<<
>>

Анализ клинических решений

Количественные подходы помогают при поиске наиболее эф­фективных и целесообразных путей решения специфических про­блем у конкретных пациентов (клиническая политика) или при распределении ресурсов в системе здравоохранения между регио­нами и группами населения (общественная политика).

При анализе решений врач намечает альтернативные пути (например, хирургическое или терапевтическое лечение при аде­номе предстательной железы; посев мазка с последующим назна­чением антибиотика или лечение антибиотиками всех больных при стрептококковой ангине), а затем рассчитывает, какой метод даст наилучший результат, оценивая для каждой ветви последова­тельности событий частоту и клиническую значимость возмож­ных исходов.

Основные этапы этого процесса были представлены ранее [14] и здесь приводится лишь их краткое описание.

1. Построение "дерева решений". Анализ клинического решения начинается с дилеммы по отношению к конкретному больно­му: какое из возможных действий следует предпринять? Эти альтернативные решения образуют начало ’’дерева”, которое затем разветвляется, включая все важные последствия этих ре­шений, и заканчивается клинически важными исходами. Мес­та разветвлений обозначают либо выбор того или иного реше­ния относительно лечения пациента (квадраты на рис. 4.6), ли­бо спонтанные события (кружки на рис. 4.6). Число последова­тельностей событий и исходов бесконечно, однако, как прави­ло, только некоторые из них действительно важны и могут произойти. Для того чтобы анализ был управляемым, необхо­димо ’’подрезать" дерево, оставив для рассмотрения лишь не­сколько наиболее важных его ветвей.

2. Оценка вероятности спонтанных событий. Обычно эти веро­ятности соответствуют оценкам частоты клинических собы­тий, взятым из медицинской литературы.

3. Оценка клинической значимости исходов. Лучше всего оцени­вать значимость исходов при беседе с больным, который не со­гласен с решением врача.

Единицы оценки значимости произ­вольны, но она должна быть выражена в интервальной шкале, например от 1 до 100. Числовое выражение относительной зна­чимости исходов (смерть, болезнь, инвалидность) - не простое дело, особенно когда различные исходы измеряются в разных единицах, например продолжительность и качество жизни. Однако больные все равно оценивают каждый исход, так что цифры только делают такую оценку наглядной.

4. Расчет ожидаемой клинической значимости альтернативных решений. Клиническую значимость исхода, указанную в пря­моугольнике на конце каждой ветви справа (см. рис. 4.6), умно­жаем на вероятность события, указанную рядом с каждой вет­вью в скобках. Затем суммируем все значения, полученные для каждой ветви, исходящей из общего узла, и определяем клини­ческую значимость для этого разветвления (указана в кружке).

Действуя таким образом, постепенно движемся справа налево, пока не получим клиническую значимость альтернативных клинических решений.

5. Выбор решения с наибольшей, ожидаемой клинической значи­мостью.

6. Анализ чувствительности. Исходно оценки вероятностей и клинической значимости альтернативных решений неизвест­ны. Конечный этап анализа решения состоит в том, чтобы по­смотреть, как зависят результаты анализа от изменений этих оценок в диапазоне допустимых значений. Другими словами, нужно выяснить, насколько решение ’’чувствительно” к неточ­ности оценок. Анализ чувствительности показывает, какая именно последовательность событий в наибольшей степени влияет на принимаемое решение и какова величина этого вли­яния.

Пример, Был проведен анализ принятия решений [15] при выбо­ре метода лечения пожилого больного с симптомами аденомы пред­стательной железы II степени (см. начало главы). До того, как появ­ление лекарственных препаратов и лазерной простатэктомии ус­ложнило принятие решения, возможными подходами были хирур­гическое вмешательство (трансуретральная простатэктомия) и вы-

Рис.

4.6. Дерево решений Лечение 70-летнего больного с умеренно выраженными симптомами

аденомы предстательной железы

жидательная тактика. Для оценки возможного выбора использова­ли "дерево решений" (см. рис. 4.6). Показатели частоты разных ис­ходов были получены из исследования заболеваемости в Новой Ан­глии, описанного ранее в этой главе [12], и из других публикаций [15]. Следует отметить, что оптимальным решением в этом случае является хирургическое вмешательство (клиническая значимость решения 0,94). В таком случае наилучший метод лечения - транс­уретральная простатэктомия, поскольку операционная летальность крайне низка, а показатель значимости осложнений операции (не­держание мочи или импотенция) такой же, как при жизни со ста­бильными умеренно выраженными урологическими симптомами (0,89). Если жизнь со стабильными умеренно выраженными симп­томами для пациента предпочтительнее, чем недержание мочи или импотенция, то этот баланс нарушается.

<< | >>
Источник: Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины. Р. Флетчер, С. Флетчер, Э. Вагнер. Пер. с англ. - M.,1998. - 352 с., илл.. 1998

Еще по теме Анализ клинических решений:

  1. Ситуационная задача 3 по анализу материальных и финансовых ресурсов ЛПУ методом VEN-анализа и эталон ее решения.
  2. Ситуационная задача 6 по анализу внутренней среды ЛПУ качественным методом SWOT-анализа с эталоном решения.
  3. Анализ решения
  4. Структура системы поддержки принятия решений по анализу состояния здоровья работников электроэнергетики
  5. Структурно - функциональная модель принятия решений для дублирующих решениях и ассоциативном выборе
  6. Анализ динамики клинической симптоматики на фоне терапии
  7. Анализ динамики клинической симптоматики на фоне терапии
  8. 4.1. Анализ клинической эффективное!и комплексной терапии фенспирндом и беродуалом больных ХОБЛ
  9. Технология забора крови для исследования на общий клинический анализ
  10. Клинические задачи с решениями по пульмонологии : сб. задач / О. В. Павлович, Я. С. Микша. - Минск : БГМУ,2015. - 24 с., 2015
  11. 8.2. Анализ клинических наблюдений лечения пациентов с окклюзионно- обусловленными заболеваниями жевательного аппарата
  12. 37. Психология принятия решения. Феномен риска в теории принятия решений.
  13. Методы и алгоритмы принятия решений в медицинских системах интеллектуальной поддержки принятия решений
  14. Анализ частоты, клинических проявлений, диагностики и лечения врожденных пороков развития у детей с синдромом Дауна
- Акушерство и гинекология - Анатомия - Андрология - Биология - Болезни уха, горла и носа - Валеология - Ветеринария - Внутренние болезни - Военно-полевая медицина - Восстановительная медицина - Гастроэнтерология и гепатология - Гематология - Геронтология, гериатрия - Гигиена и санэпидконтроль - Дерматология - Диетология - Здравоохранение - Иммунология и аллергология - Интенсивная терапия, анестезиология и реанимация - Инфекционные заболевания - Информационные технологии в медицине - История медицины - Кардиология - Клинические методы диагностики - Кожные и венерические болезни - Комплементарная медицина - Лучевая диагностика, лучевая терапия - Маммология - Медицина катастроф - Медицинская паразитология - Медицинская этика - Медицинские приборы - Медицинское право - Наследственные болезни - Неврология и нейрохирургия - Нефрология - Онкология - Организация системы здравоохранения - Оториноларингология - Офтальмология - Патофизиология - Педиатрия - Приборы медицинского назначения - Психиатрия - Психология - Пульмонология - Стоматология - Судебная медицина - Токсикология - Травматология - Фармакология и фармацевтика - Физиология - Фтизиатрия - Хирургия - Эмбриология и гистология - Эпидемиология -