الرئيسيةعريقبحث

قاعدة التنبؤ السريري

☰ جدول المحتويات

قاعدة التنبؤ السريري (Clinical prediction rule)‏ هي نوع من دراسة الأبحاث الطبية التي يحاول فيها الباحثون تحديد أفضل مجموعة من العلامات الطبية والأعراض وغيرها من النتائج في التنبؤ باحتمال حدوث مرض معين أو نتيجة.[1]

يواجه الأطباء صعوبة في تقدير مخاطر الأمراض؛ غالبًا ما يخطئون في المبالغة التقديرية،[2] ربما بسبب التحيزات المعرفية مثل مغالطة المعدل الأساسي التي يتم فيها المبالغة في خطر حدوث نتائج سلبية.

الطريقة والأسلوب

في دراسة قاعدة التنبؤ، حدد الباحثون مجموعة متتالية من المرضى الذين يشتبه في إصابتهم بمرض معين أو نتيجة محددة، ثم يقارن الباحثون قيمة النتائج السريرية المتاحة للطبيب مقابل نتائج الاختبارات الأكثر كثافة أو نتائج المتابعة السريرية المتأخرة، قد تشمل، من بين أمور أخرى، تقدير الفائدة السريرية للاختبارات التشخيصية.

دراسة متممة للطرق إلى أن "غالبية دراسات التنبؤ في المجلات ذات التأثير العالي لا تتبع التوصيات المنهجية الحالية، مما يحد من موثوقيتها وقابليتها للتطبيق"،[3] مما يؤكد النتائج السابقة من أدبيات مرض السكري.[4]

التأثير على النتائج الصحية

كان لقواعد التنبؤ القليلة عواقب استخدامها من قبل الأطباء التقدير.[5]

عند الدراسة، كان تأثير توفير المعلومات بمفرده (على سبيل المثال، توفير الاحتمال المحسوب للمرض) سلبياً.[6][7]

ومع ذلك، عندما يتم تنفيذ قاعدة التنبؤ كجزء من المسار الحرج، بحيث يكون لدى المستشفى أو العيادة الإجراءات والسياسات الموضوعة لكيفية إدارة المرضى الذين يتم تحديدهم على أنهم معرضون لخطر مرتفع أو منخفض، فإن قاعدة التنبؤ يكون لها تأثير أكبر على النتائج السريرية.[8]

كلما تم تطبيق قاعدة التنبؤ بشكل أكثر كثافة، ستحدث فائدة أكبر.[9]

أمثلة على قواعد التنبؤ

المراجع

  1. McGinn TG, Guyatt GH, Wyer PC, Naylor CD, Stiell IG, Richardson WS (2000). "Users' guides to the medical literature: XXII: how to use articles about clinical decision rules. Evidence-Based Medicine Working Group". JAMA. 284 (1): 79–84. doi:10.1001/jama.284.1.79. PMID 10872017.
  2. Friedmann PD, Brett AS, Mayo-Smith MF (1996). "Differences in generalists' and cardiologists' perceptions of cardiovascular risk and the outcomes of preventive therapy in cardiovascular disease". Ann. Intern. Med. 124 (4): 414–21. doi:10.7326/0003-4819-124-4-199602150-00005. PMID 8554250.
  3. Bouwmeester W, Zuithoff NP, Mallett S, Geerlings MI, Vergouwe Y, Steyerberg EW, et al. (2012). "Reporting and methods in clinical prediction research: a systematic review". PLoS Med. 9 (5): e1001221. doi:10.1371/journal.pmed.1001221. PMC . PMID 22629234.
  4. Collins GS, Mallett S, Omar O, Yu LM (2011). "Developing risk prediction models for type 2 diabetes: a systematic review of methodology and reporting". BMC Med. 9: 103. doi:10.1186/1741-7015-9-103. PMC . PMID 21902820.
  5. Reilly BM, Evans AT (2006). "Translating clinical research into clinical practice: impact of using prediction rules to make decisions". Ann. Intern. Med. 144 (3): 201–9. doi:10.7326/0003-4819-144-3-200602070-00009. PMID 16461965.
  6. Lee TH, Pearson SD, Johnson PA, et al. (1995). "Failure of information as an intervention to modify clinical management. A time-series trial in patients with acute chest pain". Ann. Intern. Med. 122 (6): 434–7. doi:10.7326/0003-4819-122-6-199503150-00006. PMID 7856992.
  7. Poses RM, Cebul RD, Wigton RS (1995). "You can lead a horse to water--improving physicians' knowledge of probabilities may not affect their decisions". Medical Decision Making. 15 (1): 65–75. doi:10.1177/0272989X9501500110. PMID 7898300.
  8. Marrie TJ, Lau CY, Wheeler SL, Wong CJ, Vandervoort MK, Feagan BG (2000). "A controlled trial of a critical pathway for treatment of community-acquired pneumonia. CAPITAL Study Investigators. Community-Acquired Pneumonia Intervention Trial Assessing Levofloxacin". JAMA. 283 (6): 749–55. doi:10.1001/jama.283.6.749. PMID 10683053.
  9. Yealy DM, Auble TE, Stone RA, et al. (2005). "Effect of increasing the intensity of implementing pneumonia guidelines: a randomized, controlled trial". Ann. Intern. Med. 143 (12): 881–94. doi:10.7326/0003-4819-143-12-200512200-00006. PMID 16365469.

وصلات خارجية

موسوعات ذات صلة :