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QUIEN QUIERE SER UN EXPERTO EN DIAGNOSTICO?

(Primera parte)

László y Klara Polgár, dos educadores Húngaros cierta vez tuvieron la determinación de demostrar que las mujeres podían ser tan buenas como los hombres para los retos de pensamiento espacio-temporal, como, por ejemplo, jugar ajedrez. Hace más de treinta años el pensamiento habitual era que los talentos o “expertos” en ajedrez eran natos, así como los expertos en otras áreas, como música, matemáticas, arte y… medicina.

Lászlo y Klara educaron a sus tres hijas en casa, y parte del temario incluía la clase de ajedrez. Al paso de los años su esfuerzo rindió frutos. En el año 2000 las tres niñas ya se encontraban entre los diez mejores jugadores del mundo. Judit, la menor, llegó al grado de Grand Master de la FIDE a los 15 años de edad, derrotando a su paso a muchos chicos. La tesis de sus padres fue “los genios (talentos, expertos) no nacen, se hacen”.

¿Qué tienen en común los grandes expertos en otras áreas con la medicina (y por lo tanto con los buenos diagnosticadores)? Bloom en su ya clásico texto “Desarrollando el talento en los jóvenes”, hace una recopilación de las características de los talentos y los expertos tratando de predecir quién y cómo será un experto. Entre sus conclusiones, menciona que los deportes es la única rama en donde lo innato cuenta (si eres más alto y tienes genética musculosa, serás mejor garrochista); pero al hablar de artes, ajedrez, matemáticas y medicina, el IQ, clase social o belleza no son un común denominador para hacer un experto. De su trabajo concluye que lo que más ha influido en la creación de las grandes mentes, expertos y talentos, es: la PRÁCTICA; cantidad y calidad de práctica; practicar intensamente, estudiar con maestros devotos y tener un apoyo entusiasta por parte de su familia. Otros estudios en el área de la psicología han demostrado resultados similares: los expertos se hacen, no nacen.

La relación entre experiencia y “performance” se describe previamente por Krampe y Ericsson en 1996 en el campo de la música.

¿Y en medicina?

El diagnóstico certero requiere un gran porcentaje de experiencia. Desgraciadamente eso solo lo obtenemos con el tiempo, y exposición. Ver pacientes y más pacientes. Esto lo demuestran varios estudios; entre ellos mencionaré dos, el primero el de Hobus & Schmitt, quienes evalúan cómo la certeza diagnóstica va aumentando con la edad y experiencia.

El otro estudio interesante es sobre el reconocimiento de patrones en dermatología. Kulatunga-Moruzi et al., dieron datos verbales, visuales y la combinación de ambos a dermatólogos experimentados, médicos de atención primaria (AP) y a residentes en dermatología sobre condiciones de la piel. Los resultados se presentan en esta gráfica

Siendo residente es obvio que se pasan una gran parte del tiempo leyendo y su diagnóstico viene, en su mayoría, de la memoria de lectura; al enfrentarse a un diagnóstico puramente visual, no reconoce la entidad, y fallan más. En cambio, la experiencia visual del dermatólogo y el médico de atención primaria es más obvia.

El mensaje es claro, la próxima vez que veamos a nuestros pupilos no diagnosticar o mal-diagnosticar una entidad clínica con tan solo verla, preguntémonos antes si han tenido la exposición suficiente a ese tipo de entidades, ya sea viendo pacientes reales o mediante herramientas como un buen atlas o imágenes mediante la plataforma tecnológica. Es posible que también le falten años de experiencia (el número mágico es ¡10 años o 10,000 horas de práctica!).

Mejor preguntémonos si la falta de exposición es por falta de interés del estudiante/residente o por que no le hemos proveído de esa oportunidad. La primera sí merece un regaño y orientación, la segunda, una introspección nuestra.

  • Krampe, R. T., & Ericsson, K. A. (1996). Maintaining excellence: Cognitive-motor performance in pianists differing in age and skill level. Journal of Experimental Psychology: General, 125, 331-359.
  • Hobus PPM, Schmidt HG. 1993. In: Schmidt HG. The encapsulation framework in the presentation of physicians’ recall of clinical cases. Presented at the annual meeting of the American Educational Research Association. Seattle, WA, 2001
  • Kulatunga-Moruzi C, Brooks LR, Norman GR. Using comprehensive feature lists to bias medical diagnosis. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 2004 May;30(3):563-72.

Carlos A. Cuello García
Centro de Medicina Basada en Evidencia del Tecnológico de Monterrey
www.cmbe.net

QUE TIENEN EN COMUN LOS MEDICOS Y LOS DETECTIVES?

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El inspector Gregory, de Scottland Yard, entrevista a Sherlock Holmes, quien intenta hallar un caballo de carrera desaparecido, llamado “Silver Blaze”, y al mismo tiempo identificar al asesino de John Straker, el entrenador de Silver Blaze, quien fue hallado muerto en el establo de un golpe a la cabeza.

– ¿Hay algo que yo deba notar o algo que deba llamar mi atención en este caso? –pregunta el inspector a Holmes.

– Sí – contesta Holmes- el punto interesante aquí es el perro guardián del establo.

– Pero –replica el inspector-  el perro no hizo nada durante la noche.

– Precisamente, ése es el punto interesante…

El perro “vigía” del establo no había hecho ruido alguno porque fue el mismo entrenador de Silver Blaze (y a la vez dueño del perro) quien intentó robarse al caballo. Silver Blaze fue quien accidentalmente (de un susto) mató a su entrenador cuando este trataba de herirlo para que perdiera la carrera del día siguiente. El perro no ladró porque reconoció a su amo.

Holmes, al final alaba la pericia del inspector Gregory al ayudarle a resolver el caso; “la única pena” dice Holmes “es que le falta imaginación”.

El clínico, como Sherlock, debe saber reconocer los recovecos de una historia clínica, basada en una adecuada reunión de datos, saber identificar lo presente, pero también lo ausente, inconsistencias, claves diagnósticas, probabilidades y previene cambios en el futuro.

Los médicos, como los detectives comparten ciertas características, por ejemplo:

  • Comparten el método científico desde el siglo 19
  • Empezaron en sociedades de clase media a media alta
  • Tienen fe en la lógica
  • Tienen patrones de trabajo similares
  • Habilidad para la “observación”
  • Habilidad para la “inducción”, “deducción” y “abstracción”
  • Conocimiento universal (no solo en su área de especialidad, sino en todo tipo de conocimiento que abarca ciencias, arte e historia)
  • Habilidad para reconstruir perfiles sociales y psicológicos
  • Habilidad para detectar inconsistencias

El mismo creador de Sherlock, Sir Arthur Conan Doyle, era médico (así como Wattson); de hecho, la creación de Sherlock la basó en los métodos utilizados por su mentor, el Dr. Joseph Bell (mejor conocido por describir la parálisis facial que lleva su nombre) (Leibow 1982)

El razonamiento clínico y el diagnóstico, errores comunes

La inferencia en medicina consiste en una evaluación o proceso que realiza la mente entre conceptos que, al interactuar, muestran sus propiedades de forma discreta. Para esto se utiliza la abstracción. En pocas palabras es sacar una consecuencia o deducir algo de otra cosa. Holmes, como todos los clínicos, utiliza la abstracción (una mezcla de inducción y deducción) para generar hipótesis y después comprobarlas con evidencias.

Juan está mirando a Ana, pero Ana está mirando a Jorge. Juan está casado, pero Jorge, no. Pregunta: ¿Está una persona casada mirando a una persona soltera?

A) Sí
B) No
C) No se puede saber

La respuesta correcta es “A” ¿Por qué?

Un error común en el análisis de la evidencia es que no vemos las posibilidades por completo y nos vamos a lo más rápido y fácil, muchas veces sin pensarlo. La mayoría de las personas que contestan a esta pregunta escogen, en primera instancia, la letra C

A esto, el doctor Stanovich, en un reciente artículo publicado en Scientific American (Stanovich 2009), le llama “dis-raciocinio”  (en inglés, dysrationalia), es decir, a la ocurrencia de muchas personas (todos con IQ alto o normal) de dejar pasar información importante y que muchas veces nos vamos por lo más rápido y fácil.

Pongamos otro ejemplo (trate de contestar sin leer la respuesta):

Un bate y una pelota de beisbol cuestan en total $1.10 dólares, el bate cuesta $1.00 dólar MÁS que la pelota. ¿Cuánto cuesta la pelota?

A) 0.20 (veinte centavos)
B) 0.10 (diez centavos)
C) 0.05 (cinco centavos)

La respuesta correcta es C, cinco centavos. Si bien la mayoría se iría primero por la opción B, si lo piensan dos veces esto es imposible, ya que si la pelota costara 10 centavos, el bate tendría que costar 1 dólar más, es decir, 1.10, por lo que la suma (0.10 +1.10) daría 1.20 dólares.

Según el Dr. Stanovich, esto está costando millones de dólares en mercados y negocios, y sospecha que muchos clínicos toman decisiones en base a este disraciocinio y en consecuencia cirugías innecesarias, tratamientos absurdos o “quackery”.

Raro, pero hace más de un siglo, el mismo Sherlock hablaba de algo parecido, si bien, NUNCA dijo “elemental, mi querido Watson”, si decía lo siguiente:

  • Ves, pero no observas
  • Ya conoces mis métodos, están basados en observar los pequeños detalles.
  • Nunca confíes en impresiones generales, mi amigo, concéntrate en los detalles.
  • Es un error hacer teorías antes de tener datos.
  • Los insensatos cambian los hechos para encajar en sus teorías, en lugar de buscar teorías que encajen en sus datos.
  • El mundo está lleno de cosas obvias que nadie observa ni por casualidad.

El clínico diagnostica de muchas formas utilizando distintas estrategias dependiendo del caso. En muchas ocasiones utiliza un método automático o no-analítico de reconocimiento de patrones visuales, es decir, lo que llamamos en México, diagnóstico “de camión” o “spot diagnosis”. Por ejemplo, un oftalmólogo que ve un desprendimiento de retina, un pediatra que aprecia una varicela florida, un genetista que ve a un paciente con síndrome Down, o un dermatólogo que ve una placa de psoriasis. Estos diagnósticos son hechos a la vista y sin análisis consciente de las hipótesis. La segunda gran estrategia es el análisis hipotético-deductor, que utiliza generación de hipótesis y las descarta conforme avanza en el proceso diagnóstico (Elstein 2002)

Recientemente, Carl Heneghan y cols. de la Universidad de Oxford, describieron los estadios del proceso diagnóstico, en un ejercicio que él y su equipo hicieron en varios clínicos; estos son tres y se aprecian en la siguiente figura (Heneghan 2009)

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No todos son utilizados en cada ocasión que vemos un paciente, y no todas las estrategias son correctas (de hecho, no existe una que sea “la correcta”). En el proceso diagnóstico es donde más se aplica la individualidad de la evidencia a cada paciente en particular.

En siguientes posts hablaremos de cada una de estas estrategias y cómo sacar el máximo provecho de cada una, así como una descripción de cómo llegamos a diagnósticos cuando se trata de casos complejos.

Carlos A. Cuello García
Centro de Medicina Basada en Evidencia del Tecnológico de Monterrey
www.cmbe.net

Referencias

  • Leibow 1982: Leibow E. Dr Joe Bell: Model for Sherlock Holmes. Bowling Green, Ohio: Bowling Green University Popular Press,1982
  • Stanovich 2009: Keith E. Stanovich, “Rational and Irrational Thought: The Thinking That IQ Tests Miss,” Scientific American, November/December 2009, pp. 35-36.
  • Elstein 2002: Elstein AS, Schwartz A. Clinical problem solving and diagnostic decision making: selective review of the cognitive literature. BMJ. 2002 Mar 23;324(7339):729-32.

DIAGNOSTICOS USANDO EL TELEFONO

El uso de teléfonos “inteligentes”, los llamados smartphones, se incrementa cada vez más en medicina. Los radiolocalizadores están siendo reemplazados por estos teléfonos (BBC). Incluso ya hay hospitales que compran smartphones para sus médicos de base y los obligan a usarlos (Amednews).

La utilidad de estos teléfonos se entiende fácil. Su conectividad a internet hace de ellos una herramienta óptima para el acceso (en cualquier lugar) a información médica actual y relevante. Pero igual de interesantes son las aplicaciones médicas que existen. Estos “programas” van desde las más esenciales referencias médicas y calculadoras clínicas hasta las más absurdas pruebas diagnósticas. En lo personal, yo uso el iPhone, y quiero compartirles algunas de estas “pruebas diagnósticas” con las que me he topado últimamente.

iStethoscope. Esta aplicación graba los ruidos cardiacos y luego los grafica en un bonito fonocardiograma. Novedoso sí, útil probablemente no. Por lo menos el autor aclara las limitaciones de su programa.

Audiometry. Como su nombre lo indica, usando los audífonos del iPhone, la aplicación va generando sonidos a diferentes frecuencias e intensidades.

Eyephone. Un estuche de herramientas para pruebas oftalmológicas, incluyendo una tarjeta virtual de Snellen para agudeza visual.

Crytranslator. ¿No sabes por qué llora tu bebé? Esta aplicación es para ti. Con tu iPhone podrás identificar 5 tipos de llantos y diagnosticar la necesidad del niño (hambre, sueño, estrés, enfado, aburrimiento). Tan absurdo que me gusta. Hasta tiene su soporte bibliográfico. Ya no se necesita ser buenos padres, sólo se requiere un smartphone.

Finalmente, vale la pena mencionar un proyecto de STAR Analytical Services y financiado por Bill Gates el cual grabará en tu teléfono la tos de un paciente e identificará la causa y el diagnóstico (supuestamente). ¿Les gustaría que les tosieran y les llenaran de gérmenes sus iPhones?

Tal vez nos desviamos de la verdadera utilidad de estos teléfonos “inteligentes”. Sin lugar a dudas, pueden ser herramientas muy útiles para el clínico. De las pseudopruebas diagnósticas que ofrecen, da curiosidad saber qué tan buenas serían en verdaderos estudios clínicos comparándolos contra pruebas diagnósticas de referencia.

Giordano Pérez Gaxiola
Departamento de Medicina Basada en la Evidencia
Hospital Pediátrico de Sinaloa

EJERCICIO DE DIAGNOSTICO RAPIDO DE INFLUENZA

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Vamos a aprovechar el reporte recién publicado en JAMA, proveniente del MMWR del CDC, para hacer un ejercicio diagnóstico. El artículo habla de la exactitud que tuvo una prueba rápida para la detección de influenza en 2 brotes escolares hace algunos meses: sensibilidad del 47% y especificidad del 86%.

Para comenzar, vamos a asumir que la prueba rápida que utilizaron los autores es igual a la que tenemos en nuestro trabajo y tendrá la misma validez y seguridad. Luego, vamos a transformar la sensibilidad y especificidad en cocientes de probabilidad: LR+ 3.36, LR- 0.62.

Ahora, vamos a plantear 2 situaciones clínicas: un hospital con una alta prevalencia de influenza, y después un consultorio con baja prevalencia de la enfermedad.

En el hospital:

Para poder saber cómo se modifica la probabilidad de tener o no una enfermedad con una prueba diagnóstica, tenemos que conocer la prevalencia de dicha patología en donde estamos trabajando. Como no tenemos ningún estudio de prevalencia, vamos a usar nuestra experiencia.

Recibimos en el hospital a un niño de 10 años con dificultad respiratoria y fiebre, y tenemos la duda si pudiera tener influenza. Recordamos que de los últimos 10 niños que han ingresado al hospital por un cuadro similar al de nuestro paciente, a 5 se les diagnosticó finalmente influenza A(H1N1) por PCR. Aunque no es evidencia, con esto tenemos una “estimación educada” de que la prevalencia en nuestro hospital es del 50% (altísima). Si esa prevalencia fuera correcta, significaría que nuestro paciente tiene alrededor de 50% de probabilidad de tener influenza, antes de hacerle cualquier prueba diagnóstica.

Entonces, decidimos hacerle la prueba rápida y resulta negativa. ¿Significa que entonces no tiene influenza? Considerando el LR- de 0.62, la probabilidad de que nuestro paciente tenga influenza disminuyó del 50% aproximadamente al 40%.

fagan negEsto es un decremento casi insignificante. ¿De qué nos sirvió la prueba? El paciente tenía dificultad respiratoria y fiebre, y proviene de una población con una alta prevalencia de influenza. El resultado negativo de la prueba rápida ¿nos hará cambiar nuestro manejo? Probablemente no.

¿Y si hubiera salido positivo? Con el LR+ de 3.36, la probabilidad del 50% que tendría nuestro paciente aumenta al 77%. Ahora, ya sabíamos que nuestro paciente tenía una probabilidad alta de tener influenza, ¿la prueba positiva nos haría cambiar nuestro manejo? La decisión de hospitalizar, de proveer oxígeno, de iniciar antivirales, etc., será tomada por el estado clínico y los factores de riesgo del paciente, no precisamente por el resultado de esta prueba rápida.

En el consultorio:

Ahora imaginemos que un paciente igual llega a nuestro consultorio. Haciendo memoria, recordamos que de los últimos 10 pacientes, sólo 1 tuvo influenza. Nuestra estimación de la prevalencia sería del 10%.

Entonces, si a mi paciente del consultorio (probabilidad antes de la prueba del 10%) le sale negativa la prueba rápida, su probabilidad de tener influenza bajará al 6%.Y si saliera positiva, subiría del 10% al 27%. De nuevo, el manejo del niño no dependerá del resultado de la prueba rápida.

Las limitaciones de estas pruebas rápidas (incluyendo que no distinguen entre influenza estacional y pandémica) las hacen poco útiles para el abordaje y el manejo del paciente con sospecha de influenza. Es por eso que las decisiones de hospitalización o uso de antivirales deben ser tomadas utilizando nuestro juicio clínico y según los factores de riesgo de nuestros pacientes.

Giordano Pérez Gaxiola
Departamento de Medicina Basada en la Evidencia
Hospital Pediátrico de Sinaloa