Análisis de las Decisiones Médicas
Este enfoque de la toma de decisiones se está aplicando ahora en la literatura clÃnica.
Hasta este punto, la discusión de las pruebas diagnósticas se ha centrado en caracterÃsticas de la prueba y métodos para usar estas caracterÃsticas para calcular la probabilidad de enfermedad en las diferentes situaciones clÃnicas. Aunque útiles, estos métodos están limitados debido a que no incorpora los numerosos resultados que se pueden producir en la medicina clÃnica o los valores que los pacientes y los médicos en lugar de esos resultados. Incorporar los resultados y los valores con caracterÃsticas de las pruebas, análisis de decisiones puede ser utilizado.
La idea básica de análisis de decisiones es el modelo de las opciones de una decisión médica, asignar probabilidades a las acciones alternativas, asignar valores (utilidades) de los distintos resultados, y luego calcular que la decisión da el valor esperado mayor (utilidad esperada). Para completar un análisis de decisiones, el médico procederá del siguiente modo: (1) Dibuje un árbol de decisión en la cual los elementos de la decisión médica. (2) asignar probabilidades a los diversos sectores. (3) Asignación de valores (servicios públicos) a los resultados. (4) Determinar el valor esperado (utilidad esperada) (el producto de la probabilidad y el valor de utilidad []) de cada rama. Y (5) Seleccione la decisión con el valor esperado (de mayor utilidad esperada).
Muestra un árbol de decisión en la que ser la decisión es si tratar sin pruebas, realice una prueba y luego tratar basa en el resultado de la prueba, o realizar ninguna prueba y no dar tratamiento. El terapeuta comienza el análisis mediante la construcción de un árbol de decisión en la cual los elementos importantes de la decisión. Una vez que el árbol se construye, el clÃnico asigna probabilidades a todas las ramas. En este caso, todas las probabilidades rama puede ser calculada a partir de: (1) la probabilidad de la enfermedad antes de la prueba (probabilidad pre-test), (2) la probabilidad de un resultado positivo si la enfermedad está presente (sensibilidad), y (3) la probabilidad de un resultado negativo si la enfermedad está ausente (especificidad). A continuación, el clÃnico asigna un valor (utilidad) a cada uno de los resultados.
Después de que el valor esperado (utilidad esperada) se calcula para cada rama del árbol de decisión, multiplicando el valor (utilidad) de los resultados por la probabilidad de los resultados, el médico puede identificar la alternativa con el valor esperado (de mayor utilidad esperada) .
Aunque mucho tiempo, el análisis de decisiones puede ayudar a estructurar problemas clÃnicos complejos y dificultan las decisiones clÃnicas. La elección entre las pruebas de diagnósticos especÃficos, dirigiéndose directamente a tratamientos especÃficos sin pruebas, o simplemente observando a los pacientes sin la prueba se determina por la interacción entre: (1 ) la probabilidad relativa de cada uno de los diagnósticos diferenciales, (2) la gravedad y la tratabilidad potencial de todos los posibles diagnósticos, (3) la eficacia, efectos secundarios y la facilidad de administración de tratamientos, y (4) la capacidad de los exámenes de diagnóstico para y distinguir entre los pacientes libres de enfermedad-enfermo. Los umbrales de la enfermedad de probabilidad en la que los pacientes deben someterse a pruebas o no sometidas a pruebas varÃan en consecuencia. Las pruebas de laboratorio es más útil en los casos con probabilidad intermedia de la enfermedad, donde el resultado de la prueba más probable es que tiene un claro impacto en las decisiones clÃnicas.
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Categoría: Exámenes y Equipo Médico.
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