Klinische Strategien der Entscheidungsfindung

Eine Hypothese aufzustellen, umfasst die Identifikation der wichtigsten diagnostischen Möglichkeiten (Differenzialdiagnose), die für das klinische Problem des Patienten verantwortlich sein könnten. Die Hauptbeschwerde des Patienten (z. B. Schmerzen in der Brust) und grundlegende demographische Daten (Alter, Geschlecht, Ethnie) sind die Ausgangspunkte für die Differenzialdiagnose, die in der Regel durch Mustererkennung erzeugt wird. Jedem Element auf der Liste der Möglichkeiten ist idealerweise eine geschätzte Wahrscheinlichkeit oder Wahrscheinlichkeit zugeordnet, dass es die richtige Diagnose ist (Pre-Test Wahrscheinlichkeit - z. B. siehe Tabelle Hypothetische Differentialdiagnose und Pre- und Post-Test Wahrscheinlichkeiten).

Ärzte verwenden oft vage Ausdrücke wie "sehr wahrscheinlich", "unwahrscheinlich" und "es ist nicht auszuschließen", um die Wahrscheinlichkeit einer Krankheit zu beschreiben. Sowohl Ärzte als auch Patienten können diese unspezifischen Ausdrücke falsch verstehen; stattdessen sollte, sofern verfügbar, eine genaue statistische Terminologie verwendet werden. Mathematische (statistische) Berechnungen können dem Arzt dabei helfen, klinische Entscheidungen zu treffen, und selbst wenn keine genauen Zahlen vorliegen, helfen sie, klinische Wahrscheinlichkeiten und logische Zusammenhänge besser zu definieren und die hypothetischen Möglichkeiten einzugrenzen.

Die anfängliche Differenzialdiagnose aufgrund von Hauptbeschwerden und Demographie ist oft groß, sodass der Arzt zunächst die hypothetischen Möglichkeiten generiert und filtert, indem er eine detaillierte Anamnese erhält und eine gerichtete körperliche Untersuchung durchführt, um vermutete Diagnosen zu unterstützen oder zu widerlegen. Zum Beispiel erhöhen Schmerzen in den Beinen und geschwollene, druckempfindliche Beine während der Untersuchung bei einem Patienten mit Schmerzen in der Brust die Wahrscheinlichkeit einer Lungenembolie.

Wenn die Anamnese und die körperliche Untersuchung ein erkennbares Muster ergeben, wird eine Verdachtsdiagnose gestellt. Diagnostische Tests werden verwendet, wenn Unsicherheiten nach der Anamnese und der körperlichen Untersuchung bestehen, insbesondere wenn die Erkrankung ernst ist oder gefährliche oder kostspielige Behandlungen die Folge sein könnten. Die Testergebnisse modifizieren die Wahrscheinlichkeiten der verschiedenen Diagnosen (Post-Test-Wahrscheinlichkeit). Beispielsweise zeigt die Tabelle Hypothetische Differentialdiagnose und Pre- und Post-Test Wahrscheinlichkeiten, wie die zusätzlichen Befunde über Schmerzen und Schwellungen in den Beinen, sowie ein normales EKG und Röntgenbild bei einem Patienten die diagnostischen Wahrscheinlichkeiten modifizieren: die Wahrscheinlichkeit des akuten Koronarsyndroms, des Aneurysma dissecans und des Pneumothorax nimmt ab, während sich die Wahrscheinlichkeit einer Lungenembolie erhöht. Diese Veränderungen in der Wahrscheinlichkeit führen zu zusätzlichen Tests (in diesem Beispiel wahrscheinlich Thorax-CT-Angiographie), die weiter die Post-Test-Wahrscheinlichkeit modifizieren (siehe Tabelle), und in einigen Fällen die Diagnose bestätigen oder widerlegen.

Es kann intuitiv erscheinen, dass die Summe der Wahrscheinlichkeiten aller Diagnosemöglichkeiten nahezu 100% betragen sollte, und dass eine einzelne Diagnose aus einer komplexen Reihe von Symptomen und Anzeichen abgeleitet werden kann. Jedoch kann die Anwendung dieses Prinzips, dass die beste Erklärung für eine komplexe Situation eine einzige Ursache beinhaltet (oft als Ockhams Rasiermesser bezeichnet) Ärzte in die Irre führen. Starre Anwendung dieses Prinzips Rabatten die Möglichkeit, dass ein Patient mehr als eine aktive Erkrankung haben kann. Zum Beispiel kann angenommen werden, dass ein Dyspnoe-Patient mit bekannter chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) eine Exazerbation der COPD hat, aber auch an einer Lungenembolie oder Herzinsuffizienz leiden kann.

Auch wenn die Diagnose unsicher ist, sind Tests nicht immer nützlich. Tests sollten nur dann durchgeführt werden, wenn die Ergebnisse die Behandlung beeinflussen. Wenn die Krankheitsvortestwahrscheinlichkeit über einem bestimmten Schwellenwert liegt, wird die Behandlung garantiert (Behandlungsschwelle) und ein Test kann nicht angezeigt werden.

Unter dem Behandlungsschwellenwert ist eine Prüfung angezeigt, wenn ein positives Testergebnis die Post-Test-Wahrscheinlichkeit über den Behandlungsschwellenwert heben würde. Die günstigste Prä-Test-Wahrscheinlichkeit, bei der dies geschehen kann, hängt von den Prüfkriterien ab und wird als Prüfschwellenwert bezeichnet. Tests für Schwellenwerte werden detaillierter an anderer Stelle diskutiert.

Die Krankheitswahrscheinlichkeit, ab der eine Behandlung angezeigt ist und keine weiteren Tests mehr gerechtfertigt sind, wird als Behandlungsschwelle bezeichnet.

Das oben erwähnte hypothetische Beispiel eines Patienten mit Brustschmerzen konvergiert auf einer fast sicheren Diagnose (98%ige Wahrscheinlichkeit). Wenn die Diagnose einer Krankheit sicher ist, ist die Entscheidung zur Behandlung eine einfache Entscheidung, ob es einen Behandlungsnutzen gibt (im Vergleich zu keiner Behandlung und unter Berücksichtigung der möglichen Nebenwirkungen der Behandlung). Wenn die Diagnose ein gewisses Maß an Unsicherheit hat, wie fast immer der Fall ist, muss die Entscheidung zur Behandlung auch den Nutzen der Behandlung eines Kranken gegen das Risiko der Behandlung eines falsch diagnostizierten oder gesunden Menschen berücksichtigen. Die Abwägung von Nutzen und Risiko schließt finanzielle, soziale und medizinische Konsequenzen ein. Die Entscheidung basiert dann auf der Balance zwischen der Wahrscheinlichkeit der Krankheit und der Größe des Nutzens und des Risikos. Diese Waage bestimmt, wo der Arzt die Behandlungsschwelle einstellt.

Von dieser Konzeption ausgehend akzeptieren Ärzte ggf. eine hohe diagnostische Unsicherheit und leiten eine Behandlung ein, wenn der Nutzen der Behandlung sehr hoch und das Risiko sehr gering ist (wie z. B. bei der Gabe eines sicheren Antibiotikums bei einem Patienten mit Diabetes, der möglicherweise eine lebensbedrohliche Infektion hat) – selbst wenn die Wahrscheinlichkeit für eine Infektion relativ gering ist (z. B. 30%—siehe Abbildung Variation der Behandlungsschwelle (TT) mit Behandlungsrisiko). Wenn jedoch das Risiko der Behandlung sehr hoch ist (wie z. B. bei einer Pneumonektomie für möglichen Lungenkrebs), wollen Ärzte eine sehr sichere Diagnose haben und ordnen eine Behandlung nur an, wenn die Wahrscheinlichkeit von Krebs sehr hoch ist, z. B. > 95% (siehe Abbildung). Man beachte, dass die Behandlungsschwelle nicht unbedingt der Wahrscheinlichkeit entspricht, mit der die Krankheit bestätigt oder ausgeschlossen werden könnte. Es ist einfach der Punkt, an dem das Risiko nicht zu behandeln größer ist als das Risiko einer Behandlung.

Variation der Behandlungsschwelle mit dem Risiko der Behandlung

Horizontale Linien repräsentieren die Post-Test-Wahrscheinlichkeit.

Quantitativ läßt sich die Behandlungsschwelle (TT) als der Punkt definieren, an dem die Wahrscheinlichkeit der Erkrankung (p) mulitipliziert mit dem Vorteil der Behandlung einer Person mit einer Erkrankung (B) gleich der Wahrscheinlichkeit keiner Krankheit (1 − p) multipliziert mit dem Risiko der Behandlung einer Person ohne Erkrankung (R) ist. Somit gilt für die Behandlungsschwelle

p × B = (1 − p) × R

Nach p aufgelöst, reduziert sich diese Gleichung zu:

p = R/(B +R)

Aus dieser Gleichung ist ersichtlich, dass, wenn B (Nutzen) und R (Risiko) gleich sind, die Behandlungsschwelle 1/(1 + 1) = 0,5 ist, was bedeutet dass, wenn die Wahrscheinlichkeit der Erkrankung > 50% beträgt, der Arzt behandeln würde, und wenn die Wahrscheinlichkeit < 50% ist, der Arzt nicht behandeln würde.

Für ein klinisches Beispiel kann ein Patient mit Brustschmerzen berücksichtigt werden. Wie hoch sollte die klinische Wahrscheinlichkeit eines akuten Myokardinfarkts sein, dass eine Thrombolysetherapie vorgenommen werden müsste, wenn das einzige Risiko eine baldige Mortalität wäre? Angenommen, es sei der Fall, dass die Sterblichkeit aufgrund von intrakraniellen Blutungen mit Thrombolyse 1% ist, dann ist R mit 1% die Letalität einer irrtümlichen Behandlung eines Patienten, der keinen Myokardinfarkt hat. Wenn die Mortalität bei einem Patienten mit Myokardinfarkt um 3% gesenkt wird, wenn er einer thrombolytischen Therapie unterzogen wird, dann liegt B bei 3%. Dann ist die Behandlungsschwelle 1: (3 + 1) oder 25%; danach sollte eine Behandlung begonnen werden, wenn die Wahrscheinlichkeit eines akuten Myokardinfarkt bei > 25% liegt.

Alternativ kann die Behandlungsschwellengleichung neu angeordnet werden, um zu zeigen, dass die Behandlungsschwelle der Punkt ist, an dem die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung p/(1 −p) gleich dem Nutzen-Risiko-Verhältnis (R:B) ist. Es ist das gleiche numerische Ergebnis wie in dem zuvor beschriebenen Beispiel, mit der Behandlungsschwelle gleich der Chance des Nutzen-Risiko-Verhältnisses (1 zu 3). Eine Chance von 1 zu 3 entspricht der zuvor erhaltenen Wahrscheinlichkeit von 25% (siehe Wahrscheinlichkeit und Chancen).