Eenvoudige beslisregels of alleen een eenvoudige test?

Diagnostiek van ernstige aandoeningen

Opinie
Ewout W. Steyerberg
Citeer dit artikel als
Ned Tijdschr Geneeskd. 2012;156:A4715
Abstract
Download PDF

artikel

Elders in het Tijdschrift staat een mooi onderzoek naar klinische beslisregels bij de diagnostiek van patiënten met een klinische verdenking op acute longembolie.1 Tot grote vreugde van sommigen staan klinische predictiemodellen en predictieregels steeds meer in de belangstelling. In 2005 werden er volgens PubMed 61 artikelen gepubliceerd met de woorden ‘prediction model’, ‘prognostic model’ of ‘prediction rule’ in de titel.2 In 2011 was dit aantal meer dan verdubbeld tot 141 publicaties. Een groot deel hiervan gaat over het ontwikkelen van een predictiemodel. Voor veel modellen dreigt vergetelheid.3 Slechts een deel van de modellen wordt gevalideerd in een nieuwe setting, en een nog kleiner deel wordt getest op nut voor de klinische praktijk. ‘Nut’ betekent dat er meer zorg op maat gegeven wordt, met idealiter betere uitkomsten voor de patiënt tegen lagere kosten.4

De diagnostiek van longembolie is een belangrijk probleem. Er zijn verschillende risicofactoren bekend, zoals een recente operatie en een eerdere longembolie.1 Dit soort risicofactoren zijn gecombineerd in multivariabele predictiemodellen die de kans op longembolie schatten; de Wells-regel en de Geneva-score zijn hiervan de bekendste. Om het gebruik in de klinische praktijk te vergemakkelijken zijn gesimplificeerde versies voorgesteld. Het is belangrijk dat deze modellen nu prospectief zijn gevalideerd in de ‘Prometheus-studie’, een grootschalig onderzoek in verschillende Nederlandse ziekenhuizen.1 Validatie is een essentiële stap in de evaluatie van predictiemodellen.

Om nuttig te zijn in de kliniek moet een model ten eerste discriminerend vermogen hebben.5 Deze eigenschap wordt vaak samengevat als het oppervlak onder de ‘receiver operating characteristic’(ROC)-curve. Voor de beslisregels bij vermoedelijke longembolie zijn de oppervlaktes onder de curve rond de 0,7,1 terwijl het bereik 0,5-1 is. Er is daarom zeker ruimte voor verbetering van de modellen, die ‘waarschijnlijk longembolie’ slechts matig onderscheiden van ‘longembolie onwaarschijnlijk’.

Als we een model voor besluitvorming willen gebruiken, is het noodzakelijk om een afkappunt vast te stellen. Met andere woorden: wanneer is de kans op longembolie laag genoeg om van een laagrisicogroep te spreken, en wanneer is de kans hoog genoeg om van een hoogrisicogroep te spreken?1,4 Het optimale afkappunt hangt af van de voordelen van het terecht identificeren van een patiënt met longembolie versus het onterecht verder testen van een patiënt zonder longembolie.5 In het geval van de Prometheus-studie gaat het in de eerste plaats om het uitvoeren van een D-dimeertest, de eerste vervolgstap na het toepassen van de beslisregel. Een D-dimeertest is weinig belastend en niet duur. Tegenwoordig is de uitslag binnen 1 h beschikbaar. Een heel laag afkappunt ligt daarom voor de hand bij gebruik van de beslisregels, net als bijvoorbeeld bij de selectie van patiënten voor verdere diagnostiek van enkel- of wervelletsels.6 In de Prometheus-studie daarentegen werden afkappunten voor de Wells-regels en Geneva-scores gekozen die meer passen bij een relatief belastende test.1

In de Prometheus-studie miste de D-dimeertest 1 patiënt met longembolie. Het afkappunt voor deze test was 500 μg/l, slechts weinig hoger dan de D-dimeerwaarde van 450 μg/l bij de gemiste patiënt. Deze patiënt werd echter ook door alle beslisregels gemist. Welke klinische waarde hadden de beslisregels dan? Door het afkappunt van de beslisregels bij een lage score te leggen, kreeg 60-70% van de populatie in de Prometheus-studie de uitslag ‘longembolie onwaarschijnlijk’, maar 13-17% van deze patiënten had tóch een longembolie. In combinatie met de D-dimeertest werd slechts 22-23% als ‘longembolie onwaarschijnlijk’ geclassificeerd, met een hoge sensitiviteit (> 99%), want slechts 1 op de 178 à 190 patiënten werd gemist.

Op basis van de gepresenteerde data moeten we concluderen dat zowel de Wells-regel als de Geneva-score, versimpeld of niet, niet goed genoeg zijn om de diagnostiek van longembolie te ondersteunen. Slechts in combinatie met de D-dimeertest is het gebruik van beslisregels een veilige strategie om longembolie uit te sluiten. Zonder enige beslisregel was de D-dimeertest in de Prometheus-studie net zo veilig en net iets efficiënter geweest om patiënten te selecteren voor de volgende diagnostische stap, namelijk het maken van een CT-scan.

De onderliggende predictiemodellen zullen verder moeten verbeteren om een grotere rol te verdienen in de klinische praktijk, in aanvulling op de D-dimeertest.7 Slechts weinig patiënten met een verdenking op longembolie kunnen worden uitgesloten van het maken van een CT-scan. Deze situatie doet denken aan andere diagnostische problemen waar de gevolgen van het missen van een diagnose ernstig zijn, zoals bij patiënten met een licht schedel-hersenletsel. Slechts enkelen van hen hebben intracranieel letsel waarvoor snelle behandeling essentieel is, maar ook daar blijken de huidige beslisregels, zoals de Nederlandse ‘CT in minor head injury patients’(CHIP)-predictieregel,8 slechts een kleine groep uit te kunnen sluiten voor het maken van een CT-scan van het hoofd.

Literatuur
  1. Mos IC, Douma RA, Erkens PM, Nizet TA, Durian MF, Hovens MM, et al. Betrouwbaarheid van klinische beslisregels bij de diagnostiek van patiënten met klinische verdenking van acute longembolie. Ned Tijdschr Geneeskd. 2012;156:A4216.

  2. Steyerberg EW. Clinical prediction models: a practical approach to development, validation, and updating. New York: Springer; 2009.

  3. Wyatt JC, Altman DG. Prognostic models: clinically useful or quickly forgotten? BMJ. 1995;311:1539. doi:10.1136/bmj.311.7019.1539

  4. Reilly BM, Evans AT. Translating clinical research into clinical practice: impact of using prediction rules to make decisions. Ann Intern Med. 2006;144:201-9 Medline.

  5. Steyerberg EW, Vickers AJ, Cook NR, et al. Assessing the performance of prediction models: a framework for traditional and novel measures. Epidemiology. 2010;21:128-38 Medline. doi:10.1097/EDE.0b013e3181c30fb2

  6. Perry JJ, Stiell IG. Impact of clinical decision rules on clinical care of traumatic injuries to the foot and ankle, knee, cervical spine, and head. Injury. 2006;37:1157-65 Medline. doi:10.1016/j.injury.2006.07.028

  7. Lucassen W, Geersing GJ, Erkens PM, et al. Clinical decision rules for excluding pulmonary embolism: a meta-analysis. Ann Intern Med. 2011;155:448-60 Medline.

  8. Smits M, Dippel DW, Steyerberg EW, et al. Predicting intracranial traumatic findings on computed tomography in patients with minor head injury: the CHIP prediction rule. Ann Intern Med. 2007;146:397-405 Medline.

Auteursinformatie

Erasmus MC, afd. Maatschappelijke Gezondheidszorg, Rotterdam.

Contact Prof.dr. E.W. Steyerberg, statisticus (e.steyerberg@erasmusmc.nl)

Verantwoording

Belangenconflict: E.W. Steyerberg ontving royalties van Springer voor zijn boek Clinical Prediction Models. Financiële ondersteuning voor dit artikel: geen gemeld.
Aanvaard op 22 februari 2012

Auteur Belangenverstrengeling
Ewout W. Steyerberg ICMJE-formulier
Betrouwbaarheid klinische beslisregels bij diagnostiek van acute longembolie

Gerelateerde artikelen

Reacties