Differentiaalinen diagnoosi - Differential diagnosis

Differentiaalinen diagnoosi
MeSH	D003937
[ muokkaa Wikidatassa ]

Terveydenhuollossa differentiaalidiagnoosi (lyhennetty DDx ) on menetelmä potilaan historian ja fyysisen tutkimuksen analysoimiseksi oikean diagnoosin saavuttamiseksi. Siihen kuuluu tietyn sairauden tai tilan erottaminen muista, joilla on samanlaisia ​​kliinisiä piirteitä. Lääkärit käyttävät differentiaalisia diagnostisia menettelyjä diagnosoidakseen potilaan tietyn sairauden tai ainakin harkitakseen välittömiä hengenvaarallisia tiloja. Usein jokaisen mahdollisen sairauden vaihtoehtoa kutsutaan erotusdiagnoosiksi (esim. Akuutti keuhkoputkentulehdus voi olla differentiaalidiagnoosi yskän arvioinnissa, vaikka lopullinen diagnoosi olisi kylmä ).

Yleisemmin differentiaalidiagnostiikka on järjestelmällinen diagnostinen menetelmä, jota käytetään tunnistamaan taudinkokonaisuuden läsnäolo, jos useita vaihtoehtoja on mahdollista. Tämä menetelmä voi käyttää algoritmeja, jotka muistuttavat eliminointiprosessia tai ainakin prosessia tietojen hankkimiseksi, joka kutistaa ehdokasolojen "todennäköisyydet" vähäiselle tasolle käyttämällä todisteita, kuten oireita, potilashistoriaa ja lääketieteellistä tietämystä epistemian säätämiseksi diagnostiikan mielessä (tai tietokoneistetun tai tietokoneavusteisen diagnoosin osalta järjestelmän ohjelmisto).

Eri diagnoosin voidaan katsoa toteuttavan hypoteettisen deduktiivisen menetelmän näkökohtia siinä mielessä, että ehdokassairauksien tai -olosuhteiden mahdollista esiintymistä voidaan pitää hypoteeseina, jotka lääkärit edelleen pitävät paikkansa tai vääriä.

Erotusdiagnoosia käytetään myös yleisesti psykiatrian/psykologian alalla, jossa kaksi erilaista diagnoosia voidaan liittää potilaaseen, jolla on oireita, jotka sopisivat kumpaankin diagnoosiin. Esimerkiksi potilaalle, jolle on diagnosoitu kaksisuuntainen mielialahäiriö, voidaan myös antaa differentiaalinen diagnoosi raja -persoonallisuushäiriöstä, koska molempien tilojen oireet ovat samankaltaisia.

Erotusdiagnoosiluettelon laatimisessa käytetyt strategiat vaihtelevat terveydenhuollon tarjoajan kokemuksen mukaan. Vaikka aloittelevat palveluntarjoajat voivat työskennellä järjestelmällisesti arvioidakseen kaikki mahdolliset selitykset potilaan huolenaiheille, ne, joilla on enemmän kokemusta, hyödyntävät usein kliinistä kokemusta ja mallin tunnistamista suojellakseen potilasta tehottomien strategioiden tai testien viivästymisiltä, ​​riskeiltä ja kustannuksilta. Tehokkaat palveluntarjoajat käyttävät näyttöön perustuvaa lähestymistapaa ja täydentävät kliinistä kokemustaan ​​kliinisestä tutkimuksesta saadulla tiedolla.

Yleiset komponentit

Erotusdiagnoosissa on neljä yleistä vaihetta. Lääkäri tulee:

1. Kerää asiaankuuluvaa tietoa potilaasta ja luo oireluettelo.
2. Luettele oireiden mahdolliset syyt ( ehdokasolosuhteet ). Luettelon ei tarvitse olla kirjallinen.
3. Priorisoi luettelo tasapainottamalla diagnoosin riskit todennäköisyyden kanssa. Nämä ovat subjektiivisia, eivät objektiivisia parametreja.
4. Suorita testejä todellisen diagnoosin määrittämiseksi. Tämä tunnetaan puhekielellä "hallitsemaan". Jopa prosessin jälkeen diagnoosi ei ole selvä. Lääkäri harkitsee jälleen riskejä ja voi käsitellä niitä empiirisesti, usein kutsutulla "koulutetulla parhaalla arvauksella".

Mnemoninen on apua ottaen huomioon monia mahdollisia patologisia prosesseja on VINDICATE'M :

• V ascular
• I nflammatory/ I nfectious
• N eoplastinen
• D egenerative/ D eficiency/ D matot
• I diopathic/ I ntoxication/ I atrogenic
• C ongenital
• Utoimmune/llergic/natomic
• T traumaattinen
• E ndocrine/ E ympäristönsuojelua
• M etabolinen

Erityiset menetelmät

On olemassa useita menetelmiä differentiaalidiagnostiikkaan ja useita vaihtoehtoja. Lisäksi differentiaalidiagnostiikkaa voidaan käyttää samanaikaisesti tai vuorotellen protokollien, ohjeiden tai muiden diagnostisten toimenpiteiden kanssa (kuten kuvion tunnistus tai lääketieteellisten algoritmien käyttö ).

Esimerkiksi lääketieteellisessä hätätilanteessa ei ehkä ole tarpeeksi aikaa tehdä yksityiskohtaisia ​​laskelmia tai arvioita eri todennäköisyyksistä, jolloin ABC -protokolla ( hengitystiet, hengitys ja verenkierto ) voi olla sopivampi. Myöhemmin, kun tilanne on vähemmän akuutti, voidaan ottaa käyttöön kattavampi differentiaalidiagnostiikka.

Erotusdiagnostiikkaa voidaan yksinkertaistaa, jos löydetään " patognomoninen " merkki tai oire (jolloin on lähes varmaa, että kohde -ehto on läsnä) tai jos ei ole välttämätöntä merkkiä tai oirea (jolloin on lähes varma, että tavoiteolosuhteet puuttuvat).

Diagnostiikka voi olla valikoiva ottaen huomioon ensin ne häiriöt, jotka ovat todennäköisempiä (todennäköisyyspohjainen lähestymistapa), vakavampia, jos niitä ei diagnosoida ja niitä ei hoideta (ennustemalli), tai reagoivat paremmin hoitoon, jos niitä tarjotaan (pragmaattinen lähestymistapa). Koska ehdon olemassaolon subjektiivinen todennäköisyys ei ole koskaan täsmälleen 100% tai 0%, differentiaalidiagnostiikalla voidaan pyrkiä määrittelemään nämä eri todennäköisyydet muodostamaan viitteitä jatkotoimista.

Seuraavassa on kuvattu kaksi erilaista diagnosointimenetelmää, jotka perustuvat vastaavasti epidemiologiaan ja todennäköisyyssuhteisiin.

Epidemiologiaan perustuva menetelmä

Yksi menetelmä differentiaalidiagnoosin suorittamiseksi epidemiologian avulla pyrkii arvioimaan kunkin ehdokastilanteen todennäköisyyden vertaamalla niiden todennäköisyyksiä ensiksi yksilöön. Se perustuu todennäköisyyksiin, jotka liittyvät sekä esitykseen (kuten kipu) että eri ehdokasolosuhteiden (kuten sairauksien) todennäköisyyksiin.

Teoria

Erotusdiagnoosin tilastollinen perusta on Bayesin lause . Koska analogisesti kun muotti on purettu lopputulos on varma 100%, mutta todennäköisyys, että se olisi tapahtunut ensikertalaisia (tämän jälkeen lyhennetty WHOIFP ) on edelleen 1/6. Samalla tavalla todennäköisyys, että esitys tai ehto olisi tapahtunut ensisijaisesti yksilössä (WHOIFPI), ei ole sama kuin todennäköisyys, että esitys tai ehto on tapahtunut yksilössä, koska esitys on tapahtunut 100% varmuutta yksilössä. Kuitenkin kunkin ehdon myötävaikuttavien todennäköisyysfraktioiden oletetaan olevan samat suhteellisesti:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} & {\ frac {\ Pr ({\ text {Esitys johtuu ehdosta yksilöllä}}})} {\ Pr ({\ text {Esitys on tapahtunut yksilöllä}}}}} = {\ frac {\ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI by condition}})}} {\ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI}}}}}} \ end {aligned}}}$

missä:

• Pr (Esitys johtuu yksilön tilasta) on todennäköisyys, että esitys johtuu yksittäisen ehdon tilasta ilman lisämäärittelyä viittaa mihin tahansa ehdokkuuteen
• Pr (esitys on tapahtunut yksilöllä) on todennäköisyys, että esitys on tapahtunut yksilössä, mikä voidaan havaita ja siten asettaa 100%: iin
• Pr (esitys WHOIFPI ehdon mukaan) on todennäköisyys, että esitys olisi tapahtunut ensisijaisesti yksilön ehdon mukaan
• Pr (Presentation WHOIFPI) on todennäköisyys, että esitys olisi tapahtunut ensisijaisesti yksilössä

Kun yksilö esiintyy oireella tai merkillä, Pr (esitys on tapahtunut yksilöllä) on 100%, ja siksi se voidaan korvata yhdellä, ja se voidaan jättää huomiotta, koska jako yhdellä ei vaikuta mitenkään:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {Esitys johtuu ehdosta yksilöllä}}}) = {\ frac {\ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI by condition}}))} {\ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI }})}}}$

Esityksen kokonaistodennäköisyys yksilössä voidaan arvioida yksittäisten ehdokkaiden ehtojen summana:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} \ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI}}) & = \ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI by condition 1}}) \\ & {}+\ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI by condition 2}}) \\ & {}+\ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI by condition 3}})+{\ text {etc.}} \ End {aligned}}}$

Myös todennäköisyys, että esitys on aiheuttanut minkä tahansa ehdokasolosuhteen, on verrannollinen ehdon todennäköisyyteen riippuen siitä, kuinka nopeasti se aiheuttaa esityksen:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {Presentation WHOIFPI by condition}}) = \ Pr ({\ text {Condition WHOIFPI}}) \ cdot r _ {{\ text {condition}} \ rightarrow {\ text {present}} },}$

missä:

• Pr (esitys WHOIFPI ehdon mukaan) on todennäköisyys, että esitys olisi tapahtunut ensisijaisesti yksilön ehdon mukaan
• Pr (ehto WHOIFPI) on todennäköisyys, että ehto olisi esiintynyt yksilössä
• r _{Ehto → esitys} on nopeus, jolla ehto aiheuttaa esityksen, eli osa ihmisistä, joilla on ehtoja, joka ilmenee esityksen kanssa.

Todennäköisyys, että ehto olisi tapahtunut ensinnäkin yksittäisessä on suunnilleen yhtä suuri kuin väestön, joka on yhtä samanlainen yksilöä kuin mahdollista, lukuun ottamatta nykyisen esitys, kompensoidaan mahdollisuuksien mukaan suhteelliset riskit antavat tunnetut riskitekijää , että erottaa yksilö väestöstä:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {Condition WHOIFPI}}) \ noin RR _ {\ text {condition}} \ cdot \ Pr ({\ text {Ehto väestössä}}),}$

missä:

• Pr (ehto WHOIFPI) on todennäköisyys, että ehto olisi esiintynyt yksilössä
• RR _-tila on suhteellinen riski sairaudelle , jonka yksittäiset tiedossa olevat riskitekijät aiheuttavat väestössä
• Pr (Ehto väestössä) on todennäköisyys, että ehto esiintyy populaatiossa, joka on mahdollisimman samanlainen kuin yksilö, paitsi esitystä

Seuraava taulukko osoittaa, miten nämä suhteet voidaan luoda useille ehdokasolosuhteille:

	Ehdokas 1	Ehdokas 2	Ehdokkaan tila 3
Pr (Väestön kunto)	Pr (Ehto 1 väestössä)	Pr (Ehto 2 populaatiossa)	Pr (Ehto 3 populaatiossa)
RR -kunto	RR 1	RR 2	RR 3
Pr (kunto WHOIFPI)	Pr (Ehto 1 WHOIFPI)	Pr (Ehto 2 WHOIFPI)	P (Ehto 3 WHOIFPI)
r Kunto → esitys	r Ehto 1 → esitys	r Ehto 2 → esitys	r Ehto 3 → esitys
Pr (WHOIFPI -esitys ehdon mukaan)	Pr (WHOIFPI -esitys ehdon 1 mukaisesti)	Pr (WHOIFPI -esitys ehdolla 2)	Pr (WHOIFPI -esitys ehdolla 3)
Pr (Presentation WHOIFPI) = edellä olevien rivien todennäköisyyksien summa
Pr (Esitys johtuu yksilön tilasta)	Pr (Esityksen aiheuttaa ehto 1 yksilöllä)	Pr (Esityksen aiheuttaa ehto 2 yksilöllä)	Pr (Esityksen aiheuttaa ehto 3 yksilöllä)

Toinen "ehdokas ehdoksi" on tapaus, jossa ei ole epänormaalia, ja esitys on vain (yleensä suhteellisen epätodennäköinen) ulkonäkö periaatteessa normaalista tilasta. Sen todennäköisyys populaatiossa ( P (ei epänormaalia populaatiossa) ) täydentää "epänormaalien" ehdokasolosuhteiden todennäköisyyksien summaa.

Esimerkki

Tämä esimerkkitapaus osoittaa, miten tätä menetelmää sovelletaan, mutta se ei ole ohjeistus vastaavien todellisten tapausten käsittelyyn. Lisäksi esimerkissä käytetään suhteellisen määriteltyjä lukuja, joissa on joskus useita desimaaleja , kun todellisuudessa on usein vain karkeita arvioita, kuten todennäköisyydet ovat erittäin korkeat , korkeat , pienet tai hyvin pienet , mutta joissa käytetään edelleen menetelmän yleisiä periaatteita.

Yksilölle (josta tulee "potilas" tässä esimerkissä) esimerkiksi seerumin kalsiumin verikoe näyttää tuloksen, joka ylittää normaalin viitealueen , joka useimpien määritelmien mukaan luokitellaan hyperkalsemiaksi , josta tulee "esitys" tässä tapauksessa. Lääkäri (josta tulee tässä esimerkissä "diagnostiikka"), joka ei tällä hetkellä näe potilasta, saa tietää löydöstään.

Käytännön syistä lääkäri katsoo, että testi -indikaatioita on riittävästi, jotta he voivat tarkastella potilaan sairauskertomuksia . Yksinkertaisuuden, sanotaan, että ainoat annetut tiedot potilastiedot on suvussa on primaarinen hyperparatyreoosi (tässä lyhennettynä PH), mikä voi selittää havainnon hyperkalsemian. Sanotaan tälle potilaalle, että tuloksena olevan perinnöllisen riskitekijän arvioidaan aiheuttavan suhteellisen riskin 10 (RR _PH = 10).

Lääkäri katsoo, että on riittävästi motivaatiota suorittaa differentiaalinen diagnostinen toimenpide hyperkalsemian löytämiseksi. Tärkeimmät hyperkalsemian syyt ovat primaarinen hyperparatyreoosi (PH) ja syöpä , joten yksinkertaisuuden vuoksi luettelo ehdokkaista, joita lääkäri voisi ajatella, voidaan antaa seuraavasti:

• Ensisijainen hyperparatyreoosi (PH)
• Syöpä
• Muut sairaudet, joita lääkäri voisi ajatella (jota yksinkertaisesti kutsutaan "muiksi sairauksiksi" tämän esimerkin loppuun)
• Ei sairautta (tai ei epänormaalia), ja havainto johtuu kokonaan tilastollisesta vaihtelusta

Todennäköisyys, että '' ensisijainen hyperparatyreoosi '' (PH) olisi ilmennyt ensisijaisesti yksilössä ( P (PH WHOIFPI) ), voidaan laskea seuraavasti:

Oletetaan, että viimeinen potilaan ottama verikoe oli puoli vuotta sitten ja se oli normaali ja että primaarisen hyperparatyreoosin ilmaantuvuus yleisessä populaatiossa vastaa sopivasti yksilöä (lukuun ottamatta esitystä ja mainittua perinnöllisyyttä) 1: 4000 vuodessa. Tarkempia retrospektiivisiä analyysejä (kuten taudin etenemisen nopeutta ja lääketieteellisen diagnoosin viiveaikaa ) huomiotta jättämällä primaarisen hyperparatyreoosin kehittymisen riskiä voidaan pitää karkeasti viimeisenä puolivuotena, koska aiemmin kehittynyt hyperkalsemia on jäänyt kiinni edellisestä verikokeesta. Tämä vastaa primaarisen hyperparatyreoosin (PH) todennäköisyyttä populaatiossa:

${\ displaystyle \ Pr ({\ teksti {PH väestössä}}}) = 0,5 {\ text {years}} \ cdot {\ frac {1} {\ text {4000 vuodessa}}} = {\ frac {1} {8000}}}$

Kun sukututkimuksesta aiheutuu suhteellinen riski, todennäköisyys, että primaarinen hyperparatyreoosi (PH) olisi esiintynyt ensisijaisesti yksilössä tällä hetkellä saatavilla olevien tietojen perusteella, on seuraava:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PH WHOIFPI}}) \ noin RR_ {PH} \ cdot \ Pr ({\ teksti {PH väestössä}}) = 10 \ cdot {\ frac {1} {8000}} = {\ frac {1} {800}} = 0,00125}$

Primaarisen hyperparatyreoosin voidaan olettaa aiheuttavan hyperkalsemiaa olennaisesti 100% ajasta (r _{PH → hyperkalsemia} = 1), joten tämän itsenäisesti lasketun primaarisen hyperparatyreoosin (PH) todennäköisyyden voidaan olettaa olevan sama kuin todennäköisyys olla syynä esitys:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} \ Pr ({\ text {Hypercalcemia WHOIFPI by PH}}) & = \ Pr ({\ text {PH WHOIFPI}}) \ cdot r _ {{\ text {PH}} \ rightarrow {\ text {hyperkalsemia}}} \\ & = 0,00125 \ cdot 1 = 0,00125 \ end {aligned}}}$

Sillä syöpä , samalla tappioluvun oletetaan yksinkertaisuuden ja sanotaan, että syövän alueella arvioidaan 1 250 euroa vuodessa, jolloin populaatio todennäköisyys syövän:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {syöpä väestössä}}}) = 0,5 {\ text {years}} \ cdot {\ frac {1} {\ text {250 vuodessa}}} = {\ frac {1} {500}}}$

Sanotaan yksinkertaisuuden vuoksi, että mitään yhteyttä primaarisen hyperparatyreoosin sukututkimuksen ja syöpäriskin välillä ei oteta huomioon, joten yksilön suhteellinen riski sairastua syöpään on samanlainen kuin väestön (RR _-syöpä = 1) :

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {syöpä WHOIFPI}}) \ noin RR _ {\ teksti {syöpä}} \ cdot \ Pr ({\ teksti {syöpä väestössä}}) = 1 \ cdot {\ frac {1} {500}} = {\ frac {1} {500}} = 0,002.}$

Hyperkalsemiaa esiintyy kuitenkin vain noin noin 10 prosentissa syövistä (r _{syöpä → hyperkalsemia} = 0,1), joten:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} & \ Pr ({\ text {Hypercalcemia WHOIFPI by syöpä}}}) \\ = & \ Pr ({\ text {syöpä WHOIFPI}})] \ cdot r _ {{\ text {cancer} } \ oikea nuoli {\ teksti {hyperkalsemia}}} \\ = & 0,002 \ cdot 0,1 = 0,0002. \ end {aligned}}}$

Todennäköisyydet, että hyperkalsemia olisi alun perin ilmennyt muiden ehdokasolosuhteiden perusteella, voidaan laskea samalla tavalla. Sanotaan kuitenkin yksinkertaisuuden vuoksi, että tässä esimerkissä todennäköisyys, että jokin näistä olisi tapahtunut, on 0,0005.

Jos tautia ei ole , populaation vastaava todennäköisyys täydentää muiden olosuhteiden todennäköisyyksien summaa:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} \ Pr ({\ text {no tauti populaatiossa}}) & = 1- \ Pr ({\ text {PH in populaatio}})-\ Pr ({\ text {syöpä populaatio}}) \\ & {} \ quad -\ Pr ({\ text {muut ehdot populaatiossa}}) \\ & {} = 0,997. \ end {aligned}}}$

Todennäköisyyden, että yksilö olisi ensinnäkin terve, voidaan olettaa olevan sama:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {no disease WHOIFPI}}) = 0,997. \,}$

Nopeus, jolla epänormaalin tilan sattuessa päätyy edelleen seerumin kalsiumin mittaamiseen, joka ylittää standardin viitealueen (luokitellaan siten hyperkalsemiaksi), on standardin viitealueen määritelmän mukaan alle 2,5%. Tätä todennäköisyyttä voidaan kuitenkin tarkentaa tarkastelemalla, kuinka paljon mittaus poikkeaa standardin vertailualueella olevasta keskiarvosta. Oletetaan, että seerumin kalsiumpitoisuus oli 1,30 mmol/l, mikä vakioviitealueella 1,05--1,25 mmol/l vastaa standardipistemäärää 3 ja vastaavaa todennäköisyyttä 0,14%, että tällainen hyperkalsemia olisi tapahtui ensinnäkin, jos ei ollut epänormaalia:

${\ displaystyle r _ {{\ text {no disease}} \ rightarrow {\ text {hypercalcemia}}} = 0,0014}$

Myöhemmin todennäköisyys, että hyperkalsemia olisi johtunut ilman sairautta, voidaan laskea seuraavasti:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} & \ Pr ({\ text {Hypercalcemia WHOIFPI by no disease}}}) \\ = & \ Pr ({\ text {no disease WHOIFPI}}}) \ cdot r _ {{text { ei sairautta}} \ oikea nuoli {\ teksti {hyperkalsemia}}} \\ = & 0,997 \ cdot 0,0014 \ noin 0,0014 \ loppu {tasattu}}}$

Todennäköisyys, että hyperkalsemia olisi ilmennyt ensisijaisesti yksilössä, voidaan siis laskea seuraavasti:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} & \ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI}}) \\ = & \ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI by PH}})+\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI syövän}})) \\ & {}+\ Pr ({\ teksti {hyperkalsemia WHOIFPI muilla ehdoilla}}})+\ Pr ({\ teksti {hyperkalsemia WHOIFPI ei tauti}})) \\ = & 0,00125+0,0002 +0,0005+0,0014 = 0,00335 \ loppu {tasattu}}}$

Sen jälkeen todennäköisyys, että hyperkalsemia johtuu yksilön primaarisesta hyperparatyreoosista (PH), voidaan laskea seuraavasti:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} & \ Pr ({\ text {hyperkalsemian aiheuttaa PH yksilöllä}}}) \\ = & {\ frac {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI by PH}}}} {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI}})}}} \\ = & {\ frac {0.00125} {0.00335}} = 0.373 = 37.3 \%\ end {aligned}}}$

Vastaavasti todennäköisyys, että hyperkalsemia johtuu syövästä yksilöllä, voidaan laskea seuraavasti:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} & \ Pr ({\ text {hyperkalsemia johtuu syövästä yksilöllä}}}) \\ = & {\ frac {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI by cancer}}}} {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI}})}}} \\ = & {\ frac {0,0002} {0,00335}} = 0,060 = 6,0 \%, \ end {aligned}}}$

ja muut ehdokasedut:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} & \ Pr ({\ text {hyperkalsemia johtuu muista yksilöiden olosuhteista}})) \\ = & {\ frac {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI by other conditions}} )} {\ Pr ({\ text {hyperkalsemia WHOIFPI}})}}} \\ = & {\ frac {0,0005} {0,00335}} = 0,149 = 14,9 \%, \ end {aligned}}}$

ja todennäköisyys, että tautia ei todellakaan ole:

${\ displaystyle {\ begin {aligned} & \ Pr ({\ text {hyperkalsemia on läsnä, vaikka yksilöllä ei ole tautia}})) \\ = & {\ frac {\ Pr ({\ text {hypercalcemia WHOIFPI by no disease}} )} {\ Pr ({\ text {hyperkalsemia WHOIFPI}})}}} \\ = & {\ frac {0,0014} {0,00335}} = 0,418 = 41,8 \%\ end {aligned}}}$

Selvyyden vuoksi nämä laskelmat on esitetty taulukkona menetelmän kuvauksessa:

	PH	Syöpä	Muut edellytykset	Ei sairautta
P (Väestön kunto)	0,000125	0,002	-	0,997
RR x	10	1	-	-
P (ehto WHOIFPI)	0,00125	0,002	-	-
r Kunto → hyperkalsemia	1	0,1	-	0,0014
P (hyperkalsemia WHOIFPI sairauden mukaan)	0,00125	0,0002	0,0005	0,0014
P (hyperkalsemia WHOIFPI) = 0,00335
P (hyperkalsemia johtuu yksilön tilasta)	37,3%	6,0%	14,9%	41,8%

Näin ollen tämä menetelmä arvioi, että todennäköisyys, että hyperkalsemia johtuu primaarisesta hyperparatyreoosista, syövästä tai muista sairauksista tai ei lainkaan sairaudesta, on vastaavasti 37,3%, 6,0%, 14,9%ja 41,8%, joita voidaan käyttää lisätutkimusten arvioinnissa käyttöaiheita.

Tätä tapausta jatketaan seuraavassa osassa kuvatun menetelmän esimerkissä.

Todennäköisyyssuhteeseen perustuva menetelmä

Erotusdiagnostiikasta voi tulla erittäin monimutkainen, kun otetaan huomioon täydentävät testit ja hoidot. Yksi menetelmä, joka on jonkin verran kompromissi kliinisesti täydellisen ja suhteellisen yksinkertaisen laskemisen välillä, on menetelmä, joka käyttää todennäköisyyssuhteita johtamaan myöhemmät testin jälkeiset todennäköisyydet.

Teoria

Kunkin ehdokkuuden alkutodennäköisyydet voidaan arvioida eri menetelmillä, kuten:

• Edellisessä osassa kuvatun epidemiologian mukaan.
• Kliinikohtaisen kuvion tunnistamisen avulla , kuten tilastollisesti tietäen, että potilailla, jotka tulevat tietylle klinikalle tietyn valituksen kanssa, on tilastollisesti erityinen todennäköisyys jokaiselle ehdokkaalle.

Yksi menetelmä todennäköisyyksien arvioimiseksi myös lisätestien jälkeen käyttää todennäköisyyssuhteita (jotka on johdettu herkkyyksistä ja spesifisyyksistä ) kertoimena jokaisen testin tai toimenpiteen jälkeen. Ihanteellisessa maailmassa herkkyydet ja erityispiirteet määritettäisiin kaikille testeille kaikille mahdollisille patologisille tiloille. Todellisuudessa nämä parametrit voidaan kuitenkin määrittää vain yhdelle ehdokasolosuhteista. Kertomalla todennäköisyyden suhde mainittu edellyttää muuntamista todennäköisyyksien välillä todennäköisyyksien ja kertoimet hyväksi (jäljempänä yksinkertaisesti kutsutaan "kertoimet") mukaan:

${\ displaystyle {\ text {odds}} = {\ frac {\ text {todennäköisyys}} {1-{\ teksti {todennäköisyys}}}}}$

Kuitenkin vain ehdokasolosuhteet, joiden todennäköisyysaste on tunnettu, tarvitsevat tämän muunnoksen. Kerroksen jälkeen muuntaminen takaisin todennäköisyydeksi lasketaan seuraavasti:

${\ displaystyle {\ text {todennäköisyys}} = {\ frac {\ text {odds}} {{\ text {odds}}+1}}}$

Muita ehdokasolosuhteita (joille ei ole vakiintunutta todennäköisyysastetta kyseessä olevalle kokeelle) voidaan yksinkertaisuuden vuoksi mukauttaa kertomalla myöhemmin kaikki ehdokasolosuhteet yhteisellä tekijällä, jolloin saadaan jälleen 100%: n summa.

Tuloksena todennäköisyydet käytetään arvioitaessa merkintöjen edelleen lääketieteelliset tutkimukset , hoitojen tai muita toimintoja. Jos lisäkokeeseen on viitteitä ja se palauttaa tuloksen, menettely toistetaan käyttämällä lisätestin todennäköisyyssuhdetta. Kun päivitetyt todennäköisyydet kullekin ehdokasolosuhteelle muuttuvat, myös lisätestien, hoitojen tai muiden toimintojen indikaatiot muuttuvat, joten toimenpide voidaan toistaa siihen päätepisteeseen saakka, jossa ei enää ole merkkejä lisätoimien suorittamisesta. Tällainen päätepiste ilmenee pääasiassa silloin, kun yksi ehdokas ehdoista tulee niin varmoiksi, että ei löydy riittävän tehokasta testiä muuttamaan suhteellista todennäköisyysprofiilia tarpeeksi motivoimaan muutoksen jatkotoimiin. Taktiikka tällaisen päätepisteen saavuttamiseksi mahdollisimman pienillä testeillä sisältää testien tekemisen erittäin spesifisesti olosuhteissa, joissa suhteellisen todennäköinen suhteellisen suuri profiili on olemassa, koska tällaisten testien positiivinen suuren todennäköisyyden suhde on erittäin korkea, mikä tuo kaikki vähemmän todennäköiset olosuhteet suhteellisen suureksi pienemmät todennäköisyydet. Vaihtoehtoisesti testeillä, jotka ovat herkkiä kilpaileville ehdokasolosuhteille, on todennäköisyyssuhde negatiivinen , mikä saattaa mahdollisesti kilpailevien ehdokasolosuhteiden todennäköisyydet vähäisiksi. Jos tällaiset vähäiset todennäköisyydet saavutetaan, lääkäri voi sulkea nämä olosuhteet pois ja jatkaa differentiaalidiagnostiikkaa vain jäljellä olevilla ehdokasolosuhteilla.

Esimerkki

Tämä esimerkki jatkuu saman potilaan kohdalla kuin epidemiologiaan perustuvan menetelmän esimerkissä. Kuten edellisessä esimerkissä epidemiologiapohjaisesta menetelmästä, tämä esimerkkitapaus on tarkoitettu osoittamaan, miten tätä menetelmää sovelletaan, mutta se ei ole ohjeistus vastaavien todellisten tapausten käsittelyyn. Lisäksi esimerkissä käytetään suhteellisen määriteltyjä lukuja, kun todellisuudessa on usein vain karkeita arvioita. Tässä esimerkissä kunkin ehdokastilanteen todennäköisyydet määritettiin epidemiologiapohjaisella menetelmällä seuraavasti:

	PH	Syöpä	Muut edellytykset	Ei sairautta
Todennäköisyys	37,3%	6,0%	14,9%	41,8%

Nämä prosenttiosuudet olisi voitu määrittää myös tietyn klinikan kokemuksella tietäen, että nämä ovat prosenttiosuuksia lopullisesta diagnoosista ihmisille, jotka saapuvat klinikalle hyperkalsemiaa ja joilla on suvussa primaarinen hyperparatyreoosi.

Suurimman profiilin suhteellinen todennäköisyys (lukuun ottamatta "ei sairautta") on primaarinen hyperparatyreoosi (PH), mutta syöpä on edelleen suuri huolenaihe, koska jos se on hyperkalsemian todellinen syy, niin valinta siitä, hoidetaanko ei todennäköisesti tarkoita potilaan elämää tai kuolemaa, mikä saattaa mahdollisesti asettaa käyttöaiheen samalle tasolle molempien tilojen lisätesteissä.

Oletetaan tässä, että lääkäri pitää profiilin suhteellisia todennäköisyyksiä riittävän huolestuttavina osoittaakseen, että potilaalle lähetetään kutsu lääkärin vierailuun, ja lisäksi käynti lääketieteellisessä laboratoriossa, jossa suoritetaan ylimääräinen verikoke, jota täydennetään lisäanalyyseillä, mukaan lukien lisäkilpirauhasen hormoni , jota epäillään ensisijaisesta hyperparatyreoosista.

Sanotaan yksinkertaisuuden vuoksi, että lääkäri saa ensin verikokeen (kaavoissa lyhennettynä "BT") lisäkilpirauhashormonin analyysiä varten ja että se osoitti lisäkilpirauhashormonin tasoa, joka on kohonnut verrattuna siihen, mitä kalsiumpitoisuus odottaisi.

Tällaisen konstellaation herkkyyden voidaan arvioida olevan noin 70% ja spesifisyys noin 90% primaariselle hyperparatyreoosille. Tämä antaa primaarisen hyperparatyreoosin todennäköisyyssuhteen positiiviseksi 7.

Primaarisen hyperparatyreoosin todennäköisyyttä kutsutaan nyt Pre-BT _{PH: ksi,} koska se vastaa ennen verikokeita (latinalainen prepositio prae ennen). Sen arvioitiin olevan 37,3%, mikä vastaa kertoimia 0,595. Kun todennäköisyyssuhde on positiivinen verikokeessa 7, testin jälkeiset kertoimet lasketaan seuraavasti:

${\ displaystyle \ operaattorinimi {Odds} ({\ text {PostBT}} _ {PH}) = \ operaattorinimi {Odds} ({\ text {PreBT}} _ {PH}) \ cdot LH (BT) = 0,595 \ cdot 7 = 4,16,}$

missä:

• Kertoimet (PostBT _PH ) on todennäköisyys ensisijaiselle hyperparatyreoosille lisäkilpirauhashormonin verikokeen jälkeen
• Kertoimet (PreBT _PH on todennäköisyys ensisijaisen hyperparatyreoosin hyväksi ennen lisäkilpirauhashormonin verikokeita
• LH (BT) on todennäköisyyssuhde positiivinen lisäkilpirauhashormonin verikokeessa

Odds (PostBT _PH ) 4.16 muunnetaan jälleen vastaavaksi todennäköisyydeksi:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PostBT}} _ {PH}) = {\ frac {\ operaattorinimi {Odds} ({\ text {PostBT}} _ {PH})} {\ operaattorinimi {Odds} ({ \ text {PostBT}} _ {PH})+1}} = {\ frac {4.16} {4.16+1}} = 0.806 = 80.6 \%}$

Muiden ehdokasolosuhteiden todennäköisyyksien summan tulisi siis olla:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PostBT}} _ {rest}) = 100 \%-80,6 \%= 19,4 \%}$

Ennen lisäkilpirauhashormonin verikokeita niiden todennäköisyyksien summa oli:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PreBT}} _ {\ text {rest}}) = 6,0 \%+14,9 \%+41,8 \%= 62,7 \%}$

Siksi kaikkien ehdokkaiden 100%: n summan täyttämiseksi kaikki muut ehdokkaat on kerrottava korjaavalla kertoimella:

${\ displaystyle {\ text {Correcting factor}} = {\ frac {\ Pr ({\ text {PostBT}} _ {\ text {rest}})} {\ Pr ({\ text {PreBT}} _ {\ teksti {lepo}})}} = {\ frac {19.4} {62.7}} = 0.309}$

Esimerkiksi syövän todennäköisyys testin jälkeen lasketaan seuraavasti:

${\ displaystyle \ Pr ({\ text {PostBT}} _ {\ text {cancer}}) = \ Pr ({\ text {PreBT}} _ {\ text {cancer}}) \ cdot {\ text {Korjaava tekijä }} = 6,0 \%\ cdot 0,309 = 1,9 \%}$

Todennäköisyydet kullekin ehdokkaalle ennen verikokeita ja sen jälkeen on esitetty seuraavassa taulukossa:

	PH	Syöpä	Muut edellytykset	Ei sairautta
P (PreBT)	37,3%	6,0%	14,9%	41,8%
P (PostBT)	80,6%	1,9%	4,6%	12,9%

Nämä "uudet" prosenttiosuudet, mukaan lukien 80%: n profiilisuhteellinen todennäköisyys primaariselle hyperparatyreoosille, ovat perustana mahdollisille lisätesteille, hoidoille tai muille toimenpiteille. Sanotaan tässä tapauksessa, että lääkäri jatkaa suunnitelmaa, jonka mukaan potilas osallistuu lääkärin vierailulle lisätarkastukseen, erityisesti ensisijaiseen hyperparatyreoosiin.

Kliinikko vierailu voi teoriassa pitää useita testejä, mukaan lukien sekä kysymykset on sairaushistoria sekä komponentteja lääkärintarkastus , jossa testin jälkeinen todennäköisyys on edellisessä testissä, voidaan käyttää esi- seuraavan todennäköisyyden testi . Aiempien testien tulokset vaikuttavat dynaamisesti seuraavan testin valintaan.

Oletetaan, että tässä esimerkissä potilaalla on ainakin joitakin masennuksen oireita ja merkkejä, luukipua, nivelkipua tai ummetusta, jotka ovat vakavampia kuin mitä hyperkalsemia voisi odottaa, mikä tukee epäilystä ensisijaisesta hyperparatyreoosista, ja sanotaan, että testien todennäköisyyssuhteet kerrottuna yhdessä johtavat karkeasti tuloon 6 primaariseen hyperparatyreoosiin.

Epäspesifisten patologisten oireiden ja merkkien esiintyminen historiassa ja tutkimuksissa viittaa usein samanaikaisesti myös syöpään, ja sanotaan, että testit antoivat yleisen todennäköisyyssuhteen, joka arvioitiin 1,5 syöpään. Muiden tilojen ja tapauksen osalta, joilla ei ole tautia lainkaan, sanotaan, että on tuntematonta, miten käsillä olevat testit vaikuttavat heihin, kuten usein tapahtuu todellisuudessa. Tämä antaa seuraavat tulokset historiasta ja fyysisestä tutkimuksesta (lyhenne P&E):

	PH	Syöpä	Muut edellytykset	Ei sairautta
P (PreH & E)	80,6%	1,9%	4,6%	12,9%
Kerroin (PreH & E)	4.15	0,019	0,048	0,148
Todennäköisyyssuhde H&E: n mukaan	6	1.5	-	-
Kerroin (PostH & E)	24.9	0,0285	-	-
P (PostH & E)	96,1%	2,8%	-	-
Tunnetun P: n summa (PostH & E)	98,9%
Lopun summa P (PostH & E)	1,1%
Lopun summa P (PreH & E)	4,6% + 12,9% = 17,5%
Korjaava tekijä	1,1% / 17,5% = 0,063
Korjauksen jälkeen	-	-	0,3%	0,8%
P (PostH & E)	96,1%	2,8%	0,3%	0,8%

Nämä todennäköisyydet historian ja tutkimuksen jälkeen voivat saada lääkärin riittävän luottavaiseksi suunnitellakseen potilaan leikkauksen lisäkilpirauhasen poistamiseksi vaurioituneen kudoksen poistamiseksi.

Tässä vaiheessa "muiden ehtojen" todennäköisyys on niin pieni, että lääkäri ei voi ajatella heille mitään testiä, joka voisi vaikuttaa riittävän merkittävästi tällaisen testin osoittamiseen , ja lääkäri näin ollen käytännössä pitää " muut olosuhteet ", kuten tässä tapauksessa on suljettu pois, tässä tapauksessa ei ensisijaisesti minkään erityisen testin avulla, joka koskee muita negatiivisia olosuhteita, vaan pikemminkin positiivisten testien puuttuminen.

"Syövän" kohdalla raja, jossa sitä voidaan luottavaisesti pitää poissuljettuna, saattaa olla tiukempi sen puuttuessa vakavien seurausten vuoksi, joten lääkäri voi katsoa, ​​että ainakin poistetun kudoksen histopatologinen tutkimus on tarpeen.

Tätä tapausta jatketaan alla olevan vastaavan osan yhdistelmien esimerkissä .

Ehdokasedellytysten kattavuus

Sekä epidemiologisen todennäköisyysarvioinnin pätevyys että todennäköisyyssuhteiden mukainen jatkokäsittely riippuvat ehdokasolosuhteiden sisällyttämisestä, jotka vastaavat suurimmaksi osaksi sairauden kehittymisen todennäköisyydestä, ja on kliinisesti tärkeää ottaa huomioon joilla suhteellisen nopea hoidon aloittaminen todennäköisesti tuottaa suurimman hyödyn. Jos tärkeä ehdokastila jää väliin, mikään differentiaalidiagnoosimenetelmä ei anna oikeaa johtopäätöstä. Tarve löytää lisää ehdokkaita sisällyttämiseen kasvaa itse esityksen vakavuuden kasvaessa. Jos esimerkiksi ainoa esitys on poikkeava laboratorioparametri ja kaikki yleiset haitalliset perusedellytykset on suljettu pois, voi olla hyväksyttävää lopettaa useampien ehdokasolosuhteiden löytäminen, mutta tätä ei todennäköisesti voida hyväksyä, jos esitys olisi ollut vakava kipu.

Yhdistelmät

Jos kaksi ehtoa saavat suuria testin jälkeisiä todennäköisyyksiä, varsinkin jos tiedossa olevien todennäköisyyssuhteiden olosuhteiden todennäköisyyksien summa nousee yli 100%, todellinen ehto on näiden kahden yhdistelmä. Tällaisissa tapauksissa yhdistetty ehto voidaan lisätä ehdokasluetteloon, ja laskelmat on aloitettava alusta.

Jatkaaksemme yllä käytettyä esimerkkiä, sanotaan, että historia ja fyysinen tutkimus viittasivat myös syöpään, todennäköisyyssuhde 3, jolloin kertoimet (PostH & E) olivat 0,057, mikä vastasi P (PostH & E) 5,4%. Tämä vastaisi 101,5%: n "Tunnetun P: n (PostH & E) summaa". Tämä on osoitus primaarisen hyperparatyreoosin ja syövän, kuten tässä tapauksessa lisäkilpirauhashormonia tuottavan lisäkilpirauhassyövän, yhdistelmän harkitsemisesta . Siksi tarvitaan kaksi ensimmäistä ehtoa, jotka on jaettu "ensisijaiseen hyperparatyreoosiin ilman syöpää", "syöpään ilman primaarista hyperparatyreoosia" sekä "yhdistettyyn ensisijaiseen hyperparatyreoosiin ja syöpään", ja todennäköisyyssuhteita sovelletaan kuhunkin sairauteen erikseen. kudos on kuitenkin jo leikattu, jolloin voidaan suorittaa histopatologinen tutkimus, joka sisältää lisäkilpirauhaskarsinooman mahdollisuuden tutkimuksessa (mikä voi edellyttää asianmukaista näytteen värjäystä ). Alustavan epidemiologisen menetelmän mukaan lisäkilpirauhassyövän ilmaantuvuus arvioidaan a noin 1 kuudesta miljoonasta ihmisestä vuodessa, mikä antaa hyvin pienen todennäköisyyden ennen minkään testin ottamista huomioon. Vertailun vuoksi todennäköisyys, että ei-pahanlaatuinen primaarinen hyperparatyreoosi olisi esiintynyt samanaikaisesti kuin etuyhteydettömän ei-karsinoomasyövän kanssa, joka esiintyy lisäkilpirauhasen pahanlaatuisissa soluissa, lasketaan kertomalla näiden kahden todennäköisyydet. Tuloksena oleva todennäköisyys on kuitenkin paljon pienempi kuin 1: 6 miljoonaa. Siksi lisäkilpirauhaskarsinooman todennäköisyys voi edelleen olla lähellä 100% histopatologisen tutkimuksen jälkeen huolimatta siitä, että esiintymisen todennäköisyys on aluksi pieni.

Koneen differentiaalidiagnoosi

Kone -differentiaalidiagnoosi on tietokoneohjelmiston käyttö osittain tai kokonaan differentiaalidiagnoosin tekemiseen. Sitä voidaan pitää tekoälyn sovelluksena .

Monet tutkimukset osoittavat parantavan hoidon laatua ja vähentävän lääketieteellisiä virheitä käyttämällä tällaisia ​​päätöksenteon tukijärjestelmiä. Jotkut näistä järjestelmistä on suunniteltu tiettyyn lääketieteelliseen ongelmaan, kuten skitsofreniaan, Lymen tautiin tai hengityslaitteeseen liittyvään keuhkokuumeeseen. Muut, kuten ESAGIL, Iliad, QMR, DiagnosisPro, VisualDx , docLogica , Isabel, ZeroMD, DxMate, Symptoma ja Physician Cognition, on suunniteltu kattamaan kaikki tärkeimmät kliiniset ja diagnostiset löydökset, jotka auttavat lääkäreitä nopeammassa ja tarkemmassa diagnoosissa.

Nämä työkalut vaativat kuitenkin edelleen kehittyneitä lääketieteellisiä taitoja oireiden arvioimiseksi ja lisäkokeiden valitsemiseksi eri diagnoosien todennäköisyyksien päättämiseksi. Koneen differentiaalidiagnoosi ei myöskään tällä hetkellä pysty diagnosoimaan useita samanaikaisia ​​häiriöitä. Muiden kuin ammattilaisten tulisi silti nähdä terveydenhuollon tarjoaja oikean diagnoosin saamiseksi.

Historia

Emil Kraepelin ehdotti ensin differentiaalidiagnoosimenetelmää käytettäväksi mielenterveyden häiriöiden diagnosointiin . Se on järjestelmällisempi kuin vanhanaikainen gestalt- diagnoosimenetelmä (vaikutelma).

Vaihtoehtoiset lääketieteelliset merkitykset

'' Erotusdiagnoosia '' käytetään myös löyhemmin viittaamaan yksinkertaisesti luetteloon tietyn oireen yleisimmistä syistä, luetteloon tietyn häiriön kaltaisista häiriöistä tai tällaisiin luetteloihin, kun niihin on merkitty neuvoja kavenna luetteloa ( esimerkkinä ranskalainen differentiaalidiagnoosin indeksi ). Näin ollen differentiaalidiagnoosi tässä mielessä on lääketieteellistä tietoa, joka on erityisesti järjestetty auttamaan diagnoosia.

Käyttö lukuun ottamatta lääketiedettä

Biologiset taksonomit käyttävät myös samanlaisia ​​menetelmiä kuin lääketieteen differentiaalidiagnostiikkaprosessit, jotta elävät ja sukupuuttoon kuolleet organismit voidaan tunnistaa ja luokitella. Esimerkiksi tuntemattoman lajin löytämisen jälkeen voidaan ensin luetteloida kaikista mahdollisista lajeista ja sen jälkeen sulkea pois yksitellen, kunnes optimaalisesti vain yksi mahdollinen vaihtoehto on jäljellä. Laitos- ja huoltoinsinöörit ja automekaanikot voivat käyttää samankaltaisia ​​menettelyjä, ja niitä voidaan käyttää viallisten elektronisten piirien diagnosointiin.

Taiteessa

Amerikkalainen televisiolääketieteen draama House, jonka päähenkilö Hugh Laurie on päähenkilö Dr.Gregory House, joka johtaa diagnostiikkaryhmää kuvitteellisessa Princeton – Plainsboro -opetussairaalassa New Jerseyssä, pyörii differentiaalidiagnostiikan käyttämisessä oikean diagnoosin keksimiseksi .

Koko sarjan aikana lääkärit ovat diagnosoineet sellaisia ​​sairauksia kuin lupus , mastosytoosi , Plummerin tauti , raivotauti , Kawasakin oireyhtymä , isorokko , Rickettsialpox ja kymmeniä muita.

Katso myös

• Samanaikaisuus
• Poissulkemisen diagnoosi
• Kaksoisdiagnoosi
• Sukupuoli-harha lääketieteellisessä diagnoosissa
• Luettelo lääketieteellisistä oireista

Viitteet