임상예측규칙

Clinical prediction rule

임상 예측 규칙 또는 임상 확률 평가는 특정 질병 또는 임상 [1]결과의 확률을 추정하기 위해 의학적 징후, 증상 및 기타 소견을 사용하는 방법을 지정합니다.

의사들은 질병의 추정된 위험에 어려움을 겪는다; 종종 과대평가로 [2]오차가 발생하는데, 아마도 부정적인 결과의 위험이 과장된 기준 비율 오류와 같은 인지적 편견 때문일 것이다.

방법들

예측 규칙 연구에서 조사자는 특정 질병 또는 결과를 가진 것으로 의심되는 연속된 환자 그룹을 식별합니다.그런 다음, 조사자는 각 환자에 대한 표준 임상 관찰 세트 및 환자의 실제 상태를 정의하기 위한 테스트 또는 임상 후속 조치를 얻습니다.그런 다음 통계적 방법을 사용하여 환자의 실제 상태에 대한 최상의 임상 예측 변수를 식별합니다.질병의 확률은 환자의 주요 임상 예측 변수에 따라 달라질 것이다.공개된 방법론 표준은 임상 예측 [3]규칙을 개발하기 위한 모범 사례를 규정한다.

"고임팩트 저널의 예측 연구의 대부분이 현재의 방법론적 권장사항을 따르지 않아 신뢰성과 적용 가능성을 제한한다"[4]고 결론지은 방법에 대한 조사는 당뇨병 문헌의[5] 이전 발견을 확인했다.

건강 결과에 미치는 영향

정량화된 [6]의사들의 사용에 따른 결과를 가져온 예측 규칙은 거의 없다.

연구할 때, 정보만 제공하는 것(예를 들어 계산된 질병 확률을 제공하는 것)의 영향은 [7][8]부정적이었다.

그러나 예측 규칙이 중요 경로의 일부로 구현되어 병원이나 클리닉이 질병의 고위험 또는 저위험으로 식별된 환자를 관리하는 방법에 대해 수립된 절차와 정책을 가지고 있는 경우, 예측 규칙은 임상 [9]결과에 더 많은 영향을 미친다.

예측 규칙이 더 집중적으로 구현될수록 더 많은 편익이 [10]발생할 것이다.

예측 규칙의 예

레퍼런스

  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. S2CID 25470460.
  3. ^ Laupacis, Andreas (1997). "Clinical prediction rules: a review and suggested modifications of methodological standards". Journal of the American Medical Association. 297: 488–494. doi:10.1001/jama.1997.03540300056034.
  4. ^ 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 3358324. PMID 22629234.
  5. ^ 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 3180398. PMID 21902820.
  6. ^ 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. S2CID 32179950.
  7. ^ 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. S2CID 35487553.
  8. ^ 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. S2CID 72016252.
  9. ^ 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.
  10. ^ 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. S2CID 45414192.

외부 링크