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

Compartilhe

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 de melhorar a tomada de decisão clínica com o objetivo de melhorar a eficiência e a 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 para 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 metodologia definida. Os esforços de pesquisa que visam o desenvolvimento de uma “regra de decisão clínica baseada em diagnóstico” afastaram-se desta convenção. Publicações recentes nessa linha de pesquisa usaram a terminologia modificada “guia de decisão clínica baseada em diagnóstico”. Modificações na terminologia e na metodologia envolvendo regras de decisão clínica podem dificultar aos clínicos o reconhecimento do nível de evidência associado a uma regra de decisão e entender como esta evidência deve ser implementada para informar o atendimento ao paciente. Nós fornecemos uma breve visão geral do desenvolvimento de regras de decisão clínicas no contexto da literatura de reabilitação e dois artigos específicos recentemente publicados em Quiropraxia e Terapias Manual.

Regras de predição clínica

  • A assistência à 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 a melhor evidência disponível 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 em prática tem se mostrado um desafio.
  • As regras de decisão clínica (CDRs), também conhecidas como regras de previsão clínica, são uma presença cada vez mais comum na literatura de reabilitação.
  • Estas são ferramentas projetadas para informar a tomada de decisão clínica, identificando possíveis preditores do resultado do teste diagnóstico, prognóstico ou resposta terapêutica.
  • Na literatura de reabilitação, as CDRs são mais comumente usadas para prever a resposta do paciente ao tratamento e têm sido propostas como um meio de identificar subgrupos clinicamente relevantes de pacientes que apresentam outras desordens heterogêneas, como pescoço ou pescoço não específico. dor lombar e esta é a perspectiva sobre a qual pretendemos nos concentrar.

Regras de predição clínica

  • A capacidade de classificar ou subgrupar pacientes com distúrbios heterogêneos, como a dor na coluna, tem sido destacada como uma prioridade de pesquisa e, consequentemente, o foco de muitos esforços de pesquisa. O apelo de tais abordagens de classificação é o seu potencial para melhorar a eficiência e a eficácia do tratamento, combinando pacientes com terapias ótimas. No passado, a classificação de pacientes dependia de abordagens implícitas fundamentadas em observações tradicionais ou não sistemáticas. O uso de CDRs para informar a classificação é uma tentativa de uma abordagem mais orientada por evidências, menos dependente da teoria infundada.
  • CDRs são desenvolvidos em um processo de múltiplas etapas envolvendo estudos de derivação, validação e análise de impacto, cada um tendo um propósito definido e critérios metodológicos. Como com todas as formas de evidência usadas para tomar decisões sobre os pacientes, a atenção para a metodologia apropriada do estudo é fundamental para avaliar os benefícios potenciais da implementação.

Benefícios das regras de previsão clínica

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

Usos clínicos das regras de previsão clínica

  • Diagnóstico - probabilidade pré-teste
  • Prognóstico - Preveja o risco de resultados da doença

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/

Site do Dr. John Snyder

Vídeo da Regra Clínica de Previsão Flynn

Análise de CDR do impacto

Em última análise, a utilidade de uma CDR não reside na sua precisão, mas na sua capacidade de melhorar os resultados clínicos e melhorar a eficiência dos cuidados. [15] Mesmo quando uma CDR demonstra evidência de ampla validação, isso não garante que ela alterará a decisão clínica. fazer, ou que as mudanças produzidas resultarão em melhores cuidados.

As mudanças produzidas resultarão em melhores cuidados. McGinn e outros [2] identificaram três explicações para o fracasso de um CDR neste estágio. Primeiro, se o julgamento clínico é tão preciso quanto uma decisão informada pela CDR, não há benefício para seu uso. Em segundo lugar, a aplicação de um CDR pode envolver cálculos ou procedimentos pesados ​​que desencorajam os médicos de utilizar o CDR. Terceiro, usar o CDR pode não ser viável em todos os ambientes ou circunstâncias. Além disso, incluiríamos a realidade de que estudos experimentais podem envolver pacientes que não são totalmente representativos daqueles vistos em cuidados de rotina e que isso pode limitar o valor real de um CDR. Portanto, para entender completamente 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 feito com diferentes delineamentos de estudo, como ensaios randomizados, ensaios randomizados de cluster 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.

https://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. desenvolveu a manipulação original RCP usando cinco critérios, ou seja, sem sintomas abaixo do joelho, início recente dos sintomas (35 ° para pelo menos um quadril) .33
A RCP de Flynn foi posteriormente modificada por Fritz et al. dois critérios, que não incluíram sintomas abaixo do joelho e início recente dos sintomas (

"Potenciais 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 com 1,2. Os CPRs são criados usando métodos estatísticos multivariados, são projetados para examinar a capacidade preditiva de agrupamentos selecionados de variáveis ​​clínicas 3,4 e têm o objetivo de 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 que são estatisticamente diagnósticos para a condição-alvo 6.

As regras de previsão clínica são geralmente desenvolvidas usando um método 3-step14. Primeiro, os CPRs são derivados prospectivamente
métodos estatísticos multivariados para examinar a capacidade preditiva de agrupamentos selecionados de variáveis ​​clínicas 3. A segunda etapa envolve a validação do CPR em um estudo controlado randomizado para reduzir o risco de que os fatores preditivos desenvolvidos durante a fase de derivação tenham sido selecionados pelo acaso14. A terceira etapa envolve conduzir uma análise de impacto para determinar até que ponto o CPR melhora o atendimento, reduz os custos e define com precisão o objetivo-alvo 14.

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

CPRs são projetados para especificar um conjunto homogêneo de características de uma população heterogênea de pacientes consecutivos selecionados prospectivamente 5,15. Normalmente, a população aplicável resultante é um pequeno subconjunto de uma amostra maior e pode representar apenas uma pequena porcentagem do número de casos diários reais do clínico. O ajuste e a localização da amostra maior devem ser generalizáveis, e os estudos de validade subseqüentes exigem a avaliação da RCP em diferentes grupos de pacientes, em diferentes ambientes, e com um grupo típico de pacientes visto pela maioria dos clínicos 15,16. Como muitos CPRs são desenvolvidos com base em um grupo muito distinto, que pode ou não refletir uma população típica de pacientes, a capacidade de transporte do espectro de muitos algoritmos atuais de RCP pode ser limitada.

As regras de previsão clínica usam medidas de resultado para determinar a eficácia da intervenção. As medidas de resultado devem ter uma única definição operacional 5 e exigir capacidade de resposta suficiente para realmente capturar as alterações apropriadas na condição 14; Além disso, essas medidas devem ter uma pontuação de corte bem construída 16,18 e ser coletadas por um administrador cego 15. A seleção de uma pontuação de âncora apropriada para a medição da alteração real é atualmente debatida19-20. A maioria das medidas de desfecho usa um questionário baseado em recordação de pacientes, como um escore global de mudança de classificação (GRoC), que é apropriado quando usado no curto prazo, mas sofre de viés de memória quando usado em análises de longo prazo19-21.

Uma desvantagem potencial para CPRs é a falha em manter a qualidade dos testes e medidas usadas como preditores no algoritmo. O teste e as medidas prospectivas devem ser independentes um do outro durante a modelagem do 16; cada um deve ser realizado de forma significativa e aceitável4; e os clínicos ou administradores de dados devem estar cegos para as medidas de desfecho do paciente e para a condição 22.

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

Publicações Recentes

Hiperostose Esquelética Idiopática Difusa

A hiperostose esquelética idiopática difusa, também conhecida como DISH, é uma fonte mal compreendida e frequentemente mal diagnosticada ... Saiba mais

Março 30, 2021

Causas de acidentes de motocicleta, lesões e tratamento quiroprático

Os acidentes de motocicleta são muito diferentes dos acidentes automobilísticos. Especificamente é quanto os pilotos ... Saiba mais

Março 29, 2021

Ângulo de fase e marcadores inflamatórios

Avaliação antropométrica A medição antropométrica desempenha um papel principal na avaliação da saúde do paciente. Medidas antropométricas ... Saiba mais

Março 29, 2021

Por que a tendinite não deve ser deixada sem tratamento na perspectiva da Quiropraxia

A tendinite pode acontecer em qualquer área do corpo onde um tendão está sendo usado em demasia. ... Saiba mais

Março 26, 2021

Massagem desportiva de Quiropraxia para lesões, entorses e distensões

Uma massagem esportiva quiroprática reduzirá o risco de lesões, aumentará a flexibilidade e a circulação ... Saiba mais

Março 25, 2021

A Importância da BIA e TMAO

O mundo da medicina avança e cresce continuamente. A pesquisa está sendo publicada todos os dias ... Saiba mais

Março 25, 2021

Especialista em lesões, traumatismos e reabilitação da coluna vertebral

Histórico e registro online 🔘
Ligue-nos hoje 🔘