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Estrategias para la toma de decisiones médicas

Por

Douglas L. McGee

, DO, Emergency Medicine Residency Program, Albert Einstein Medical Center

Última modificación del contenido nov. 2018
Información: para pacientes
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Una de las estrategias utilizada con mayor frecuencia para la toma de decisión médica refleja el método científico de generación de hipótesis seguido por la comprobación de la hipótesis. Las hipótesis diagnósticas se aceptan o se rechazan sobre la base de la comprobación.

Generación de hipótesis

La generación de hipótesis implica identificar las principales posibilidades diagnósticos (diagnósticos diferenciales) que pueden ser los determinantes del problema clínico del paciente. El síntoma principal del paciente (p. ej., dolor torácico) y los datos demográficos básicos (edad, sexo, raza) son los puntos de partida para el diagnóstico, que normalmente surge por el reconocimiento de patrones. Lo ideal es asignar a cada elemento de la lista de posibilidades una probabilidad estimada o probabilidad de que el diagnóstico sea el correcto (probabilidad preprueba; p.ej., véase tabla Diagnósticos diferenciales hipotéticos y probabilidades preprueba).

Los médicos suelen utilizan términos vagos como "altamente probable", "improbable" y "no puede descartarse" para describir la probabilidad de una enfermedad. A menudo, los médicos y los pacientes malinterpretan esos términos semicuantitativos; cuando esté disponible debe utilizarse, en cambio, la terminología estadística explícita. Los cálculos matemáticos asisten a la toma de decisiones médicas y, aun cuando no se disponga de números exactos, pueden definir mejor las probabilidades clínicas y restringir el listado de más enfermedades hipotéticas.

Probabilidad y posibilidades

La probabilidad de que ocurra una enfermedad (o acontecimiento) en un paciente cuya información clínica se desconoce es la frecuencia con la que sucede esa enfermedad o acontecimiento en una población. Las probabilidades van desde 0,0 (imposible) a 1,0 (seguro) y a menudo se expresan como porcentajes (de 0 a 100). Una enfermedad que sucede en 2 de 10 pacientes tiene una probabilidad de 2/10 (0,2 o 20%). Las probabilidades muy pequeñas se redondean a 0, lo que así excluye toda posibilidad de enfermedad (a veces hecha con un razonamiento clínico implícito) y pueden llevar a conclusiones erróneas cuando se usan métodos cuantitativos.

Las posibilidades (odds) representan la proporción de pacientes afectados respecto de los no afectados (es decir, la proporción de enfermedad a ausencia de enfermedad). Así, una enfermedad que afecta a 2 de 10 pacientes (probabilidad de 2/10) tiene una posibilidad de 2/8 (0,25, a menudo expresado como 1 en 4). Las posibilidades (Ω) y las probabilidades (p) pueden convertirse entre sí, como Ω= p/(1 p) o p =Ω/(1 +Ω).

Comprobación de la hipótesis

El diagnóstico diferencial inicial basado en el síntoma principal y la demografía suele ser muy grande, por lo que el médico primero comprueba las posibilidades hipotéticas durante la anamnesis y el examen físico, hace preguntas o solicita exámenes específicos que apoyen o refuten un diagnóstico sospechado. Por ejemplo, en un paciente con dolor torácico, el antecedente de dolor en la pierna y una pierna hinchada y dolorosa detectada durante el examen físico aumenta la probabilidad de embolia pulmonar.

Cuando la anamnesis y el examen físico forman un patrón claro, se hace un diagnóstico presuntivo. Los exámenes complementarios diagnósticos se utilizan cuando persisten las incertidumbres después de la anamnesis y el examen físico, sobre todo cuando las enfermedades en consideración son graves o tienen un tratamiento riesgoso o costoso. Los resultados de los estudios complementarios modifican aún más las probabilidades de diferentes diagnósticos (probabilidad posprueba). Por ejemplo, en la tabla Diagnósticos diferenciales hipotéticos y probabilidades preprueba y posprueba se muestra cómo los hallazgos adicionales que el paciente hipotético tenía, como dolor e hinchazón en las pierna y un ECG y una radiografía de tórax normales, modifican las probabilidades diagnósticas —la probabilidad de síndrome coronario agudo, aneurisma disecante y neumotórax disminuye, y la probabilidad de embolia pulmonar aumenta—. Estos cambios en la probabilidad pueden determinar la realización de otros estudios (en este ejemplo, probablemente angiografía con TC de tórax), que además modifica la probabilidad posprueba (véase tabla) y, en algunos casos, confirma un diagnóstico o lo refuta.

Puede parecer intuitivo que la suma de probabilidades de todas las posibilidades de diagnóstico deba ser igual a casi el 100% y que un sola diagnóstico pueda derivar de un complejo conjunto de síntomas y signos. Sin embargo, la aplicación de este principio de que la mejor explicación para una situación compleja implica una sola causa (a menudo referida como la navaja de Occam) puede conducir a los médicos por mal camino. La aplicación rígida de este principio descarta la posibilidad de que un paciente pueda tener más de una enfermedad activa. Por ejemplo, un paciente con disnea con enfermedad pulmonar obstructiva crónica conocido puede presumir estar teniendo una exacerbación de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica, pero en realidad también está sufriendo una embolia pulmonar.

Tabla
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Diagnósticos diferenciales hipotéticos y probabilidades preprueba y posprueba para un pacientes de 50 años con hipertensión, diabetes y fumador de cigarrillos que presenta dolor torácico

Diagnóstico

Probabilidad preprueba

Probabilidad posprueba I (hallazgos adicionales de dolor en la pierna, hinchazón y ECG y radiografía de tórax normales)

Probabilidad posprueba II (hallazgos adicionales de defecto segmentario en la angiografía, por TC de tórax y concentraciones séricas normales de troponina I)

Síndrome coronario agudo

40%

28%

1%

Infarto de miocardio con elevación del segmento ST

20%

< 1%

< 1%

Dolor en la pared torácica

30%

20%

< 1%

Embolia pulmonar

5%

50%

98%

Aneurisma disecante de la aorta torácica

< 3%

< 1%

< 1%

Neumotórax espontáneo

< 2%

< 1%

< 1%

Estimaciones de probabilidad y umbral de la prueba

Incluso cuando el diagnóstico sea incierto, la evaluación no siempre es útil. Deben solicitarse una prueba de diagnóstico solo si sus resultados puedan afectar la toma de decisiones clínicas. Cuando la probabilidad preprueba de enfermedad está por encima de un cierto umbral, se justifica el tratamiento (umbral de tratamiento) y no está indicada la realización de pruebas.

Por debajo del umbral de tratamiento, las pruebas solo se indican cuando un resultado positivo de la prueba elevaría la probabilidad posevaluación por encima del umbral de tratamiento. La menor probabilidad preprueba en la que esto pueda suceder depende de las características de la prueba y se denomina umbral de la prueba. El umbral de la prueba se analizará en detalle en otro apartado.

Estimaciones de probabilidad y umbral de tratamiento

La probabilidad de enfermedad por encima de la cual debe administrarse un tratamiento y no se justifica realizar otros estudios complementarios se denomina umbral de tratamiento (UT).

El ejemplo hipotético anterior de un paciente con dolor torácico convergió en un diagnóstico casi cierto (probabilidad del 98%). Cuando el diagnóstico de una enfermedad es cierto, la decisión de tratar es una determinación sencilla de si existe un beneficio por el tratamiento (en comparación con ningún tratamiento y teniendo en cuenta los efectos adversos del tratamiento). Cuando el diagnóstico tiene cierto grado de incertidumbre, como sucede casi siempre, la decisión de tratar también debe sopesar los beneficios del tratamiento de un enfermo contra el riesgo de tratar erróneamente a una persona en buen estado o a una persona con un trastorno diferente; beneficio y riesgo incluyen consecuencias económicas y médicas. Este equilibrio debe tomar en consideración tanto la probabilidad de la enfermedad como la magnitud del beneficio y el riesgo. Este equilibrio determina dónde el médico establece el umbral de tratamiento.

Perlas y errores

  • Cuando existe cierto grado de incertidumbre acerca del diagnóstico, la decisión de tratar debe sopesar los beneficios del tratamiento de un enfermo contra el riesgo de tratar erróneamente a una persona sana o con un trastorno diferente.

En forma conceptual, si el beneficio del tratamiento es muy alto y el riesgo es muy bajo (como cuando se administra un antibiótico seguro a un paciente con diabetes que es posible que tenga una infección potencialmente mortal), los médicos tienden a aceptar la incertidumbre diagnóstica alta y puede iniciarse el tratamiento aunque la probabilidad de infección sea bastante baja (p. ej., 30%—véase figura Variación del umbral de tratamiento (UT) con riesgo por el tratamiento). Sin embargo, cuando el riesgo del tratamiento es muy alto (como cuando se hace una neumonectomía por posible cáncer de pulmón), los médicos quieren estar muy seguros del diagnóstico y puede recomendarse el tratamiento sólo cuando la probabilidad de cáncer es muy alta, tal vez > 95% (véase figura). Es de señalar que el umbral de tratamiento no necesariamente se corresponde con la probabilidad en la que puede considerarse una enfermedad confirmada o resuelta. Es simplemente el momento en que el riesgo de no tratar es mayor que el riesgo de tratar.

Variación del umbral de tratamiento con riesgo por el tratamiento

Las líneas horizontales representan la probabilidad posprueba.

Variación del umbral de tratamiento con riesgo por el tratamiento

Desde el punto de vista cuantitativo, el umbral de tratamiento puede describirse como el punto en el que la probabilidad de enfermedad (p) multiplicada por el beneficio de tratar a una persona con enfermedad (B) es igual a la probabilidad de ausencia de enfermedad (1 p) multiplicada por el riesgo de tratar a una persona sin enfermedad (R). Así, en el umbral de tratamiento

p × B = (1 p) × R

Si se despeja p, esta ecuación se reduce a

p = R/(B + R)

Con esta ecuación, es evidente que si B (beneficio) y R (riesgo) son iguales, el umbral de tratamiento se convierte en 1/(1 + 1) = 0,5, lo que significa que cuando la probabilidad de enfermedad es > 50%, los médicos deberían tratar, y cuando la probabilidad es < 50%, los médicos no deberían tratar.

Como ejemplo médico, puede considerarse a un paciente con dolor torácico. ¿Cuán alta debería ser la probabilidad clínica de infarto agudo de miocardio (IAM) antes de que deba administrarse el tratamiento trombolítico, si se asume que el único riesgo considerado es la mortalidad a corto plazo? Si se postula (a modo de ilustración) que la mortalidad debida a hemorragia intracraneal con tratamiento trombolítico es del 1%, entonces 1% es R, la tasa de mortalidad por tratar erróneamente a un paciente que no tiene IAM. Si la mortalidad neta en pacientes con IAM disminuye en un 3% con el tratamiento trombolítico, entonces 3% es B. Entonces, umbral de tratamiento es 1/(3 + 1), o 25%; por lo tanto, debe administrarse tratamiento si la probabilidad del IAM es > 25%.

Como alternativa, la ecuación del umbral de tratamiento puede ordenarse para mostrar que el umbral de tratamiento es el punto en el cual las posibilidades de enfermedad p/(1 p) igualan la relación de riesgo:beneficio (R/B). Se obtiene el mismo resultado numérico que en el ejemplo anterior, con el umbral de tratamiento con un cociente de probabilidades (odds) riesgo:beneficio (1/3); las probabilidad 1/3 se corresponde con la probabilidad obtenida antes del 25% (véase probabilidad y cociente de probabilidades [odds]).

Limitaciones de los métodos cuantitativos para la toma de decisiones

La toma de decisiones clínicas cuantitativas parece precisa, pero dado que muchos de los elementos en los cálculos (p. ej., probabilidad de pre-prueba) a menudo se conocen de modo impreciso (si se los conoce), esta metodología es difícil de usar, salvo en las situaciones clínicas mejor definidas y estudiadas.

Información: para pacientes
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