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Stratégies de prise de décisions clinique

Par Douglas L. McGee, DO, Emergency Medicine Residency Program, Albert Einstein Medical Center;Albert Einsterin Healthcare Network

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L'une des stratégies les plus couramment utilisées dans la prise de décision médicale s'inspire de la méthode scientifique de génération d'hypothèses suivie du test de ces hypothèses. Les hypothèses diagnostiques sont ensuite acceptées ou rejetées en fonction des tests.

Génération d'hypothèses

La génération d'hypothèses consiste à identifier les principales possibilités diagnostiques (diagnostic différentiel) qui pourraient rendre compte du problème clinique du patient. La plainte principale du patient (p. ex., douleur thoracique) et les données démographiques de base (âge, sexe, groupe ethnique) sont les points de départ du diagnostic différentiel, qui est habituellement généré par une reconnaissance de schémas diagnostiques. À chaque élément de la liste des possibilités est idéalement assigné une probabilité estimée ( Probabilité et odds), ou vraisemblance, qu'elle soit le bon diagnostic (probabilité pré-test, Diagnostic différentiel hypothétique et probabilités pré- et post-test chez un hypertendu de 50 ans, fumeur, diabétique qui présente des douleurs thoraciques).

Les médecins utilisent souvent des termes vagues tels que " hautement probable ", " improbable " et " impossible à exclure " pour décrire la probabilité d'une maladie. Les médecins et les patients interprètent souvent mal ces termes semi-quantitatifs; une terminologie statistique explicite doit être utilisée en sont lieu et place si elle est disponible. Les calculs mathématiques peuvent permettre la prise de décision et, même lorsque des chiffres exacts ne sont pas disponibles, ils peuvent mieux définir les probabilités cliniques et leurs relations logiques.

Test des hypothèses

Le diagnostic différentiel initial basé sur la plainte principale et la démographie est habituellement très large, le médecin teste donc en premier des hypothèses lors du recueil de l'anamnèse et de l'examen clinique, en posant des questions ou en pratiquant des examens spécifiques qui soutiennent ou réfutent un diagnostic présumé. Par exemple, chez un patient souffrant de douleurs thoraciques, des antécédents de douleurs et de gonflement de la jambe, une jambe douloureuse détectée à l'examen accroît la probabilité d'embolie pulmonaire.

Lorsque l'anamnèse et l'examen clinique sont évidents, un diagnostic présomptif est posé. Les tests diagnostiques sont utilisés lorsque des incertitudes persistent après l'anamnèse et l'examen clinique, en particulier lorsque les maladies dont on évoque le diagnostic sont graves ou que leur traitement est dangereux ou coûteux. Les résultats des tests vont ultérieurement modifier les probabilités des différents diagnostics (probabilités post-tests). Par exemple, le Diagnostic différentiel hypothétique et probabilités pré- et post-test chez un hypertendu de 50 ans, fumeur, diabétique qui présente des douleurs thoraciques montre comment les informations supplémentaires selon lesquelles le patient hypothétique avait des douleurs et des œdèmes des jambes et un ECG et une rx thorax normaux modifient les probabilités diagnostiques, la probabilité d'un syndrome coronarien aigu, d'un anévrisme disséquant et d'un pneumothorax diminue et la probabilité d'une embolie pulmonaire augmente. Les modifications de ces probabilités peuvent conduire à pratiquer des examens supplémentaires (dans cet exemple, probablement une angio-TDM du thorax) qui modifient ultérieurement une probabilité post-test (v. Diagnostic différentiel hypothétique et probabilités pré- et post-test chez un hypertendu de 50 ans, fumeur, diabétique qui présente des douleurs thoraciques) et, dans certains cas, confirme ou réfute le diagnostic.

Diagnostic différentiel hypothétique et probabilités pré- et post-test chez un hypertendu de 50 ans, fumeur, diabétique qui présente des douleurs thoraciques

Diagnostic

Probabilité pré-test

Probabilité posttest I (Informations supplémentaires selon lesquelles le patient a des douleurs de jambe, des œdèmes et un ECG et une rx thorax normaux)

Probabilité post-test II (Constatations supplémentaires d'anomalies segmentaires sur l'angio-TDM du thorax et une troponine I sérique normale)

Syndrome coronarien aigu

40%

28%

1%

infarctus du myocarde avec élévation du segment ST

20%

< 1%

< 1%

Douleur de la paroi thoracique

30%

20%

< 1%

Embolie pulmonaire

5%

50%

98%

Anévrisme disséquant de l'aorte thoracique

< 3%

< 1%

< 1%

Pneumothorax spontané

< 2%

< 1%

< 1%

Estimations des probabilités et du seuil thérapeutique

La probabilité de maladie à laquelle, et au-dessus de laquelle, le traitement est administré et aucun autre examen n'est justifié, est appelé le seuil thérapeutique.

L’exemple hypothétique présenté ci-dessus d’un patient souffrant de douleurs thoraciques montre une convergence vers un diagnostic quasiment certain (98% de probabilité). Lorsque le diagnostic d'une maladie est certain, la décision de traiter est la certitude qu'il existe un bénéfice à traiter (par rapport à l'absence de traitement et en tenant compte des effets indésirables de ce dernier). Lorsque le diagnostic présente un certain degré d’incertitude, comme c’est presque toujours le cas, la décision de traiter doit également évaluer le bénéfice du traitement d’un patient par rapport au risque de traiter à tort un patient bien portant ou un patient porteur d’un autre trouble; les avantages et les risques doivent prendre en compte les conséquences financières et médicales. Cet équilibre doit tenir compte à la fois de la probabilité de la maladie et de l'importance des avantages et des risques. Cet équilibre détermine là ou le médecin place le seuil thérapeutique.

Conceptuellement, si le bénéfice du traitement est très élevé et si le risque est très faible (comme donner un antibiotique sans danger à un patient souffrant de diabète mais qui présente peut-être une infection mettant en jeu le pronostic vital), les médecins ont tendance à accepter une haute incertitude diagnostique et peuvent décider de débuter un traitement, même si la probabilité d'infection est relativement faible (p. ex., 30%, Variation du seuil thérapeutique en fonction du risque thérapeutique.). Cependant, lorsque le risque du traitement est très élevé (comme lorsque dans le cas d'une pneumonectomie pour un possible cancer du poumon), les médecins veulent être extrêmement sûr du diagnostic et ne recommandent le traitement que lorsque la probabilité de cancer est très élevée, peut-être > 95% ( Variation du seuil thérapeutique en fonction du risque thérapeutique.). Il est à noter que le seuil thérapeutique ne correspond pas nécessairement à la probabilité à laquelle une maladie peut être considérée comme confirmée ou infirmée. Il intervient lorsque le risque de ne pas traiter est supérieur au risque de traiter.

Variation du seuil thérapeutique en fonction du risque thérapeutique.

Les lignes horizontales représentent les probabilités post-test.

Quantitativement, le seuil thérapeutique peut être décrit comme le point où la probabilité de la maladie (p) multipliée par le bénéfice qu'il y a à traiter un patient porteur de la maladie (B) est égal à la probabilité qu'il n'y ait aucune maladie (1 p) multiplié par le risque de traiter une personne saine (R). Ainsi, au seuil thérapeutique

p × B = (1 p) × R

En calculant p, cette équation se réduit à

p = R/(B + R)

À partir de cette équation, il est évident que si B (bénéfice) et R (risque) sont égaux, le seuil thérapeutique devient 1/(1 + 1) = 0,5, ce qui signifie que lorsque la probabilité de maladie est > 50%, les médecins traiteraient et lorsque la probabilité est < 50%, les médecins ne traiteraient pas.

Un patient souffrant de douleurs thoraciques constitue un bon exemple clinique. Quelle doit être la probabilité clinique d’infarctus du myocarde aigu avant que le traitement thrombolytique ne soit administré, sachant que le seul risque pris en compte est la mortalité à court terme ? S’il est postulé (comme exemple) que la mortalité due à une hémorragie intracrânienne due à un traitement thrombolytique est de 1%, alors R vaut 1%, c.-à-d., le taux de létalité d'un patient qui n'a pas d'infarctus du myocarde mais qui est traité. Si la mortalité nette en cas d’infarctus du myocarde est abaissée de 3% par un traitement thrombolytique, alors B est à 3%. Alors, le seuil thérapeutique est 1/(3 + 1) ou 25%; le traitement doit donc être administré si la probabilité d'infarctus du myocarde aigu est > 25%.

Comme alternative, l'équation du seuil thérapeutique peut être présentée de façon différente pour montrer que seuil thérapeutique est le point où la probabilité de maladie p/(1 p) est égale au rapport risque: bénéfice (R/B). Le même résultat numérique est obtenu comme dans l'exemple décrit précédemment, lorsque le seuil thérapeutique se trouve au niveau de la probabilité du rapport risque: bénéfice (1/3); le risque de 1/3 correspond à la probabilité précédemment obtenue de 25% ( Probabilité et odds).

Limitations

La prise de décision clinique quantitative semble précise, mais de nombreux éléments de calcul étant souvent mal connus (si même ils ne sont pas inconnus), cette méthodologie est difficile à utiliser dans tous les cas sauf dans les cas cliniques les mieux définis et documentés.

Ressources dans cet article