Medicina geral e familiar/Medicina baseada na evidência: diferenças entre revisões

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Relativamente à Medicina Baseada na Evidência importa ainda compreender de que forma foi obtida a informação científica de forma a conhecer melhor a qualidade da evidência científica.
Relativamente à Medicina Baseada na Evidência importa ainda compreender de que forma foi obtida a informação científica de forma a conhecer melhor a qualidade da evidência científica.


==Interpretação dos dados epidemiológicos==
==Interpretação dos dados epidemiológicos - Medição da frequência de fenómenos de doença==
A epidemiologia das doenças é muito importante no raciocínio clínico. O aforismo médico "o que é raro é raro, o que é frequente é frequente" procura ilustrar como a frequência de uma doença é necessariamente considerada na hierarquização das hipóteses diagnósticas.
A epidemiologia das doenças é muito importante no raciocínio clínico. O aforismo médico "o que é raro é raro, o que é frequente é frequente" procura ilustrar como a frequência de uma doença é necessariamente considerada na hierarquização das hipóteses diagnósticas.


Duas medidas de ocorrência importa considerar: A Prevalência e a Incidência.
Duas medidas de ocorrência importa considerar: A Prevalência e a Incidência.


A '''Prevalência''' é a proporção de todos os casos existentes na população num determinado momento temporal.
A '''Prevalência''' é a proporção de todos os casos existentes na população num determinado momento temporal - determinam-se através de estudos epidemiológicos descritivos transversais.


A '''Incidência''' é a proporção de novos casos surgidos na população num determinado intervalo de tempo.
A '''Incidência''' é a proporção de novos casos surgidos na população num determinado intervalo de tempo - determinam-se através de estudos epidemiológicos descritivos longitudinais e descritivos.


==Interpretação dos testes diagnósticos==
==Interpretação dos testes diagnósticos==

Revisão das 14h09min de 20 de outubro de 2009

Introdução

O Raciocínio Clínico segue uma sequência que se inicia na recolha de informação, seguida da sua interpretação e finalmente a tomada de decisões. A informação recolhida pode ter origem na Anamnese, no Exame Objectivo ou nos resultados de Exames Complementares de Diagnóstico, a Interpretação consiste na junção de todos os dados recolhidos e sua análises de acordo com os conhecimentos prévios, as Decisões tomadas podem abranger a procura de mais informação através da colocação de novas perguntas ao doente, do aprofundar do Exame Objectivo ou da realização de novos Exames Complementares de Diagnóstico.

É na fase da interpretação da informação que a Medicina Baseada na Evidência tem importância. Esta não é mais que uma tentativa de aplicar à prática clínica de forma uniforme e coerente os dados obtidos na investigação científica. Estes dados podem ser agrupados em três grandes grupos: os relacionados com a epidemiologia das doenças, os relacionados com a fidedignidade da informação recolhida (ou fidedignidade dos testes diagnósticos) e a efectividade das intervenções médicas.

Relativamente à Medicina Baseada na Evidência importa ainda compreender de que forma foi obtida a informação científica de forma a conhecer melhor a qualidade da evidência científica.

Interpretação dos dados epidemiológicos - Medição da frequência de fenómenos de doença

A epidemiologia das doenças é muito importante no raciocínio clínico. O aforismo médico "o que é raro é raro, o que é frequente é frequente" procura ilustrar como a frequência de uma doença é necessariamente considerada na hierarquização das hipóteses diagnósticas.

Duas medidas de ocorrência importa considerar: A Prevalência e a Incidência.

A Prevalência é a proporção de todos os casos existentes na população num determinado momento temporal - determinam-se através de estudos epidemiológicos descritivos transversais.

A Incidência é a proporção de novos casos surgidos na população num determinado intervalo de tempo - determinam-se através de estudos epidemiológicos descritivos longitudinais e descritivos.

Interpretação dos testes diagnósticos

Considera-se um teste diagnóstico um acto semiológico ou um exame complementar de diagnóstico aplicado ao individuo e cujo resultado nos ajuda no diagnóstico, aumentando ou diminuindo a probabilidade de um diagnóstico. Na prática clínica os testes diagnósticos não costumam ser absolutos e podemos assim ter quatro tipos de resultados:

  • Verdadeiros Positivos - quando o teste dá positivo e o indivíduo tem a doença
  • Falsos Positivos- quando o teste dá positivo, mas o indivíduo não tem a doença
  • Falsos Negativos - quando o teste dá negativo, mas o indivíduo tem a doença
  • Verdadeiro Negativo - quando o teste dá negativo e o indivíduo não tem doença

De acordo com estes podemos obter alguns indicadores da fidedignidade dos testes, nomeadamente:

Sensibilidade é a proporção de indivíduos doentes que tem o teste positivo. Um teste muito sensível "apanha" a maioria dos doentes, obtendo-se assim um elevado valor preditivo dos negativos, enquanto que um teste pouco sensível gera muitos falsos negativos.

Especificidade é a proporção de indivíduos sadios que apresentam teste negativo. Um teste muito específico exclui a maioria dos indivíduos sadios, obtendo-se assim um elevado valor preditivo positivo, enquanto que um teste pouco específico pode identificar incorrectamente um indivíduo saudável como doente (falso positivo). A principal aplicação dos testes muito específicos é a exclusão de um diagnóstico.

Likelihood Ratio Positivo (Razão de Probabilidade/Verosimilhança de uma Prova Positiva) expressa em quantas vezes o diagnóstico de uma doença se torna mais provável se o resultado do teste for positivo - corresponde ao ratio da probabilidade de um teste ser positivo na presença de doença sobre a probabilidade do teste ser positivo na ausência de doença.

ou

Likelihood Ratio Negativo (Razão de Probabilidade/Verosimilhança de uma Prova Negativa) expressa em quantas vezes o diagnóstico de uma doença se torna mais provável se o resultado do teste for negativo - corresponde ao ratio da probabilidade de um teste ser negativo na presença de doença sobre a probabilidade do teste ser negativo na ausência de doença.

ou

Valor Preditivo Positivo é a proporção de verdadeiros positivos entre todos os indivíduos com teste positivo. Expressa a probabilidade de um paciente com o teste positivo ter a doença.

Valor Preditivo Negativó é a proporção de verdadeiros negativos entre todos os indivíduos com teste negativo. Expressa a probabilidade de um paciente com o teste negativo não ter a doença.

Efectividade das intervenções

Risco Absoluto é a probabilidade de ocorrência de um evento adverso. Á diferença de Riscos Absolutos (RA) chama-se Diferença de Riscos (DR) ou Risco Atribuível.

Risco Relativo é a razão entre os riscos absolutos dos indivíduos expostos e dos não expostos ao factor estudado. É sempre um valor positivo (pode ir de zero ao infinito); se fôr igual a 1 significa que ambas as intervenções avaliadas possuem eficácia semelhante. No caso de avaliação de intervenções terapêuticas, quanto maior do que 1 fôr o RR, maior é a eficácia de intervenção que A que B (RR=4 significaria que a intervenção A é quatro vezes mais eficaz que a intevenção B). No caso de avaliação de intervenções preventivas, quanto menor do que 1 fôr o RR, mais eficaz na prevenção da doença é a intervenção A do que a B (RR=0,25 significaria que a intervenção A reduz o risco de doença quatro vezes mais que a intevenção B). O valor absoluto isolado do RR é uma estimativa pontual pelo que deverão sempre ser calculados os seus intervalos de confiança de 95%, ou se possível, de 99%.


Redução de Risco Relativo é a redução proporcional dos eventos evitados pela não exposição ao factor em estudo (o factor em estudo pode ser um factor de risco ou uma intervenção terapêutica, alterando a ordem da equação)

Redução de Risco Absoluta é a redução absoluta do risco obtida pela (não) exposição ao factor em estudo (o factor em estudo pode ser um factor de risco ou uma intervenção terapêutica, alterando a ordem da equação)

Número necessário a tratar (NNT) é o número de indivíduos que é necessário tratar para obter uma resposta positiva à terapêutica ou para evitar 1 evento adverso. É igual a: 1/DR.

Número necessário para causar dano (NNH) é o número de indivíduos que é necessário tratar para que um deles sofra um efeito adverso ou complicação da terapêutica

Tipos de estudos

Qualidade da evidência científica

A evidência cientifica resultante da investigação pode ser apresentada em escalas que classificam os diferentes níveis de evidência em função do rigor científico do desenho do estudo. Existem diversas escalas de graduação da qualidade da evidência científica, mas são semelhantes entre si. A seguinte tabela é adaptada da United States Preventive Services Task Force (USPSTF):

Nível I - Evidência obtida a partir de pelo menos um ensaio clínico controlado e aleatorizado desenhado de forma apropiada

Nível II1 - Evidência obtida a partir de ensaios controlados não aleatorizados e desenhados de forma apropriada

Nível II2 - Evidencia obtida a partir de estudos de cohorte ou caso-controlo desenhados de forma apropriada realizados preferencialmente me mais de um centro ou grupo de investigação

Nível II3 - Evidencia obtida a partir de várias séries comparadas no tempo

Nível III - Opiniões baseadas em expereiência clínica, estudos descritivos ou conclusões de comités de peritos



Também existem escalas de recomendações, de hierarquizam a força da recomendação na prática clínica. A seguinte também foi elaborada pela USPSTF:

Grau A: existe evidencia científica forte para recomendar a adopcão da intervenção

Grau B: existe evidencia científica moderada para recomendar a adopção da intervenção

Grau C: existe evidencia científica insuficiente, pelo que a decisão de adoptar a intervenção deve basear-se em outros critérios

Grau D: existe evidencia científica suficiente para recomendar a não adopção da intervenção E: existe una ADECUADA evidencia científica para recomendar la no adopción de la tecnología