Regole di previsione clinica per sindromi da dolore alla schiena e al midollo spinale

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Regole di previsione clinica:

"Regole di decisione clinica, classificazione del dolore spinale e previsione dell'outcome del trattamento: una discussione sulle relazioni recenti nella letteratura riabilitativa"

Astratto

Le regole di decisione clinica sono una presenza sempre più comune nella letteratura biomedica e rappresentano una strategia per migliorare il processo decisionale clinico con l'obiettivo di migliorare l'efficienza e l'efficacia dell'assistenza sanitaria. Nel contesto della ricerca riabilitativa, le regole di decisione clinica sono state principalmente volte a classificare i pazienti predittendo la loro risposta al trattamento a terapie specifiche. Tradizionalmente, le raccomandazioni per lo sviluppo di regole decisionali cliniche propongono un processo a più fasi (derivazione, validazione, analisi dell'impatto) utilizzando una metodologia definita. Gli sforzi di ricerca mirati allo sviluppo di una "regola decisionale clinica basata sulla diagnosi" si sono allontanati da questa convenzione. Pubblicazioni recenti in questa linea di ricerca hanno utilizzato la terminologia modificata "guida alla decisione clinica basata sulla diagnosi". Le modifiche alla terminologia e alla metodologia che circonda le regole decisionali cliniche possono rendere più difficile per i clinici riconoscere il livello di evidenza associato a una regola decisionale e capire come queste prove dovrebbero essere implementate per informare l'assistenza al paziente. Forniamo una breve panoramica dello sviluppo delle regole decisionali cliniche nel contesto della letteratura riabilitativa e due documenti specifici pubblicati di recente in Terapie chiropratiche e manuali.

Regole predizione clinica

  • L'assistenza sanitaria ha subito un importante cambio di paradigma verso la pratica basata sull'evidenza; un approccio pensato per migliorare il processo decisionale clinico integrando le migliori prove disponibili con l'esperienza clinica e le preferenze dei pazienti.
  • In definitiva, l'obiettivo della pratica basata sull'evidenza è migliorare l'assistenza sanitaria. Tuttavia, la traduzione di prove scientifiche in pratica si è dimostrata uno sforzo impegnativo.
  • Le regole di decisione clinica (CDR), note anche come regole di previsione clinica, sono una presenza sempre più comune nella letteratura riabilitativa.
  • Questi sono strumenti progettati per informare il processo decisionale clinico identificando potenziali predittori di esito diagnostico, prognosi o risposta terapeutica.
  • Nella letteratura riabilitativa, i CDR sono più comunemente usati per predire la risposta del paziente al trattamento e sono stati proposti come mezzo per identificare sottogruppi clinicamente rilevanti di pazienti che presentano disturbi altrimenti eterogenei come collo non specifico o dolore alla schiena bassa e questa è la prospettiva su cui intendiamo concentrarci.

Regole predizione clinica

  • La capacità di classificare o sottogruppo di pazienti con disturbi eterogenei come il dolore alla colonna vertebrale è stata messa in evidenza come priorità di ricerca e, di conseguenza, al centro di molti sforzi di ricerca. L'attrattiva di tali approcci di classificazione è il loro potenziale per migliorare l'efficacia e l'efficacia del trattamento abbinando i pazienti a terapie ottimali. In passato, la classificazione dei pazienti si basava su approcci impliciti fondati nella tradizione o in osservazioni non sistematiche. L'uso dei CDR per informare la classificazione è un tentativo di un approccio più basato sull'evidenza, meno dipendente dalla teoria infondata.
  • CDR sono sviluppati in un processo a più fasi che coinvolge studi di derivazione, validazione e analisi dell'impatto con ciascuno con uno scopo definito e criteri metodologici. Come con tutte le forme di evidenza utilizzate per prendere decisioni sui pazienti, l'attenzione alla metodologia di studio appropriata è fondamentale per valutare i potenziali benefici dell'implementazione.

Benefici delle regole di previsione clinica

  • Può ospitare più fattori di quanti il ​​cervello umano possa prendere in considerazione
  • Il modello CDR / CPR darà sempre lo stesso risultato (equazione matematica)
  • Può essere più preciso del giudizio clinico.

Usi clinici delle regole di previsione clinica

  • Diagnosi - Probabilità pretestuale
  • Prognosi - Predire il rischio di esiti di malattia

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/

Il sito web del Dr. John Snyder

Flynn Clinical Prediction Rule Video

Analisi CDR di impatto

In definitiva, l'utilità di un CDR non risiede nella sua accuratezza ma nella sua capacità di migliorare i risultati clinici e migliorare l'efficienza dell'assistenza. [15] Anche quando un CDR dimostra prove di ampia convalida, ciò non garantisce che cambierà la decisione clinica fare, o che i cambiamenti che produce si traducono in una cura migliore.

I cambiamenti che produce risulteranno in una cura migliore. McGinn et al. [2] hanno identificato tre spiegazioni per il fallimento di un CDR in questa fase. In primo luogo, se il giudizio del medico è accurato come una decisione informata del CDR, non vi è alcun beneficio per il suo uso. In secondo luogo, l'applicazione di un CDR può comportare calcoli o procedure ingombranti che scoraggiano i medici dall'utilizzare il CDR. Terzo, l'utilizzo del CDR potrebbe non essere fattibile in tutti gli ambienti o circostanze. Inoltre, includiamo la realtà che gli studi sperimentali possono coinvolgere pazienti che non sono del tutto rappresentativi di quelli visti nelle cure di routine e che ciò potrebbe limitare il valore reale di un CDR. Pertanto, per comprendere appieno l'utilità di un CDR e la sua capacità di migliorare l'assistenza sanitaria, è necessario intraprendere un esame pragmatico della sua fattibilità e impatto quando applicato in un ambiente che riflette la pratica del mondo reale. Questo può essere intrapreso con diversi progetti di studio come studi randomizzati, studi randomizzati su cluster o altri approcci come esaminare l'impatto di un CDR prima e dopo la sua implementazione.

Prevalenza dei metodi di classificazione per i pazienti con compromissione lombare utilizzando le sindromi di McKenzie, il pattern di dolore, la manipolazione e le regole di previsione clinica di stabilizzazione.

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

Obiettivi

Gli obiettivi erano (1) per determinare la proporzione di pazienti con menomazioni lombari che potevano essere classificati all'assunzione dalle sindromi McKenzie (McK) e dalla classificazione del pattern del dolore (PPC) utilizzando metodi di valutazione e manipolazione meccanica e di diagnosi meccanica (MDT) e di stabilizzazione regole (CPR) e (2) per ciascuna categoria CPR uomo o CPR Stab, determinare i tassi di prevalenza di classificazione utilizzando McK e PPC.

Le RCP sono sofisticati modelli probabilistici e prognostici in cui un gruppo di caratteristiche del paziente identificate e segni e sintomi clinici sono statisticamente associati a una previsione significativa degli esiti dei pazienti.
Sono stati sviluppati due CPR separati dai ricercatori per identificare i pazienti che avrebbero risposto favorevolmente alla manipolazione. 33,34 Flynn et al. ha sviluppato la RCP di manipolazione originale utilizzando cinque criteri, ovvero nessun sintomo sotto il ginocchio, insorgenza recente dei sintomi (35 ° per almeno un anca) .33
Il CPR di Flynn è stato successivamente modificato da Fritz et al. a due criteri, che non includevano sintomi al di sotto del ginocchio e insorgenza recente dei sintomi (

"Potenziali insidie ​​delle regole di previsione clinica"

Quali sono le regole di previsione clinica?

Una regola di predizione clinica (CPR) è una combinazione di risultati clinici che hanno dimostrato statisticamente una prevedibilità significativa nel determinare una condizione selezionata o una prognosi di un paziente a cui è stato fornito un trattamento specifico 1,2. Le RCP vengono create utilizzando metodi statistici multi-variati, sono progettate per esaminare la capacità predittiva di gruppi selezionati di variabili cliniche3,4 e sono pensate per aiutare i medici a prendere decisioni rapide che potrebbero normalmente essere soggette ai pregiudizi soggiacenti5. Le regole sono di natura algoritmica e comportano informazioni condensate che identificano il più piccolo numero di indicatori che sono statisticamente diagnostici per la condizione mirata6.

Le regole di previsione clinica sono generalmente sviluppate usando un metodo 3-passo14. In primo luogo, le RCP sono derivate in modo prospettico
metodi statistici multivariati per esaminare la capacità predittiva di gruppi selezionati di variabili cliniche3. La seconda fase prevede la convalida della RCP in uno studio controllato randomizzato per ridurre il rischio che i fattori predittivi sviluppati durante la fase di derivazione siano stati selezionati da chance14. Il terzo passo consiste nel condurre un'analisi dell'impatto per determinare in che misura il CPR migliora l'assistenza, riduce i costi e definisce con precisione l'obiettivo mirato14.

Sebbene sia poco dibattuto che le RCP accuratamente costruite possano migliorare la pratica clinica, per quanto ne so, non ci sono linee guida che specificano i requisiti metodologici per i RCP per infusione in tutti gli ambienti di pratica clinica. Sono state create linee guida per migliorare il rigore della progettazione dello studio e del reporting. Il seguente editoriale delinea le potenziali insidie ​​metodologiche nei CPR che potrebbero indebolire significativamente la trasferibilità dell'algoritmo. Nell'ambito della riabilitazione, la maggior parte delle RCP sono state prescrittive; quindi, i miei commenti qui riflettono le RCP prescrittive.

Insidie ​​metodologiche

Le CPR sono progettate per specificare un insieme omogeneo di caratteristiche da una popolazione eterogenea di pazienti consecutivi selezionati in modo prospettico5,15. In genere, la popolazione applicabile risultante è un piccolo sottogruppo di un campione più ampio e può rappresentare solo una piccola percentuale del carico di lavoro giornaliero effettivo del clinico. L'impostazione e la posizione del campione più ampio dovrebbero essere generalizzabili in15,16, ei successivi studi di validità richiedono la valutazione della RCP in diversi gruppi di pazienti, in ambienti diversi e con un tipico gruppo di pazienti visto dalla maggior parte dei clinici16. Poiché molti CPR sono sviluppati sulla base di un gruppo molto distinto, che può o meno riflettere una popolazione tipica di pazienti, la trasportabilità dello spettro17 di molti algoritmi CPR attuali può essere limitata.

Le regole di previsione clinica utilizzano misure di esito per determinare l'efficacia dell'intervento. Le misure di risultato devono avere un'unica definizione operativa XUMPX e richiedono una reattività sufficiente per catturare realmente le modifiche appropriate nella condizione 5; inoltre, queste misure dovrebbero avere un punteggio di cut-off 14 ben costruito e essere raccolte da un amministratore cieco16,18. La selezione di un punteggio di ancoraggio appropriato per la misurazione del cambiamento effettivo è attualmente in discussione15-19. La maggior parte delle misure di esito utilizza un questionario basato sul richiamo del paziente come una valutazione globale del punteggio del cambiamento (GRoC), che è appropriata quando usata a breve termine ma soffre di bias di richiamo quando viene usata negli analisti a lungo termine20-19.

Un potenziale svantaggio per i CPR è il mancato mantenimento della qualità dei test e delle misure utilizzate come predittori nell'algoritmo. Il test e le misure prospettici dovrebbero essere indipendenti l'uno dall'altra durante il modeling16; ciascuno deve essere eseguito in modo significativo e accettabile4; e i medici o gli amministratori di dati dovrebbero essere accecati dalle misure e dalle condizioni dei risultati del paziente22.

fonti

Potenziali insidie ​​delle regole di previsione clinica; The Journal of Manual & Manipulative Therapy Volume 16 Number Two [69]

Jeffrey J Hebert e Julie M Fritz; Regole di decisione clinica, classificazione del dolore spinale e previsione dell'outcome del trattamento: una discussione sulle relazioni recenti nella letteratura di riabilitazione

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