‘The proof of the pudding is in the eating’

Opinie
Yolanda van der Graaf
Citeer dit artikel als
Ned Tijdschr Geneeskd. 2014;158:B1047

artikel

De richtlijn ‘Opvang van patiënten met licht traumatisch hoofd-hersenletsel’ doet niet wat de richtlijnmakers beloofden (A6973). In plaats van de beloofde 30% reductie in aangevraagde CT-scans zien we dat het aantal CT-scans bijna verdubbeld is en ook het aantal ziekenhuisopnamen is toegenomen. Meer dan 80% van de dokters houdt zich aan de richtlijn en dat is heel goed, daar ligt het zeker niet aan. Zouden zonder de richtlijn nog meer CT’s zijn aangevraagd? Dat zullen we nooit weten.

Dat de richtlijn niet doet wat ze moet doen is niet echt verrassend, al helemaal niet in een tijd waarin de geneeskunde steeds defensiever wordt en de drempel voor een CT van het brein steeds lager. Die richtlijn was voor een belangrijk deel gebaseerd op een in Nederlands onderzoek ontwikkelde predictieregel. In de oorspronkelijke publicatie van die predictieregel waarschuwen de auteurs al dat de predictieregel nog wel extern gevalideerd moet worden; ook Opstelten en Goudswaard noemden al eerder in dit tijdschrift het gebrek aan externe validatie als een belangrijk kritiekpunt (A4474).

In Nederland komen jaarlijks 85.000 patiënten met licht traumatisch hersenletsel op een SEH. De oorspronkelijke predictieregel werd afgeleid in een analyse van ruim 3100 patiënten uit academische ziekenhuizen. Het zal niemand verbazen dat wat zo mooi klopte voor de oorspronkelijke 3100 patiënten niet meer precies klopt voor een andere groep patiënten, van wie een deel ook nog eens een andere categorie ziekenhuis bezoekt. Externe validatie had zeker geholpen, maar vervolgens hadden de effecten van het gebruik van zo’n regel gemeten moeten worden. Een predictieregel moet net als nieuwe geneesmiddelen en chirurgische interventies getoetst worden. Doet de regel wel wat hij moet doen? Dat kan met gerandomiseerd onderzoek, maar ook op andere manieren. Een studieopzet zoals Van den Brand et al. (A6973) kozen – een voor-na-vergelijking – is een heel goede manier. Bij voorkeur vergelijk je dan ook nog met een groot ziekenhuis dat de richtlijn níet invoert. Zo komen belangrijke veranderingen, die in de loop der tijd altijd wel optreden, aan het licht. Gegevens die op deze manier verzameld worden, kunnen worden gebruikt om predictieregels te verbeteren. Veel werk, dat wel, maar het voorkómt dat er allerlei predictieregels omarmd worden die niet doen wat ze pretenderen.

Heb je nog vragen na het lezen van dit artikel?
Check onze AI-tool en verbaas je over de antwoorden.
ASK NTVG

Ook interessant

Reacties