Decisão Clínica Curso Curricular A consulta - 1º ano internato

1. Curso curricular “A Consulta” - 44º curso - 2014
Decisão Clínica!
em!
Medicina Geral e Familiar
I Método Clínico
David Silvério Rodrigues, MD

2. Declaração de interesses

3. Médico de Família
ACES Oeste Sul - UCSP Torres Vedras (ext. Silveira)
Assistente Convidado Conselho Nacional Auditoria e Qualidade Direcção Internato MGF Oeste Sul Atendimento Médico Permanente sem relações

5. Medicina Geral e Familiar
Temos de saber para onde vamos !
antes de decidir como vamos

6. MGF - “onde vamos?”
Qual o propósito do que fazemos?

7. Medicina - “onde vamos?”
Qual o propósito do que fazemos?!
!
!
melhores cuidados aos nossos pacientes (indivíduo)!
saúde pública (população)!
investigação (conhecimento)

8. Medicina - “como vamos?”
Decisão clínica individual

9. Decisão clínica individual
No Reino Unido:!
!
Por cada milhão pessoas/ano:!
40-50 milhões de decisões clínicas individuais
Muir Gray, JA Evidence Based Healthcare, How to make health policies and management decisions, 2nd Edition. Churchill Livingstone London 2001!
!

10. Faltar ao trabalho
Tomar medicação
Enfermeira
Como decidir?
carro avariou!
mãe com alzheimer
Montori V, adaptado de DOI: 10.3205/12gin010
55
90 Kg
Médico Família
Exercício Físico
LDL elevados!
A1c 8,3%
Insómnia
MCDTs
Dor
Tonturas
Podologia
Caminhadas
Evitar sal, gorduras, hidratos carbono
Verificar glicémias
Cuidados pés
Obesidade
Diabetes
HTA
Depressão
Lombalgia
Neuropatia
3 2 1
números não batem certo
prazo é agora!
trabalho, trabalho
contas por pagar
bancos!
família seguradoras
filha divorciou-se e de volta a casa
2 netas lindas
passear o cão
supermercado
sem tempo para. .m.im!
Metformina
Sulfunilureia
Diurético e B-Bloq
Estatina
João

11. mais problemas:
Em medicina a resposta não é simples...

12. faz todo o sentido!
tratamento
intensivo
diabetes
Estudos
ADVANCE
e ACCORD
tratamento
intensivo
diabetes
2008 e 2010
The ACCORD Study Group; N Engl J Med 2010; 362:1575-1 The ADVANCE Collaborative Group; N Engl J Med 2008; 358:2560-2572June 12, 2008 585April 29, 2010

13. o ser humano comete erros!
“...e o burro sou eu?”

14. Incerteza
Como lidar com ela em medicina?

15. ?
?
?
?
?
?
?
Medicina !
Baseada !
E

16. Medicina !
Baseada !
E
Experiência
Eminência
Expectativa
Eloquência
Emoções
Erro
Evidência

17. Medicina !
Baseada !
E
Experiência
Eminência
Expectativa
Eloquência
Emoções
Erro
Evidência
“Sempre foi feito assim”
“EU, Exmo Sr. Prof. Dr. 3xMsC 2xPhD digo...”
“Sotor, olhe que da outra vez só com antibióticos”
“A Júlia Pinheiro diz que é 100% natural”
“tenho cá um fézada que é isto”
“Tx A... ups > Tx B... ups > Tx C…olha melhorou!”
“hein?”

18. “Medicina baseada no que sempre foi” !
I
adaptado de: Muir Gray, JA Evidence Based Healthcare, How to make health policies and management decisions, 2nd Edition. Churchill Livingstone London 2001!
!
Decisão Clínica
Recursos
Clínica

19. “Medicina baseada no que sempre foi” !
adaptado de: Muir Gray, JA Evidence Based Healthcare, How to make health policies and management decisions, 2nd Edition. Churchill Livingstone London 2001!
!
II
Decisão Clínica
Valores e !
Recursos preferências
Clínica

20. Medicina Baseada na Evidência
Valores e !
Evidência
Recursos preferências
adaptado de: Muir Gray, JA Evidence Based Healthcare, How to make health policies and management decisions, 2nd Edition. Churchill Livingstone London 2001!
!
Decisão Clínica
Clínica

21. Medicina Baseada na Evidência
Melhor resposta encontrada para diminuir a incerteza e o erro
na prática médica
is ‘the conscientious, explicit and judicious use of current
best evidence in making decisions about the care of
individual patients’!
Sackett, et al. BMJ 1996;312:71-72

22. Medicina Baseada na Evidência
O que é que NÃO é
• o que sempre foi feito
• medicina por catálogo
• um truque para cortar nos custos
• só revisões sistemáticas e outros nomes técnicos
MBE é
• identificar a melhor informação científica para
responder às nossas dúvidas clínicas

23. Medicina - “como vamos?”
Como? Usando a melhor evidência
disponível no momento

24. Evidência = observações sistemáticas

25. Medicina Baseada na Evidência
Hierarquia na evidência
Decisão Clínica: a evidência nunca será suficiente!

26. Medicina Baseada na Evidência
Hierarquia na evidência !
(maior validade nas conclusões)

27. Decisão Clínica: a evidência nunca será suficiente!
Faltar ao trabalho
Tomar medicação
Enfermeira
Como decidir?
carro avariou!
mãe com alzheimer
Montori V, adaptado de DOI: 10.3205/12gin010
55
90 Kg
Médico Família
Exercício Físico
LDL elevados!
A1c 8,3%
Insómnia
MCDTs
Dor
Tonturas
Podologia
Caminhadas
Evitar sal, gorduras, hidratos carbono
Verificar glicémias
Cuidados pés
Obesidade
Diabetes
HTA
Depressão
Lombalgia
Neuropatia
3 2 1
números não batem certo
prazo é agora!
trabalho, trabalho
contas por pagar
bancos!
família seguradoras
filha divorciou-se e de volta a casa
2 netas lindas
passear o cão
supermercado
sem tempo para. .m.im!
Metformina
Sulfunilureia
Diurético e B-Bloq
Estatina

28. 2500000
2000000
1500000
1000000
500000
0
Biomedical MEDLINE Trials Diagnostic?
Medical Articles per Year
~5000/dia
~2000/dia
~75/dia

29. Medicina Baseada na Evidência
Como integrar na prática clínica?!

30. Como integrar na prática clínica?!
informação
1. perguntar (ask) - pergunta concreta da nossa prática!
2. aceder (procura sistemática) informação epidemiológica para responder à
questão.!
3. apreciar a evidência enquanto a validade, tamanho do efeito, precisão..!
4. aplicar a evidência na prática:!
! a. amassar a evidência com outra informação relevante (valores e
preferências, aspectos clínicos e aspectos dos recursos) e tomar uma decisão
clínica baseada na evidência e:!
! b. actuar (instaurar) a decisão na prática!
———————————————————————————————————
5. auditar - a nossa prática. Constantemente:!
! a. comparar a nossa prática com a melhor evidência disponível!
! b. diminuir as diferenças entre a nossa prática e a melhor evidência
interna externa
traduzido de: Rod Jackson 2013. cebm.net

31. Medicina Baseada na Evidência
exemplo:!
!
auto palpação mamária para detecção de
cancro da mama!

32. Medicina Baseada na Evidência
auto palpação mamária!
1. perguntar)(ask)).)pergunta+concreta+da+nossa+prá1ca+
!
!
2.+aceder+(procura+sistemá1ca)+informação+epidemiológica+para+responder+à+questão+
!
!
3.+apreciar+a+evidência+enquanto+a+validade,+tamanho+do+efeito,+precisão..+
!
!
4.+aplicar+a+evidência+na+prá1ca:+
+ a.+amassar+a+evidência+com+outra+informação+relevante+(valores+e+preferências,+aspectos+clínicos+e+aspectos+
dos+recursos)+e+tomar+uma+decisão+clínica+baseada+na+evidência+e:+
!
!
+ b.+actuar)(instaurar)+a+decisão+na+prá1ca+
!
————————————————————————————————————+
5.+auditar+I+a+nossa+prá1ca.+Constantemente:+
+ a.+comparar+a+nossa+prá1ca+com+a+melhor+evidência+disponível+
+ b.+diminuir+as+diferenças+entre+a+nossa+prá1ca+e+a+melhor+evidência
será que a auto palpação mamária aumenta a detecção precoce de cancro da mama?!
!
!
tripdatabase, uptodate, bmj evidence, medline…!
!
!
RR 1.05, 95% confidence interval (CI) 0.90 to 1.24!
aumento nos malefícios…!
!
!
!
mulheres têm muito medo de cancro da mama; recursos escassos!
!
!
não recomendar auto-palpação mamária!
ciclo de melhoria - autoavaliação!

35. Medicina Baseada na Evidência
dicas práticas:!
manter um livro de perguntas
journal club

36. http://www.tripdatabase.com/

38. Curso curricular “A Consulta” - 44º curso - 2014
Decisão Clínica!
em!
Medicina Geral e Familiar
II Diagnóstico
David Silvério Rodrigues, MD

39. Especificidades da MGF
Espectro de doentes e problemas
Tipo de problemas encontrados
Fase da doença
Continuidade de cuidados
Presença da família!
cedido por @abritosa

40. Especificidades da MGF
Espectro de doentes e problemas!
Todas as idades!
Todos os sistemas anatómicos!
Todas as fisiopatologias!
Grande quantidade de doentes
cedido por @abritosa

41. Tipo de problemas encontrados!
Doenças/problemas menores ou autolimitados!
Doenças/problemas comuns de baixa gravidade !
Doenças/problemas raros e graves!
Doenças crónicas e agudas!
cedido por @abritosa
Especificidades da MGF

42. Tipo de problemas encontrados!
!
Doença com mistura de elementos físicos, psicológicos,
sociais !
!
Distribuição de doença igual à comunidade!
!
cedido por @abritosa
Especificidades da MGF

43. Fase da doença!
Apresentação precoce, muitas vezes com indicações subtis!
Ausência de avaliação prévia por um médico !
Problemas indiferenciados
cedido por @abritosa
Especificidades da MGF

44. Continuidade de cuidados!
Valor da espera terapêutica!
!
Presença da família!
Situação financeira!
Saúde de outros membros da família!
Contribuição de factores emocionais!
cedido por @abritosa
Especificidades da MGF

45. Modelo&do&processo&de&diagnós<co&
Dicas&(cues)&
(Clínicas,&comportamentais,&de&contexto)&
Hipótese(s)&para&a&doença&ou&mal&estar&
Inves<gação&(entrevista,&história,&&
exame&objec<vo,&MCDTs)&
Revisão&
Dados&&
inesperados&
Busca&de&plataformas&&
de&entendimento&
Decisão&de&gestão&clínica&
Seguimento&
(McWhinney*&*Freeman,*2009)*
cedido por @abritosa

46. Modelo&do&processo&de&diagnós<co&
Dicas&(cues)&
(Clínicas,&comportamentais,&de&contexto)&
Hipótese(s)&para&a&doença&ou&mal&estar&
Inves<gação&(entrevista,&história,&&
exame&objec<vo,&MCDTs)&
Revisão&
Dados&&
inesperados&
Busca&de&plataformas&&
de&entendimento&
Decisão&de&gestão&clínica&
Seguimento&
(McWhinney*&*Freeman,*2009)*
adaptado de @abritosa

47. Diagnóstico em MGF
- Muitas situações não têm um diagnóstico associado ou são
diagnosticadas no hospital!
- Muitas situações terminam em referenciação!
- Os exames complementares não descobrem tudo nem
excluem tudo
adaptado de @abritosa
“Reality check”

48. Diagnóstico em MGF
- Aceitação da incerteza!
- Referenciação!
- Investigação dirigida!
- Investigação de rotina diferente
adaptado de @abritosa
“Reality check”

49. Diagnóstico em MGF Caso clínico
Homem 56 anos, consulta aguda por queda e suspeita de
f# perna, a cheirar a álcool (10 am)!
Obeso, barriga proeminente, !
3 aranhas vasculares (spider nevi) no tórax

50. Diagnóstico em MGF Caso clínico
Homem 56 anos, consulta aguda por queda e suspeita de
f# perna, a cheirar a álcool (10 am)!
Obeso, barriga proeminente, !
3 aranhas vasculares (spider nevi) no tórax
Será este homem alcoólico?!
Será que tem ascite?
Probabilidades?

51. Diagnóstico em MGF Caso clínico
Homem 56 anos, consulta aguda por queda e suspeita de
f# perna, a cheirar a álcool (10 am)!
Obeso, barriga proeminente, !
3 aranhas vasculares (spider nevi) no tórax
Será este homem alcoólico?!
Será que tem ascite?
Probabilidades?
50-50

52. Caso clínico
Diagnóstico em MGF
Como diagnosticar neste caso?
1. Confrontar o homem com interrogatório exaustivo!
2. Pedir GGT!
3. Enzimologia hepática completa!
4. aplicar as 4 perguntas CAGE (Cut, Annoyed, Guilty e Eye-opener)
ascite:
1. verificar sinal onda ascítica, sinal de Puddle,!
2. ecografia abdominal!
3. perguntar se tem os tornozelos inchados

53. Caso clínico
Diagnóstico em MGF
Como diagnosticar neste caso?
- Não seria excelente poder diagnosticar com apenas 5 perguntas
(4 CAGE e uma para ascite) e estar certo do diagnóstico
- Neste caso é possível:!
- se respondeu positivamente a 3 ou 4 perguntas CAGE =
dependente ou abusador de álcool!
- se respondeu negativamente a tornozelos inchados podemos
excluir ascite significativa
Como podemos estar tão certos?

54. Caso clínico
Diagnóstico em MGF
Como diagnosticar neste caso?
- Não seria excelente poder diagnosticar com apenas 5 perguntas
(4 CAGE e uma para ascite) e estar certo do diagnóstico
- Neste caso é possível:!
- se respondeu positivamente a 3 ou 4 perguntas CAGE =
dependente ou abusador de álcool!
- se respondeu negativamente a tornozelos inchados podes
descartar ascite significativa (pode-se confirmar com onda
ascítica)
Como podemos estar tão certos? Evidência
Bush B, Shaw S, Cleary P, Delbanco TL, Aronson MD. Screening for alcohol abuse using the CAGE questionnaire. Am J Med. 1987;82(2):231-235.!

55. Diagnóstico em MGF
Evidência
Bush B, Shaw S, Cleary P, Delbanco TL, Aronson MD. Screening for alcohol abuse using the CAGE questionnaire. Am J Med. 1987;82(2):231-235.!

56. Diagnóstico em MGF
Evidência
Sensibilidade: a/(a+c) = 0.51 (51%)
“teste diagnóstico positivo se doença presente”
Bush B, Shaw S, Cleary P, Delbanco TL, Aronson MD. Screening for alcohol abuse using the CAGE questionnaire. Am J Med. 1987;82(2):231-235.!

57. Diagnóstico em MGF
Evidência
Especificidade: d/(b+d) = 0.998 (99.8%)
“teste diagnóstico negativo se doença ausente”
Bush B, Shaw S, Cleary P, Delbanco TL, Aronson MD. Screening for alcohol abuse using the CAGE questionnaire. Am J Med. 1987;82(2):231-235.!

58. Diagnóstico em MGF
Evidência
Valor Preditivo Positivo ou !
Probabilidade pós-test de ter doença se teste +!
: a/(a+b) = 0.984 (98.4%)
“tem doença se o teste diagnóstico é positivo”
Bush B, Shaw S, Cleary P, Delbanco TL, Aronson MD. Screening for alcohol abuse using the CAGE questionnaire. Am J Med. 1987;82(2):231-235.!

59. Diagnóstico em MGF
Evidência
Valor Preditivo Negativo ou !
Probabilidade pós-test de não ter doença se teste -!
d/(c + d) = 0.88 (88%)
“não tem doença se o teste diagnóstico é negativo”
Bush B, Shaw S, Cleary P, Delbanco TL, Aronson MD. Screening for alcohol abuse using the CAGE questionnaire. Am J Med. 1987;82(2):231-235.!

60. Diagnóstico em MGF
Evidência
Probabilidade pós-test de ter doença se teste -!
c/(c+d) = 57/457 = 0,125 (12,5%)
Bush B, Shaw S, Cleary P, Delbanco TL, Aronson MD. Screening for alcohol abuse using the CAGE questionnaire. Am J Med. 1987;82(2):231-235.!

61. Diagnóstico em MGF
Evidência
Bush B, Shaw S, Cleary P, Delbanco TL, Aronson MD. Screening for alcohol abuse using the CAGE questionnaire. Am J Med. 1987;82(2):231-235.!
!
!
!
CAGE!
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 98,4%!
VPN= 88!

62. Diagnóstico em MGF
Evidência
Prevalência ou!
probabilidade pré-teste!
(a+c)/(a+b+c+d) = 117/518 = 23%
Bush B, Shaw S, Cleary P, Delbanco TL, Aronson MD. Screening for alcohol abuse using the CAGE questionnaire. Am J Med. 1987;82(2):231-235.!
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 98,4%!
VPN= 88!

63. Diagnóstico em MGF
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 98,4%!
VPN= 88!
Prevalência ou!
Probabilidade Pré-teste!
= 50%

64. Diagnóstico em MGF
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 98,4%!
VPN= 88!
Prevalência ou!
Probabilidade Pré-teste!
= 50%
!
S= 51%!
a/(a+c) = 510/1000

65. Diagnóstico em MGF
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 98,4%!
VPN= 88!
Prevalência ou!
Probabilidade Pré-teste!
= 50%
!
S= 51%!
E= 99,8%!
d/(b+d) = 998/1000

66. Diagnóstico em MGF
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 98,4%!
VPN= 88!
Prevalência ou!
Probabilidade Pré-teste!
= 50%
!
S= 51%!
E= 99,8%!
Probabilidade pós-teste de ter doença se teste + (VPP) = 99,6%!
a/(a+b) = 510/512 = 0,996!

67. Diagnóstico em MGF
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 98,4%!
VPN= 88!
Prevalência ou!
Probabilidade Pré-teste!
= 50%
!
S= 51%!
E= 99,8%!
Probabilidade pós-teste de ter doença se teste + (VPP) = 99,6%!
Probabilidade pós-teste de não ter a doença se teste - (VPN) = 67%!

68. Diagnóstico em MGF
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 98,4%!
VPN= 88!
Prevalência ou!
Probabilidade Pré-teste!
= 50%
!
S= 51%!
E= 99,8%!
Probabilidade pós-teste de ter doença se teste + (VPP) = 99,6%!
Probabilidade pós-teste de não ter a doença se teste - (VPN) = 67%!
Probabilidade pós-teste de ter a doença se teste - = 33%

69. Diagnóstico em MGF
Prevalência de 23%
!
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 99,8%!
VPN= 88!
Prevalência de 50%
!
!
S= 51%!
E= 99,8%!
VPP = 99,6%!
VPN= 67%!
Prevalência altera os valores de predição!
Não altera sensibilidade ou especificidade!

70. De volta ao nosso doente…
Prevalência ou!
Probabilidade Pré-teste!
= 50%
!
S= 51%!
E= 99,8%!
Probabilidade pós-teste de ter doença se teste + (VPP) = 99,6%!
Probabilidade pós-teste de não ter a doença se teste - (VPN) = 67%!
Probabilidade pós-teste de ter a doença se teste - = 33%

71. De volta ao nosso doente…
Deveríamos ter pedido análises?
!
Especificidade:!
GGT - 76%!
Enzimologia hepática inteira - 81%!
!
EO - 99.8% - simples, rápido e muito mais específico

72. Exercício…
Então e a ascite?
Prevalência 50%!
!
S = 93% *!
E = 66%
Evidência
*Simel DL, Halvorsen RA Jr, Feussner JR. Quantitating bedside diagnosis: clinical evaluation of ascites. J Gen Intern Med. 1988;3(5):423-428!

73. Exercício…
Então e a ascite?
Prevalência 50%!
!
S = 93% *!
E = 66%
Probabilidade pós-teste de ter doença se teste + (VPP) = a/(a+b) = 93/127 = 73%!
Probabilidade pós-teste de não ter a doença se teste - (VPN) = d/(c + d ) = 66/73 = 90%!
Probabilidade pós-teste de ter a doença se teste - = c/(c+d) = 7/73 = 10%
Evidência
*Simel DL, Halvorsen RA Jr, Feussner JR. Quantitating bedside diagnosis: clinical evaluation of ascites. J Gen Intern Med. 1988;3(5):423-428!

74. Testes com elevada especificidade - se teste
positivo probabilidade de ter a doença é
elevada
CAGE para dependência de álcool
Testes com elevada sensibilidade - se teste
negativo probabilidade de ter a doença é muito
baixa
edema tornozelos para ascite

75. Último conceito
mas o mais útil!!
Likelihood ratio!
(Razão de verosimilhança)

76. Likelihood ratio!
(Razão de verosimilhança)
usada para calcular a probabilidade de doença
depois de aplicar teste diagnóstico
expressa as possibilidades (odds) que
determinado achado na história clínica ou exame
objectivo aconteçam num doente com doença vs
sem doença

77. Likelihood ratio!
(Razão de verosimilhança)
Faz o quê ??!?

78. Likelihood ratio!
(Razão de verosimilhança)
Probabilidade
Pré-teste
Probabilidade
Pós-teste
Prevalência
Y Y.LR

79. Likelihood ratio!
(Razão de verosimilhança)
LR > 1.0 - probabilidade de doença aumenta
(achado é mais provável em pessoas com doença que sem doença)
!
LR = 1.0 - probabilidade de doença inalterada
(achado é tão provável em pessoas com doença que sem doença)
!
LR < 1.0 - probabilidade de doença diminui
(achado é menos provável em pessoas com doença que sem doença)

80. Likelihood ratio!
(Razão de verosimilhança)
Probabilidade pré-teste ascite = 24% (prevalência)
!
LR para história positiva de edema tornozelo = 2.8
(edema do tornozelo é 2,8 x mais provável de estar presente num doente com
ascite comparado vs doente sem ascite) -> probabilidade de ascite aumenta
!
LR para história negativa de edema tornozelo = 0.10
(edema do tornozelo é 0.1 x mais provável em doentes com ascite vs doentes
sem ascite) -> probabilidade de ascite diminui

81. Likelihood ratio!
(Razão de verosimilhança)
nomograma

82. Likelihood ratio!
(Razão de verossimilhança)
vantagem: testes não dicotómicos

83. Likelihood ratio!
(Razão de verosimilhança)
Sensibilidade e especificidade requerem
conhecimento do status da doença
Principal vantagem dos LR é que podemos aplicar
sem saber o status da doença no nosso doente

85. dúvidas?
!
dmsrodrigues@gmail.com
@davsrodrigues