Las Reglas de Predicción Clínica ¿Dónde reside su utilidad?

La necesidad de utilizar las RPC residen en: preocupación por la detección temprana de condiciones inadecuadas, el uso de tratamientos ineficaces; excesivo costo de la atención; malos resultados (Mcguinn, 2000)[1].

La Fisioterapia va incorporando progresivamente las pruebas basadas en la práctica clínica centradas en la alteración del movimiento (acto fisioterápico), destacando su importancia, como ejemplos del  cambio de paradigma en su actuación profesional y en la búsqueda y certificación de la evidencia científica que fundamente y avale sus acciones. Los precedentes de la medicina basada en la evidencia (MBE) han definido este procedimiento como la conciencia explicita y juiciosa del uso de las mejores pruebas disponibles a partir de su experiencia y el conocimiento de la literatura existente con finalidades clínicas en beneficio de la salud de nuestros pacientes.

Es importante diseñar entonces, un modelo de predicción que desde la exploración y la evaluación, integre predictores funcionales con pruebas clínicas especificas que permitan identificar de manera temprana factores de riesgo físicos, biomecánicos, psicológicos, sociales y ocupacionales que junto con las características antropométricas y los estilos de vida [2] (todos ellos fácilmente introducibles en la CIF), establezcan la predicción del dolor o la disfunción dentro del ámbito clínico y de actuación correspondiente.

Uno de los instrumentos, utilizados en las ciencias médicas, pero introducido durante la última década en el mundo de la investigación en Fisioterapia, son las reglas de predicción clínica (RPC). Las RPC son herramientas diseñadas para ayudar a los clínicos en el pronóstico de una enfermedad o para evaluar la respuesta a un tratamiento [3,4]. Estas reglas usan los datos relevantes de la anamnesis, del examen físico y de las pruebas complementarias. El conjunto de estos factores se introducen como posibles variables predictoras de una condición en particular o de un resultado de interés [5].Las RPC son utilizadas en situaciones donde la decisión es compleja debido a la heterogeneidad de la patología, ya que no todos los pacientes con una misma afección responderán igual a una técnica de tratamiento determinada [1,6].

Según McGinn et al. (2000) y Beattie & Nellson (2006), Hay 3 tipos distintos de RPC, de diagnóstico, pronóstico e intervención:

• Diagnóstico: ayuda a los clínicos a determinar la probabilidad de que un paciente tiene una enfermedad en particular.
• Pronóstico: proporciona información sobre un resultado probable del paciente con una afección específica.
• Intervención: ayuda a la identificación de pacientes que responden favorablemente a un tratamiento específico o un conjunto de los mismos.

Las RPC pueden desarrollarse mediante diversos diseños, sin embargo, los más comunes son los estudios prospectivos. En tal diseño, en una RPC de intervención, un grupo de pacientes son seleccionados acorde a unos criterios de inclusión y exclusión; todos los pacientes son sometidos a un examen y reciben un tratamiento específico. Por último se someten a la evaluación del resultado. En este tipo de estudio no hay grupo control, ya que el objeto no es determinar la eficacia de un tratamiento frente a otro, pero el tamaño de la muestra debe ser adecuada para identificar las posibles variables de predicción, considerando además, el riesgo de perder alguna de ellas [7]. Según Beneciuk et al., 2009, se recomienda la inclusión entre 10 y 15 sujetos por cada variable de predicción [8].

Por tanto una regla de predicción de intervención, consiste en la identificación de las variables clínicas, obtenidas de la historia y del examen físico que permitirá identificar a los pacientes que mejorarían con un tratamiento determinado [1,10].

El primer paso para el desarrollo de una regla de predicción es la creación e identificación de la misma. Este proceso requiere que el investigador examine la capacidad de las distintas variables para predecir el resultado de un tratamiento. Las variables incluidas, por su posibilidad de predicción, en la creación de la RPC pueden provenir tanto de la literatura científica como de la experiencia clínica. Aunque es recomendable incluir el mayor número de variables predictoras necesarias en función de la clínica prevalente, en una RPC ampliamente conocida como es la regla de esguince de tobillo de Ottawa, recomiendan no incluir más de 5 variables predictoras [9]. Finalmente, la variable de mejora servirá como criterio de referencia para las variables predictoras que están siendo evaluadas [10].

Con toda esta información, se puede afirmar que la agrupación de test a partir de la comprensión clínica del conjunto de signos y síntomas prevalentes en un cuadro disfuncional  (como ocurre en la propuesta de Agrupación de Ítems de Test (AIT) ante la sospecha de una radiculopatía [11]: Limitación articular rotacional <60, Spurling test (+), distraction test(+),  Test de tensión neural del miembro superior del mismo lado (+)), permiten a la Fisioterapia encauzar el camino de una investigación asertiva, asegurando la probabilidad postest de corroborar la sospecha clínica  mediante  la correcta utilización de herramientas como la RPC. Es importante destacar que la experiencia de otros profesionales nos ha de servir para aprender de sus errores, y hacer un camino más corto, e incluir variables de predicción psicosocial basadas fundamentalmente en la percepción del estado de salud general (SF-36) la discapacidad  percibida de la región explorada (NDI) ,los factores psicológicos (FABQ) y las condiciones de trabajo (OWAS) existentes.

Las reglas de predicción clínica  siguen su propio proceso de calidad y validez para su futuro uso clínico. Según Mcginn (2000), esto implica varios pasos: creación (por una necesidad clínica concreta), derivación (se busca proponer un modelo único de actuación para un estado clínico específico), validación (se busca trasladar los resultados de una  población especifica a una general) y el análisis del impacto (se busca referenciar las consecuencias sociales y económicas de la medida).  El mismo autor contempla que las RPC puedan ser clasificadas en una escala entre I–IV, dependiendo del punto de desarrollo en el cual se encuentra, donde I indica la etapa más alta del desarrollo y IV la más baja (tabla 1).

Podemos concluir que las RPC pueden ser de gran valor para ayudar a toma de decisiones clínicas, pero no deben ser utilizadas  indiscriminadamente [12]. Las RPC no son un sustituto para el juicio clínico. “Deben  complementar y  no suplantar el juicio clínico y la intuición profesional del fisioterapeuta”.

Rafel Donat Roca
Profesor Estudios ede Fisioterapia EUCS Manresa

Referencias

[1] McGinn TG, Guyatt GH, Wyer PC, Naylor C, Stiell IG, Richardson WS. Users guide to medical literature: XXII. How to use articles about clinical decision rules. JAMA 2000: 284: 79-84

[2] Tolosa-Guzmán I, Romero ZC, Mora MP. Predicción clínica del dolor lumbar inespecífico ocupacional. Rev Cienc Salud 2012; 10 (3): 347-368.

[3] Brehaut JC, Stiell IG, Visentin L, Graham ID. Clinical decision rules “in the real world”: how a widely disseminated rule is used in everyday practice. Acad Emer Med 2005; 10: 948-56

[4] Reilly BM, Evans AT. Translating clinical research into clinical practice: impact of using prediction rules to make decisions. Ann Int Med 2006:144; 201-10

[5] Beattie P, Nelson R. Clinical prediction rules: what are they and what do they tell us? Aust J Physiother 2006; 52: 157-73

[6] Fritz JM. Clinical prediction rules in physical therapy: coming of age? J Orthop Sports Phys Ther 2009; 39: 159-61

[7] Palomeque del Cerro, L. Determinación de las variables clínicas predictoras para identificar a pacientes con cefalea tensional susceptibles de tratamiento fisioterápico mediante movilización articular y estiramiento muscular. Tesis Doctoral. (2010).

[8] Beneciuk JM, Bishop MD, George SZ. Clinical prediction rules for physicaltherapy interventions: a systematic review. Phys Ther 2009; 89: 114-24

[9] Stiell IG, Greenberg GH, McKnight RD et al. A study to develop clinical decision rules for the use of radiography in acute ankle injuries. Ann Emerg Med 1992; 21: 384-90

[10] Childs JD, Cleland JA. Development and application of clinical prediction rules to improve decision making in physical therapist practice. Phys Ther 2006; 86:122-31.

[11] Wainner R, Fritz J, Irrgang J, Boninger M, Delitto A, Allison S. Reability and diagnostic accurancy of the clinical examination and patient self-report measures for cervical radiculopathy. Spine. 2003; 28: 52-62.

[12] Riddle DL, Hillner BE, Wells PS, Johnson RE, Hoffman HJ, Zuelzer WA (2004) Diagnosis of lower-extremity deep vein thrombosis in outpatients with musculoskeletal disorders: A national survey study of physical therapists. Physical Therapy 84: 717–728.