В здравоохранении дифференциальный диагноз (сокращенно DDx ) - это метод анализа истории болезни пациента и физического обследования для постановки правильного диагноза. Он включает в себя различение конкретного заболевания или состояния от других, которые имеют схожие клинические признаки. [1] Дифференциальные диагностические процедуры используются клиницистами для диагностики конкретного заболевания у пациента или, по крайней мере, для рассмотрения любых непосредственно угрожающих жизни состояний. Часто каждый индивидуальный вариант возможного заболевания называют дифференциальным диагнозом (например, острый бронхитможет быть дифференциальным диагнозом при оценке кашля, даже если окончательный диагноз - простуда ).
Дифференциальная диагностика | |
---|---|
MeSH | D003937 |
В более общем смысле, процедура дифференциальной диагностики - это метод систематической диагностики, используемый для выявления наличия заболевания, при котором возможны несколько альтернатив. Этот метод может использовать алгоритмы, похожие на процесс исключения , или, по крайней мере, процесс получения информации, которая сокращает «вероятности» возможных состояний до незначительного уровня, с использованием таких доказательств, как симптомы, история болезни и медицинские знания, для корректировки эпистемологических данных. доверие к разуму диагноста (или, для компьютеризированной или компьютерной диагностики, к программному обеспечению системы).
Дифференциальный диагноз можно рассматривать как реализацию аспектов гипотетико-дедуктивного метода в том смысле, что потенциальное наличие потенциальных заболеваний или состояний можно рассматривать как гипотезы, которые в дальнейшем клиницисты определяют как истинные или ложные.
Дифференциальный диагноз также широко используется в области психиатрии / психологии, где два разных диагноза могут быть поставлены пациенту, у которого проявляются симптомы, которые могут соответствовать любому диагнозу. Например, пациент , который был поставлен диагноз биполярное расстройство также может быть задан дифференциальный диагноз пограничным расстройством личности, [ править ] , учитывая сходство симптомов обоих состояний.
Стратегии, используемые при составлении списка дифференциальной диагностики, зависят от опыта врача. В то время как начинающие поставщики медицинских услуг могут работать систематически, чтобы оценить все возможные объяснения проблем пациента, те, у кого больше опыта, часто используют клинический опыт и распознавание закономерностей, чтобы защитить пациента от задержек, рисков и стоимости неэффективных стратегий или тестов. Эффективные поставщики услуг используют научно-обоснованный подход, дополняя свой клинический опыт знаниями клинических исследований. [2]
Общие компоненты
Дифференциальный диагноз состоит из четырех основных этапов. Врач:
- Соберите релевантную информацию о пациенте и составьте список симптомов. [3]
- Перечислите возможные причины ( возможные состояния ) симптомов. [4] Список не обязательно должен быть письменным.
- Расставьте приоритеты в списке, сопоставив риски диагноза с вероятностью. Это субъективные, а не объективные параметры.
- Выполните тесты, чтобы установить фактический диагноз. Это известно под разговорной фразой «исключить». Даже после процесса диагноз не ясен. Врач снова учитывает риски и может лечить эмпирически, что часто называют «наиболее обоснованным предположением».
Мнемонические на помощь при рассмотрении нескольких возможных патологических процессов является VINDICATE'M :
Конкретные методы
Существует несколько методов дифференциальной диагностики и несколько вариантов среди них. Кроме того, процедура дифференциальной диагностики может использоваться одновременно или поочередно с протоколами, руководящими принципами или другими диагностическими процедурами (такими как распознавание образов или использование медицинских алгоритмов ).
Например, в случае неотложной медицинской помощи может не хватить времени для выполнения каких-либо подробных расчетов или оценок различных вероятностей, и в этом случае протокол ABC ( дыхательные пути, дыхание и кровообращение ) может быть более подходящим. Позже, когда ситуация станет менее острой, может быть применена более полная процедура дифференциальной диагностики.
Процедура дифференциальной диагностики может быть упрощена, если обнаружен « патогномоничный » признак или симптом (в этом случае почти наверняка присутствует целевое состояние) или при отсутствии признака или симптома ' sine qua non ' (в этом случае почти наверняка, что целевое условие отсутствует).
Диагност может действовать избирательно, рассматривая в первую очередь те расстройства, которые более вероятны (вероятностный подход), более серьезны, если их не диагностируют и не лечат (прогностический подход), или более чувствительны к лечению, если предлагается (прагматический подход). [6] Поскольку субъективная вероятность наличия состояния никогда не бывает точно 100% или 0%, процедура дифференциальной диагностики может быть направлена на определение этих различных вероятностей для формирования указаний для дальнейших действий.
Ниже приведены два метода дифференциальной диагностики, основанные, соответственно, на эпидемиологии и соотношении правдоподобия.
Эпидемиологический метод
Один из методов проведения дифференциальной диагностики по эпидемиологии направлен на оценку вероятности каждого состояния-кандидата путем сравнения их вероятностей, возникших в первую очередь у человека. Он основан на вероятностях, связанных как с проявлением (например, болью), так и с вероятностями различных состояний-кандидатов (например, болезней).
Теория
Статистической основой дифференциальной диагностики является теорема Байеса . По аналогии, когда выпал кубик , результат определен на 100%, но вероятность того, что он выпал на первое место (далее сокращенно WHOIFP ), все еще составляет 1/6. Таким же образом, вероятность того, что представление или условие имело бы место в первую очередь в индивидуальном (WHOIFPI) не является такой же , как вероятность того, что представление или состояние имеет произошло в индивидууме, поскольку представление имеет место на 100% уверенность в личности. Тем не менее, относительные доли вероятности каждого условия предполагаются одинаковыми:
где:
- Pr (презентация вызвана состоянием в отдельном состоянии) - это вероятность того, что представление вызвано условием в отдельном состоянии без дополнительной спецификации, относится к любому состоянию-кандидату.
- Pr (презентация произошла у человека) - это вероятность того, что презентация произошла у человека, которая может быть воспринята и, таким образом, установлена на уровне 100%.
- Pr (Презентация WHOIFPI по условию) - это вероятность того, что презентация имела бы первое место у человека по условию.
- Pr (презентация WHOIFPI) - это вероятность того, что презентация имела бы первое место у человека.
Когда у человека появляется симптом или признак, Pr (проявление произошло у человека) составляет 100% и, следовательно, может быть заменено на 1 и может быть проигнорировано, поскольку деление на 1 не имеет никакого значения:
Общая вероятность того, что презентация произошла у человека, может быть приблизительно равна сумме индивидуальных условий кандидата:
Кроме того, вероятность того, что представление было вызвано каким-либо условием-кандидатом, пропорциональна вероятности состояния, в зависимости от того, с какой частотой оно вызывает представление:
где:
- Pr (Презентация WHOIFPI по условию) - это вероятность того, что презентация имела бы первое место у человека по условию.
- Pr (Condition WHOIFPI) - это вероятность того, что заболевание возникло на первом месте у индивидуума.
- r Условие → презентация - это частота, при которой состояние вызывает презентацию, то есть доля людей с заболеванием, которое проявляется во время презентации.
Вероятность того, что заболевание возникло бы в первую очередь у человека, приблизительно равна таковой для популяции, которая максимально похожа на человека, за исключением текущего представления, компенсируемая, где это возможно, относительными рисками, обусловленными известным фактором риска, который отличить особь от популяции:
где:
- Pr (Condition WHOIFPI) - это вероятность того, что заболевание возникло на первом месте у индивидуума.
- Состояние RR - это относительный риск состояния, связанный с известными факторами риска у человека, которые не присутствуют в популяции.
- Pr (Состояние в популяции) - это вероятность того, что состояние возникает в популяции, которая максимально похожа на индивидуума, за исключением представления.
В следующей таблице показано, как эти отношения могут быть построены для ряда условий-кандидатов:
Состояние кандидата 1 | Условие кандидата 2 | Условие кандидата 3 | |
Pr (Состояние популяции) | Pr (Условие 1 в популяции) | Pr (Условие 2 в популяции) | Pr (Условие 3 в популяции) |
Состояние RR | 1 руб. | 2 руб. | 3 руб. |
Pr (Условие WHOIFPI) | Pr (Условие 1 WHOIFPI) | Pr (Условие 2 WHOIFPI) | P (Условие 3 WHOIFPI) |
r Условие → презентация | r Условие 1 → презентация | r Условие 2 → презентация | r Условие 3 → презентация |
Pr (Презентация WHOIFPI по условию) | Pr (Презентация WHOIFPI по условию 1) | Pr (Презентация WHOIFPI по условию 2) | Pr (Презентация WHOIFPI по условию 3) |
Pr (Представление WHOIFPI) = сумма вероятностей в строке чуть выше | |||
Pr (Презентация вызвана состоянием человека) | Pr (Презентация вызвана состоянием 1 у человека) | Pr (Презентация вызвана условием 2 у человека) | Pr (Презентация вызвана условием 3 у человека) |
Еще одно «возможное условие» - это отсутствие отклонения от нормы, и представление представляет собой лишь (обычно относительно маловероятное) появление в основном нормального состояния. Его вероятность в популяции ( P (Нет аномалий в популяции) ) является дополнительной к сумме вероятностей «ненормальных» состояний кандидата.
Пример
Этот примерный случай демонстрирует, как применяется этот метод, но не представляет собой руководство по обработке аналогичных реальных случаев. Кроме того, в примере используются относительно определенные числа с иногда несколькими десятичными знаками , тогда как на самом деле часто есть просто приблизительные оценки, такие как очень высокие , высокие , низкие или очень низкие вероятности , но все же используются общие принципы метода.
Для человека (который становится «пациентом» в этом примере) анализ крови , например, на содержание кальция в сыворотке, показывает результат, превышающий стандартный референсный диапазон , который, согласно большинству определений, классифицируется как гиперкальциемия , которая становится «представлением». в таком случае. Клиницист (который в данном примере становится «диагностом»), который в настоящее время не видит пациента, узнает о своем открытии.
Исходя из практических соображений, врач считает, что показаний теста достаточно, чтобы просмотреть медицинские записи пациента . Для простоты допустим , что единственная информация , содержащаяся в медицинской документации является история семьи из первичного гиперпаратиреоза (здесь сокращенно PH), что может объяснить нахождение гиперкальциемии. Для этого пациента предположим, что результирующий наследственный фактор риска оценивается как относительный риск 10 (RR PH = 10).
Врач считает, что мотивации для проведения дифференциальной диагностики для выявления гиперкальциемии достаточно. Основными причинами гиперкальциемии являются первичный гиперпаратиреоз (ЛГ) и рак , поэтому для простоты список возможных состояний, о которых может подумать врач, можно представить следующим образом:
- Первичный гиперпаратиреоз (PH)
- Рак
- Другие заболевания, о которых может подумать врач (которые в остальной части этого примера называются просто «другими состояниями»)
- Нет болезни (или нет отклонений), и обнаружение полностью обусловлено статистической вариабельностью
Вероятность того, что «первичный гиперпаратиреоз» (PH) возник бы в первую очередь у человека ( P (PH WHOIFPI) ), можно рассчитать следующим образом:
Предположим, что последний анализ крови, сделанный пациентом, был проведен полгода назад и был нормальным, и что частота первичного гиперпаратиреоза в общей популяции, которая соответствует индивидууму (за исключением клинических проявлений и упомянутой наследственности), составляет 1 из 4000 на человека. год. Игнорируя более подробные ретроспективные анализы (такие как скорость прогрессирования заболевания и время задержки медицинского диагноза ), время риска развития первичного гиперпаратиреоза можно примерно рассматривать как последние полгода, поскольку ранее развивалась гиперкальциемия. вероятно, были пойманы на предыдущем анализе крови. Это соответствует вероятности первичного гиперпаратиреоза (ЛГ) в популяции:
С учетом относительного риска, связанного с семейным анамнезом, вероятность того, что первичный гиперпаратиреоз (ЛГ) возник бы в первую очередь у человека, исходя из имеющейся в настоящее время информации, становится:
Можно предположить, что первичный гиперпаратиреоз вызывает гиперкальциемию практически в 100% случаев (r PH → гиперкальциемия = 1), поэтому эту независимо рассчитанную вероятность первичного гиперпаратиреоза (PH) можно принять равной вероятности быть причиной презентация:
Что касается рака , то для простоты предполагается такое же время риска, и предположим, что заболеваемость раком в этом районе оценивается в 1 случай из 250 в год, что дает вероятность заболевания раком среди населения:
Для простоты предположим, что любая связь между семейным анамнезом первичного гиперпаратиреоза и риском рака игнорируется, поэтому относительный риск для человека заболеть раком в первую очередь аналогичен таковому для населения (RR рак = 1) :
Однако гиперкальциемия встречается примерно в 10% случаев рака [7] (r рак → гиперкальциемия = 0,1), поэтому:
Вероятность того, что гиперкальциемия возникла бы в первую очередь из-за других возможных состояний, может быть рассчитана аналогичным образом. Однако для простоты предположим, что вероятность того, что что-либо из этого произошло, в этом примере вычисляется как 0,0005.
В случае отсутствия болезни соответствующая вероятность в популяции дополняет сумму вероятностей для других состояний:
Вероятность того, что человек изначально будет здоровым, можно считать одинаковой:
Скорость, при которой в случае отсутствия аномального состояния все еще заканчивается измерением содержания кальция в сыворотке выше стандартного референсного диапазона (тем самым классифицируя его как гиперкальциемию), по определению стандартного референтного диапазона составляет менее 2,5%. Однако эта вероятность может быть дополнительно уточнена путем рассмотрения того, насколько измерение отклоняется от среднего значения в стандартном эталонном диапазоне. Предположим, что измерение сывороточного кальция составило 1,30 ммоль / л, что при стандартном референсном диапазоне, установленном на уровне от 1,05 до 1,25 ммоль / л, соответствует стандартной оценке 3 и соответствующей вероятности 0,14% того, что такая степень гиперкальциемии будет иметь место. произошли в первую очередь при отсутствии отклонений от нормы:
Впоследствии вероятность того, что гиперкальциемия не возникла в результате какого-либо заболевания, может быть рассчитана как:
Вероятность того, что гиперкальциемия возникла в первую очередь у человека, может быть рассчитана как:
Впоследствии вероятность того, что гиперкальциемия вызвана первичным гиперпаратиреозом (ЛГ) у человека, может быть рассчитана как:
Точно так же вероятность того, что гиперкальциемия вызвана раком у человека, может быть рассчитана как:
и для других условий кандидата:
и вероятность того, что болезни на самом деле нет:
Для пояснения эти расчеты приведены в виде таблицы в описании метода:
PH | Рак | Другие условия | Нет болезней | |
P (Состояние популяции) | 0,000125 | 0,002 | - | 0,997 |
RR x | 10 | 1 | - | - |
P (состояние WHOIFPI) | 0,00125 | 0,002 | - | - |
r Состояние → гиперкальциемия | 1 | 0,1 | - | 0,0014 |
P (гиперкальциемия WHOIFPI по состоянию) | 0,00125 | 0,0002 | 0,0005 | 0,0014 |
P (гиперкальциемия WHOIFPI) = 0,00335 | ||||
P (гиперкальциемия вызвана индивидуальным заболеванием) | 37,3% | 6.0% | 14,9% | 41,8% |
Таким образом, этот метод оценивает, что вероятность того, что гиперкальциемия вызвана первичным гиперпаратиреозом, раком, другими состояниями или отсутствием болезни вообще, составляет 37,3%, 6,0%, 14,9% и 41,8% соответственно, что может быть использовано при оценке дальнейших показаний к тестам. .
Этот случай продолжается в примере метода, описанного в следующем разделе.
Метод на основе отношения правдоподобия
Процедура дифференциальной диагностики может стать чрезвычайно сложной, если полностью принять во внимание дополнительные тесты и лечение. Один из методов, который представляет собой своего рода компромисс между клинической идеальностью и относительно простой в расчетах, - это метод, использующий отношения правдоподобия для получения последующих пост-тестовых правдоподобий.
Теория
Первоначальная вероятность для каждого потенциального состояния может быть оценена различными методами, такими как:
- По эпидемиологии, как описано в предыдущем разделе.
- Посредством распознавания паттернов, характерных для конкретной клиники , например, статистического знания о том, что пациенты, поступающие в конкретную клинику с конкретной жалобой, статистически имеют определенную вероятность каждого состояния-кандидата.
Один метод оценки правдоподобия даже после дальнейших тестов использует отношения правдоподобия (которые выводятся из чувствительности и специфичности ) в качестве коэффициента умножения после каждого теста или процедуры. В идеальном мире чувствительность и специфичность должны быть установлены для всех тестов для всех возможных патологических состояний. Однако в действительности эти параметры могут быть установлены только для одного из возможных условий. Умножение на отношения правдоподобия требует преобразования правдоподобия из вероятностей в шансы в пользу (далее называемые просто «шансы») на:
Однако это преобразование требуется только для условий-кандидатов с известным отношением правдоподобия. После умножения обратное преобразование в вероятность рассчитывается следующим образом:
Остальные условия-кандидаты (для которых нет установленного отношения правдоподобия для данного теста) можно для простоты скорректировать путем последующего умножения всех условий-кандидатов на общий коэффициент, чтобы снова получить сумму 100%.
Полученные вероятности используются для оценки показаний для дальнейших медицинских тестов , лечения или других действий. Если есть указание на дополнительный тест, и он возвращается с результатом, процедура повторяется с использованием отношения правдоподобия дополнительного теста. При обновлении вероятностей для каждого из возможных состояний показания для дальнейших тестов, лечения или других действий также изменяются, и поэтому процедуру можно повторять до конечной точки, где больше нет никаких указаний для выполнения дальнейших действий в данный момент. Такая конечная точка в основном возникает, когда одно условие-кандидат становится настолько определенным, что не может быть найдено ни одного теста, который был бы достаточно мощным, чтобы изменить профиль относительной вероятности, достаточно, чтобы мотивировать любое изменение в дальнейших действиях. Тактика достижения такой конечной точки с помощью как можно меньшего количества тестов включает проведение тестов с высокой специфичностью для условий с уже чрезвычайно высокой относительной вероятностью, потому что высокий коэффициент правдоподобия положительных результатов для таких тестов очень высок, что приводит к возникновению всех менее вероятных состояний. относительно более низкие вероятности. В качестве альтернативы, тесты с высокой чувствительностью к конкурирующим кандидатным условиям имеют отрицательное отношение правдоподобия , потенциально доводя вероятность конкурирующих кандидатных условий до незначительного уровня. Если такие незначительные вероятности достигаются, врач может исключить эти условия и продолжить процедуру дифференциальной диагностики только с оставшимися кандидатными состояниями.
Пример
Этот пример продолжается для того же пациента, что и в примере для метода, основанного на эпидемиологии. Как и в предыдущем примере метода, основанного на эпидемиологии, этот пример демонстрирует, как применяется этот метод, но не представляет собой руководство по работе с аналогичными случаями из реальной жизни. Кроме того, в примере используются относительно определенные числа, тогда как на самом деле часто есть только приблизительные оценки. В этом примере вероятности для каждого состояния-кандидата были установлены с помощью метода, основанного на эпидемиологии, следующим образом:
PH | Рак | Другие условия | Нет болезней | |
Вероятность | 37,3% | 6.0% | 14,9% | 41,8% |
Эти проценты также можно было установить на основе опыта работы в конкретной клинике, зная, что это проценты для окончательного диагноза для людей, обращающихся в клинику с гиперкальциемией и имеющих семейный анамнез первичного гиперпаратиреоза.
Состояние с наибольшей относительной вероятностью профиля (за исключением «отсутствия заболевания») - это первичный гиперпаратиреоз (ЛГ), но рак по-прежнему вызывает серьезную озабоченность, потому что, если это фактическое причинное состояние для гиперкальциемии, тогда выбор между лечением или вряд ли означает для пациента жизнь или смерть, фактически потенциально ставя показания на аналогичном уровне для дальнейших тестов для обоих этих состояний.
Здесь, предположим, что врач рассматривает относительную вероятность того, что они вызывают достаточно беспокойства, чтобы указать на отправку пациенту вызова клинициста, с дополнительным посещением медицинской лаборатории для дополнительного анализа крови, дополненного дополнительными анализами, включая паращитовидные железы. гормон при подозрении на первичный гиперпаратиреоз.
Для простоты предположим, что клиницист сначала получает результат анализа крови (в формулах сокращенно «BT») для анализа паратироидного гормона, и что он показал уровень паратироидного гормона, который повышен относительно того, что можно было бы ожидать от уровня кальция. .
Такое сочетание можно оценить как имеющее чувствительность приблизительно 70% и специфичность приблизительно 90% для первичного гиперпаратиреоза. [8] Это дает положительное отношение правдоподобия 7 для первичного гиперпаратиреоза.
Вероятность первичного гиперпаратиреоза теперь называется Pre-BT PH, потому что она соответствует до анализа крови (латинский предлог prae означает до). Он был оценен в 37,3%, что соответствует коэффициенту 0,595. С положительным отношением правдоподобия, равным 7 для анализа крови, послетестовые шансы рассчитываются как:
где:
- Шансы (PostBT PH ) - это вероятность первичного гиперпаратиреоза после анализа крови на паратироидный гормон.
- Шансы (PreBT PH - это вероятность первичного гиперпаратиреоза до анализа крови на паратиреоидный гормон).
- ЛГ (БТ) - это отношение правдоподобия положительного результата анализа крови на паратироидный гормон.
Коэффициент (PostBT PH ) 4,16 снова конвертируется в соответствующую вероятность следующим образом:
Таким образом, сумма вероятностей для остальных условий-кандидатов должна быть:
До анализа крови на паратироидный гормон сумма их вероятностей была:
Следовательно, чтобы соответствовать сумме 100% для всех условий кандидата, каждого из других кандидатов необходимо умножить на поправочный коэффициент:
Например, вероятность рака после теста рассчитывается как:
Вероятности для каждого состояния-кандидата до и после анализа крови приведены в следующей таблице:
PH | Рак | Другие условия | Нет болезней | |
P (PreBT) | 37,3% | 6.0% | 14,9% | 41,8% |
P (PostBT) | 80,6% | 1,9% | 4,6% | 12,9% |
Эти «новые» проценты, включая относительную вероятность первичного гиперпаратиреоза 80%, лежат в основе любых показаний для дальнейших тестов, лечения или других действий. В этом случае, скажем , что клиницист продолжает план пациента для участия в клиницисте визита для дальнейшего обследования, особенно сфокусировано на первичном гиперпаратиреозе.
Визит к клиницисту теоретически можно рассматривать как серию тестов, включающих как вопросы из истории болезни, так и компоненты физического осмотра , где пост-тестовая вероятность предыдущего теста может использоваться в качестве предтестовой вероятности. следующего. Показания для выбора следующего теста динамически зависят от результатов предыдущих тестов.
Предположим, что у пациента в этом примере выявлены, по крайней мере, некоторые симптомы и признаки депрессии, боли в костях, боли в суставах или запора большей степени тяжести, чем можно было бы ожидать от самой гиперкальциемии, что подтверждает подозрение на первичный гиперпаратиреоз. [9] и предположим, что отношения правдоподобия для тестов при умножении примерно дают результат 6 для первичного гиперпаратиреоза.
Наличие неспецифических патологических симптомов и признаков в анамнезе и обследовании часто одновременно указывает на рак, и, скажем, тесты дали общее отношение правдоподобия, которое оценивается в 1,5 для рака. В отношении других состояний, а также в случае отсутствия какого-либо заболевания, допустим, неизвестно, как на них влияют имеющиеся тесты, как это часто бывает в действительности. Это дает следующие результаты анамнеза и физического осмотра (сокращенно P&E):
PH | Рак | Другие условия | Нет болезней | |
P (PreH & E) | 80,6% | 1,9% | 4,6% | 12,9% |
Коэффициенты (PreH & E) | 4,15 | 0,019 | 0,048 | 0,148 |
Отношение правдоподобия по H&E | 6 | 1.5 | - | - |
Коэффициенты (PostH & E) | 24,9 | 0,0285 | - | - |
P (PostH & E) | 96,1% | 2,8% | - | - |
Сумма известных P (PostH & E) | 98,9% | |||
Сумма остатка P (PostH & E) | 1,1% | |||
Сумма остатка P (PreH & E) | 4,6% + 12,9% = 17,5% | |||
Поправочный коэффициент | 1,1% / 17,5% = 0,063 | |||
После исправления | - | - | 0,3% | 0,8% |
P (PostH & E) | 96,1% | 2,8% | 0,3% | 0,8% |
Эти вероятности после анамнеза и обследования могут дать врачу достаточно уверенности, чтобы спланировать пациенту операцию по паратиреоидэктомии с целью резекции пораженной ткани.
На данный момент вероятность «других состояний» настолько мала, что врач не может придумать для них какой-либо тест, который мог бы иметь значение, которое было бы достаточно существенным, чтобы сформировать показание для такого теста , и поэтому врач практически рассматривает « другие условия », что было исключено, в данном случае не в первую очередь из-за какого-либо конкретного теста для таких других состояний, которые были отрицательными, а из-за отсутствия положительных тестов до сих пор.
Для «рака» порог, при котором его можно уверенно считать исключенным, может быть более строгим из-за серьезных последствий его пропуска, поэтому врач может счесть, что показано по крайней мере гистопатологическое исследование резецированной ткани.
Этот случай продолжается в примере комбинаций в соответствующем разделе ниже.
Охват кандидатских условий
Достоверность как первоначальной оценки вероятностей по эпидемиологии, так и дальнейших исследований по отношениям правдоподобия зависит от включения условий-кандидатов, которые ответственны за как можно большую часть вероятности развития состояния, и клинически важно включить те из них. где относительно быстрое начало терапии, скорее всего, принесет наибольшую пользу. Если пропущено важное кандидатное состояние, ни один метод дифференциальной диагностики не даст правильного заключения. Потребность в поиске дополнительных условий для включения возрастает с увеличением серьезности самой презентации. Например, если единственным представлением является отклоняющийся лабораторный параметр и все общие вредные исходные условия были исключены, то может быть приемлемо прекратить обнаружение дополнительных состояний-кандидатов, но это было бы гораздо более вероятно неприемлемым, если бы представление было серьезным. боль.
Комбинации
Если два условия получают высокие посттестовые вероятности, особенно если сумма вероятностей для условий с известными отношениями правдоподобия становится выше 100%, то фактическое условие представляет собой комбинацию этих двух. В таких случаях это комбинированное условие может быть добавлено в список возможных условий, и вычисления следует начинать заново.
Чтобы продолжить пример, использованный выше, предположим, что анамнез и физикальное обследование также указали на рак, с отношением правдоподобия 3, что дает коэффициент (PostH & E) 0,057, что соответствует P (PostH & E) 5,4%. Это соответствует «сумме известного P (PostH & E)», равной 101,5%. Это показание для рассмотрения комбинации первичного гиперпаратиреоза и рака, такой как, в данном случае, карцинома паращитовидной железы, продуцирующая паратироидный гормон . Пересчет может Следовательно, необходимо, чтобы первые два состояния были разделены на «первичный гиперпаратиреоз без рака», «рак без первичного гиперпаратиреоза», а также «комбинированный первичный гиперпаратиреоз и рак», и отношения правдоподобия применялись к каждому состоянию отдельно. В этом случае, однако ткань уже была резецирована, при этом может быть проведено гистопатологическое исследование , которое включает в себя возможность карциномы паращитовидной железы при обследовании (что может повлечь за собой соответствующее окрашивание образца ). Допустим, гистопатологическое исследование подтверждает первичный гиперпаратиреоз, но также показало злокачественную картину . Согласно первоначальному эпидемиологическому методу, заболеваемость карциномой паращитовидных желез оценивается на уровне около 1 из 6 миллионов человек в год [10], что дает очень низкую вероятность без учета каких-либо тестов. Для сравнения, вероятность того, что незлокачественный первичный гиперпаратиреоз возник одновременно с несвязанным раком, который проявляется злокачественными клетками паращитовидной железы, рассчитывается путем умножения вероятностей двух. Однако результирующая вероятность намного меньше, чем 1 из 6 миллионов. Таким образом, вероятность карциномы паращитовидных желез после гистопатологического исследования может быть близка к 100%, несмотря на низкую вероятность возникновения.
Машинная дифференциальная диагностика
Машинная дифференциальная диагностика - это использование компьютерного программного обеспечения для частичной или полной дифференциальной диагностики. Это можно рассматривать как приложение искусственного интеллекта .
Многие исследования демонстрируют улучшение качества медицинской помощи и сокращение медицинских ошибок за счет использования таких систем поддержки принятия решений. Некоторые из этих систем разработаны для решения конкретных медицинских проблем, таких как шизофрения [11], болезнь Лайма [12] или пневмония, связанная с аппаратом искусственной вентиляции легких. [13] Другие , такие как ESAGIL, [14] Илиаде, QMR, DiagnosisPro, [15] VisualDx , [16] docLogica , Изабель, [17] ZeroMD, [18] DxMate, [19] Symptoma , и врач Познание [20] предназначены для охвата всех основных клинических и диагностических данных, чтобы помочь врачам быстрее и точнее поставить диагноз.
Однако все эти инструменты по-прежнему требуют передовых медицинских навыков для оценки симптомов и выбора дополнительных тестов для определения вероятности различных диагнозов. Машинная дифференциальная диагностика в настоящее время также не позволяет диагностировать множественные сопутствующие заболевания. [21] Таким образом, непрофессионалы все равно должны обращаться к врачу для постановки правильного диагноза.
История
Впервые метод дифференциальной диагностики был предложен для использования в диагностике психических расстройств Эмилем Крепелиным . Он более систематичен, чем устаревший метод диагностики по гештальту (слепку). [ необходима цитата ]
Альтернативные медицинские значения
«Дифференциальный диагноз» также используется более широко, просто для обозначения списка наиболее распространенных причин данного симптома, списка расстройств, аналогичных данному расстройству, или таких списков, когда они снабжены комментариями о том, как сузить список (например , Индекс дифференциальной диагностики Френча ). Таким образом, дифференциальный диагноз в этом смысле - это медицинская информация, специально организованная для помощи в диагностике.
Использование не только в медицине
Методы, аналогичные методам дифференциальной диагностики в медицине, также используются биологами- систематиками для идентификации и классификации организмов, живых и исчезнувших. Например, после обнаружения неизвестного вида сначала может быть составлен список всех потенциальных видов с последующим исключением одного за другим до тех пор, пока, в оптимальном случае, не останется только один потенциальный выбор. Аналогичные процедуры могут использоваться инженерами по техническому обслуживанию и ремонту автомобилей, а также автомобильными механиками и использоваться для диагностики неисправных электронных схем.
В искусстве
Американская телевизионная медицинская драма « Дом» с участием Хью Лори в роли главного героя доктора Грегори Хауса , возглавляющего команду диагностов в вымышленной клинической больнице Принстон-Плейнсборо в Нью-Джерси, вращается вокруг использования процедур дифференциальной диагностики в попытке поставить правильный диагноз. .
На протяжении всего сериала врачи диагностировали такие заболевания, как мастоцитоз , болезнь Пламмера , бешенство , синдром Кавасаки , оспу , риккетсиоз и десятки других.
Смотрите также
- Коморбидность
- Диагностика исключения
- Двойная диагностика
- Гендерная предвзятость в медицинском диагнозе
- Список медицинских симптомов
Рекомендации
- ^ «дифференциальный диагноз» . Мерриам-Вебстер (Медицинский словарь) . Проверено 30 декабря 2014 .
- ^ Уилсон, MC (2012). История пациента: доказательный подход к дифференциальной диагностике . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Макгроу Хилл. ISBN 9780071804202.
- ^ Зигенталер, Вальтер (2011). Дифференциальный диагноз во внутренней медицине: от симптома к диагнозу . Тиме. п. 6. ISBN 978-1604062199.
- ^ Лим, Эрик К.С.; Остер, Эндрю Дж. К.; Рафферти, Эндрю Т (2014). Записная книжка Черчилля по дифференциальной диагностике (Четвертое изд.). Elsevier Health Sciences. ISBN 978-0702054044.
- ^ Ср. VINDICATE - Мнемоника для дифференциальной диагностики на PG Blazer.com.
- ^ Ричардсон, WS. (Март 1999 г.). «Справочники по медицинской литературе: XV. Как использовать статью о вероятности заболевания для дифференциальной диагностики». ДЖАМА . 281 (13): 1214–1219. DOI : 10,1001 / jama.281.13.1214 . PMID 10199432 . S2CID 2389981 . [1]
- ^ Секкареччиа, Д. (март 2010 г.). «Гиперкальциемия, связанная с раком» . Может Фам Врач . 56 (3): 244–6, e90–2. PMC 2837688 . PMID 20228307 . [2] [3]
- ^ [4]Lepage, R .; d'Amour, P .; Буше, А .; Hamel, L .; Demontigny, C .; Лабель, Ф. (1988). «Клинические характеристики иммуноанализа паратирина с динамически определяемыми контрольными значениями». Клиническая химия . 34 (12): 2439–2443. DOI : 10.1093 / clinchem / 34.12.2439 . PMID 3058363 .
- ^ Баргрен, AE; Репплингер, Д .; Chen, H .; Сиппель, RS (2011). «Могут ли биохимические отклонения предсказать симптоматологию у пациентов с первичным гиперпаратиреозом?». Журнал Американского колледжа хирургов . 213 (3): 410–414. DOI : 10.1016 / j.jamcollsurg.2011.06.401 . PMID 21723154 .
- ^ Лечение рака паращитовидной железы в Национальном институте рака. Последнее изменение: 11.03.2009
- ^ Razzouk, D .; Мари, JJ; Сиракава, I .; Wainer, J .; Сигулем, Д. (январь 2006 г.). «Система поддержки принятия решений при диагностике шизофренических расстройств» . Бразильский журнал медико-биологических исследований . 39 (1): 119–28. DOI : 10.1590 / s0100-879x2006000100014 . PMID 16400472 .
- ^ Hejlesen OK, Olesen KG, Dessau R, Beltoft I, Trangeled M (2005). «Поддержка принятия решений для диагностики болезни Лайма» . Исследования в области технологий здравоохранения и информатики . 116 : 205–10. PMID 16160260 .
- ^ «Оценка компьютерной системы поддержки принятия решений (DSS) для диагностики и лечения искусственной вентиляции легких (ВАП) в отделении интенсивной терапии (ОИТ)» . nih.gov . Архивировано из оригинального 10 февраля 2009 года . Проверено 3 октября 2008 года .
- ^ esagil.org
- ^ «Инструмент напоминания о дифференциальной диагностике DiagnosisPro» . диагностикаpro.com . Архивировано из оригинального 2 -го октября 2008 года . Проверено 3 октября 2008 года .
- ^ visualdx.com
- ^ isabelhealthcare.com
- ^ «Инструмент диагностики ZeroMD и сообщество» . ZeroMD.com . Проверено 12 июля 2013 года .
- ^ dxmate.com
- ^ Physiciancognition.com
- ^ Wadhwa, RR; Park, DY; Натович, MR (2018). «Точность компьютерных диагностических инструментов для выявления сопутствующих генетических нарушений». Американский журнал медицинской генетики Часть А . 176 (12): 2704–2709. DOI : 10.1002 / ajmg.a.40651 . PMID 30475443 . S2CID 53758271 .