确定小动物兽医实践中的临床决策阈值的研究

学术   2024-08-27 08:35   上海  




ABSTRACT



本研究旨在确定小动物兽医实践中六种常见疾病的临床决策阈值。参与者接受了在线调查。五个问题描述了疑似患有全骨炎、甲状腺功能减退症、尿路感染 (UTI)、机械性胃肠道阻塞 (GIO) 和特发性癫痫的犬科动物患者的情况,一个问题描述了疑似患有慢性肾病的猫科动物患者。每种情况都应用了一系列概率。从 297 个可用响应中计算出每种情况的测试和治疗阈值水平。已确定了 UTI(测试=12.8%;95% CI=1.1 至 20.7;治疗=82.0%;95% CI=66.3 至 100)和 GIO(测试=3.2%;95% CI=0 至 10.4;治疗=87.3%;95% CI=82.6 至 93.5)的测试和治疗阈值。所有其他场景均未提供可解释测试和治疗阈值的数据。这项初步研究采用新方法确定小动物医学的临床阈值。成功确定了两种常见疾病的阈值——犬机械性 GIO 和犬 UTI。未来的研究应扩大对确定兽医群体临床阈值水平的方法的调查,这些方法可用作临床决策规则的基础


引言:

像所有医学专业人员一样,兽医通常必须基于不完整或不完美的信息做出临床决策。他们必须依赖于临床经验和培训,以及对不同诊断可能性发生概率的理解,来决定何时排除某一疾病、进行诊断测试或治疗疾病。将自己的专业知识和经验与当前的科学数据和基于证据的建议相结合可能非常具有挑战性。

以证据为基础的实践运动更加强调使用当前最佳证据,而不是专家或直觉推理。以证据为基础的实践在20世纪90年代初开始兴起,并在大约十年后开始进入兽医行业。尽管理想情况下,每个临床医生都应结合使用当前最佳证据和临床专业知识,但临床决策通常由个人经验决定,这可能导致有偏见的决策制定。当前阻碍以证据为基础的兽医实践的障碍包括缺乏以患者为中心的研究和流行病学数据,以及兽医拥有适当使用这些数据的途径、时间和培训。然而,即使存在这些障碍,兽医行业对采用基于证据的护理越来越感兴趣。为了尽量减少偏见,循证医学经常采用临床决策模型。诊断的阈值模型是一个理论框架,它通过明确的公式解释了一个隐含的过程。这个模型最初由Pauker和Kassirer描述,有两个阈值:一个“测试阈值”和一个“测试-治疗阈值”。





测试阈值(以下简称测试阈值)是疾病概率,超过此概率时,临床医生决定进行测试以得出诊断。测试-治疗阈值(以下简称治疗阈值)是疾病概率,超过此概率时,临床医生足够确定疾病的存在,认为应该开始治疗图1)。以前的研究使用几种方法研究了个体医生和医生群体的条件测试和治疗阈值。Ebell等人最近开发了一种确定医生阈值水平的新方法。初级保健和急诊医生被呈现了临床场景,在这些场景中,常见情况的概率对每个受访者都是随机的。这些场景都是以相同的风格构建的,提供了患者的信号、主诉和下一步的选项(表1)。使用Plasencia等人描述的逻辑回归模型的改编版本确定了群体阈值水平。最近,这个相同的模型成功地用于确定HIV阳性患者结核病诊断的阈值。


材料和方法:

研究设计这是一项横断面调查设计。参与者被要求提供知情同意,并且在线调查是匿名和自愿的。Qualtrics软件被用来设计和发布在线调查。临床场景由主要研究者开发,基于在佐治亚大学兽医课程中强调的疾病,这些疾病是在伴侣动物实践中常见的。临床场景包括疑似犬类全骨炎、甲状腺功能减退症、尿路感染(UTI)、机械性胃肠梗阻(GIO)、特发性癫痫和猫类慢性肾病(CKD)。每种场景都应用了典型的信号和病史(表1)。调查开始时包括了性别、年龄、兽医学校毕业年份、实践领域和研究生培训等人口统计和背景问题,这些问题是强制性完成的。临床场景问题(表1)不是强制性完成的。所有临床场景都向每个参与者展示,参与者可以选择跳过这些问题。在调查分发之前,临床场景在UGA教职员工中的五名小动物临床医生上进行了预测试,并且根据他们的建议和批评进行了修改。由于缺乏这些疾病的既定流行病学数据,概率范围是根据基于直观推理和专家意见的预测概率来制定的。全骨炎和甲状腺功能减退症场景提供了两种可能的选项。对于全骨炎场景,选项包括通过进行X光片检查进行“测试”或经验性治疗该疾病。甲状腺功能减退症场景允许通过送患者回家或通过进行血液检查来“排除”甲状腺功能减退症。UTI、GIO、特发性癫痫和CKD场景允许从以下三个选项中选择:排除该疾病、进一步诊断或治疗疑似疾病。在这个背景下,排除一种疾病涉及决定患者没有兴趣的疾病,或者认为该疾病的可能性足够低,以至于最好的选择是观察或考虑其他病因。


实验准备:

研究参与者 

通过对各种招募方法收集的小动物普通执业医师、内科医师、危重病医师和其他一些专业的便利样本。通过UGA校友协会邮件列表、美国兽医内科学院(ACVIM)邮件列表(n>1000)和美国兽医急诊和危重病护理学院(ACVECC)邮件列表(n>1000)发送包含参与邀请和调查链接的电子邮件。调查链接和参与邀请也发布在UGA RDVM每月电子简报中。调查链接和邀请也发布在佐治亚州兽医医学协会(GVMA)的Facebook页面(n=285)。在UGA校友协会周末分发了带有调查链接的传单,并邀请参与(n=120)。最后,亚特兰大市区的一些小动物诊所收到了带有调查链接的邀请电子邮件。由于许多小动物临床医生可能经历了重叠的招募,因此要求每位参与者只完成一次调查。总共联系了超过2500名兽医参与本研究。共收到314份回应,其中297份被纳入最终数据分析。如果超过50%的问题未完成,则排除回应。

数据分析 

使用百分比、中位数和必要时的四分位数范围进行了描述性统计。使用条形图表示根据临床医生性别、年龄、实习完成情况(是/否)和医生执业类型(普通执业(GP)、内科(IM)、急诊和危重病护理(ECC)和其他)的临床决策(排除/测试/治疗)的样本亚组分布。使用Ebell等人开发的相同统计模型进行了阈值分析。这种逻辑回归方法改编自Plascencia等人的方法。测试阈值是通过以下逻辑函数确定的:

In[p1/(1−p1)]=a1+b1x

其中 p1 是测试或治疗(不排除)疑似疾病的概率;a1 是回归常数;b1 是回归系数;x 是场景中随机提供疾病的probability。阈值定义为疾病概率,在这个概率上两种决策之间存在平衡。对于测试阈值,这是疾病概率,在这个概率上,临床医生选择排除疾病的可能性与选择测试或治疗的可能性相等。因此,测试阈值定义为疾病概率 xtest ,使得通过逻辑模型估计的不排除的概率等于0.5:p1(xtest)=0.5。解方程(1)关于 x 并用0.5替换 p1,我们得到:

结果:

共有314份响应,其中297份是可用的。受访者的人口统计学特征和特征总结在表2中。对于UTI和GIO,确定了测试和治疗阈值。对于UTI,测试阈值被确定为12.8%(95% CI=1.1至20.7),治疗阈值被确定为82%(95% CI=66.3至100)。对于GIO,测试阈值被确定为3.2%(95% CI=0至10.4),治疗阈值被确定为87.3%(95% CI=82.6至93.5)(见图2)。所有其他场景都没有让我们能够在0-1的有意义概率范围内估计阈值。小于零的阈值可以被解释为医生总是采取给定决策的情况;大于一的阈值可以被理解为描述医生从不采取决策的情况。对于全骨炎场景(见图3a),随机分配的概率范围从5%到90%。即使在很高的概率极端(≥75%),58%的受访者选择在治疗前进行X光检查。基于这些数据,人们会得出结论,临床医生将始终在治疗疑似犬类全骨炎之前进行进一步的诊断。对于甲状腺功能减退症(见图3b)和猫类CKD(见图3c),阈值分析的类似结果被发现。对于甲状腺功能减退症场景,概率范围从2%到75%。即使在较低的概率水平(≤30%),71%的受访者选择进行血液检查而不是让患者回家。对于猫类CKD场景,概率范围从10%到75%,在低和高概率水平,90%的受访者选择推荐进一步的实验室工作,而不是在家监测或开处肾脏饮食。基于这些数据,人们会得出结论,临床医生将始终在排除疑似犬类甲状腺功能减退症之前进行进一步的诊断。这些数据还表明,临床医生将始终在排除或治疗猫类CKD之前进行进一步的诊断。对于特发性癫痫场景(见图3d),随机分配的概率范围从2%到65%。在这种情况下,无论概率水平如何,71%的受访者选择让患者回家,而不是进行高级成像或开处抗惊厥药物。基于这些数据,人们会得出结论,临床医生永远不会对犬类特发性癫痫进行测试或治疗




在UTI和GIO的情况下,作者根据受访者的性别、年龄、实践和实习经历将临床决策分为不同子群体。在UTI案例(图4)中,临床医生的决策在三个选项(排除、测试和治疗)中相当平均分布,而在GIO案例(图5)中,测试选项是每个人群子群体最有可能选择的。观察到的群体间的经验差异如下:男性临床医生、未完成实习培训的临床医生和普通执业医师更倾向于为UTI治疗;未完成实习培训的临床医生和将自己实践领域标识为“其他”的临床医生更倾向于为GIO排除,而普通执业医师更倾向于在这种情况下治疗。为了考虑混杂因素,作者在模型(1)和(2)中包括了受访者的性别、年龄、实践和实习经历,还测试了性别-年龄和性别-实习经历之间的交互作用。基于AIC的后向选择得到的最终模型的结果呈现在表3中。在UTI的情况下,选定的测试阈值模型仅包括疾病概率(模型1):在调整模型中,考虑的个体特征都没有显示对UTI测试概率的影响。相反,治疗UTI的概率显著受到实习的影响,并且性别有一定的影响(两者之间没有交互作用),在选定的模型(表3)中。女性比男性更倾向于不进行治疗(OR=0.62, P=0.09),未完成实习培训的临床医生更倾向于治疗(OR=3, P<0.001)。在GIO的情况下,测试和治疗的阈值概率都受到个体特征的影响。未完成实习培训的临床医生不太倾向于测试(OR=0.29, P=0.008),同样,将自己实践领域标识为“其他”的受访者也不太倾向于测试(OR=0.17, P=0.007)。普通执业医师更倾向于治疗(OR=2.96, P=0.04)。所有描述的调整协变量效应都证实了图4和5中观察到的经验差异。




讨论:

这项研究成功地确定了小动物实践中两种常见病症的测试和治疗阈值:尿路感染(UTI)和机械性胃肠梗阻(GIO)。研究表明,在小动物实践中可以确定测试和治疗阈值。样本中的兽医对于UTI的可能性低于13%时感到仅仅观察是合适的,并且在UTI的可能性高于82%时感到进行治疗是合适的。由于UTIs在这项研究中被视为相对低风险的情况,作者预期这个测试阈值会稍高。通过这项研究确定的高治疗阈值可能是由于兽医在没有明确诊断的情况下更加谨慎地开处方抗生素。

多变量分析(表3)揭示了女性临床医生比男性同事更有可能在开始治疗疑似UTI之前寻求进一步的诊断。未来的研究可能会考虑调查性别对临床决策制定的潜在影响。临床决策制定的经验分析(图4)揭示了性别、完成实习和执业领域可能会影响临床医生为UTI提供经验性治疗的决定,因为那些是男性、已完成实习或普通执业医师的受访者更有可能这样做。对于普通执业医师和其他执业领域的受访者之间的差异,这一发现可能与典型客户的社会经济地位有关。

样本中的兽医对于GIO的可能性低于3%时感到仅仅观察病人是舒适的,并且在GIO的可能性高于87%时感到进行腹腔探查手术是合适的。这些阈值对于像GIO这样的高风险情况看起来是合理的。GIO是一种漏诊是危险的,可能致命的情况,但同时治疗选择也是一种需要全身麻醉的侵入性外科手术,也带有自身的死亡风险。Ebell等人确定的高风险病症(如急性冠脉综合征)的阈值也有一个相对较低的测试阈值和高治疗阈值。

多变量分析(表3)表明,接受过实习培训的受访者在治疗疑似GIO之前更有可能进行测试,而普通执业医师更有可能在不进行测试的情况下进行治疗。这一发现可能与普通执业医师相比专科或转诊执业医师所面临的不同障碍有关。那些在普通执业中的受访者可能没有现成地使用更先进的成像技术,如超声波,并且在有可能需要手术时可能会犹豫使用上消化道研究。同样可以合理假设,那些完成了实习培训的受访者更有可能继续专业化。对于全骨炎、甲状腺功能减退症、特发性癫痫和CKD未能产生阈值的原因有几个。对于那些受访者无论概率水平如何都选择进行进一步诊断的情况(全骨炎、甲状腺功能减退症和CKD),通常这些诊断是易于获取且非侵入性的。对于全骨炎,受访者可能担心在排除更高风险的情况(如外伤、免疫介导的关节病、化脓性关节炎等)之前排除像全骨炎这样的自限性疾病。在甲状腺功能减退症的情况下,可能发生了类似的情况,临床医生专注于排除具有类似表现的更严重疾病(如肿瘤)以及可能诊断出像甲状腺功能减退症这样的医学可治疗疾病。同样,受访者可能以一种负责任的工作态度来处理CKD场景,无论疑似疾病的可能行如何,都应该包括血液和尿液分析。对于特发性癫痫场景,受访者无论概率水平如何,都选择让病人回家进行进一步观察。这可能是因为特发性癫痫是一种昂贵且难以诊断的疾病。单一的癫痫发作可能对大多数受访者来说不足以建议进行成像或开处抗惊厥药物。

原文:Guevara NT, Hofmeister E, Ebell M, Locatelli I. Study to determine clinical decision thresholds in small animal veterinary practice. Vet Rec. 2019 Aug 10;185(6):170. doi: 10.1136/vr.104596. Epub 2019 Jun 3. PMID: 31160334.




















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沙丘上的小狐狸
个人读书札记。记录从医学检验到兽医临床病理学的研究与实践。
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