sesgo de recuerdo cuando se usa en análisis a largo plazo19-21.

Un posible inconveniente de las RCP es la imposibilidad de mantener la calidad de las pruebas y las medidas utilizadas como predictores en el algoritmo. La prueba y las medidas prospectivas deben ser independientes entre sí durante el modelado16; cada uno debe realizarse de una manera significativa y aceptable4; y los médicos o administradores de datos deben estar cegados a las medidas de resultado y la condición del paciente22.

Fuentes

Posibles errores de las reglas de predicción clínica; The Journal of Manual & Manipulative Therapy Volumen 16 Número dos [69]

Jeffrey J Hebert y Julie M Fritz; Reglas de decisión clínica, clasificación del dolor espinal y predicción del resultado del tratamiento: una discusión de informes recientes en la literatura de rehabilitación

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4 de Mayo de 2021

Especialista en lesiones, traumatismos y rehabilitación espinal

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