[EBM] 臨床預測準則 (Clinical Prediction Rules)...

來算各命吧!! 臨床上,我們喜歡用一些方法預測某些事情是否會發生? 基本上就跟算命很像,只是算命專家們用的烏龜、掌紋、面相、筆畫,我們用的是研究結果... 這些被研發用於"預測"某些事件的工具被稱為"臨床預測準則 (clinical ...

來算各命吧!!

臨床上,我們喜歡用一些方法預測某些事情是否會發生?

基本上就跟算命很像,只是算命專家們用的烏龜、掌紋、面相、筆畫,我們用的是研究結果...

這些被研發用於"預測"某些事件的工具被稱為"臨床預測準則 (clinical prediction rules)"...

在許多疾病的診斷與預後評估上,這些工具非常常見,一個良好的預測工具必先經過一些階段,包括:

- 研發 (development):從一項觀察性研究中取得可能的預測因子 (predictors)

- 確效 (validation):在另外一個群體中應用這些預測因子

- 影響力分析 (impact analysis):應用這些規則或預設因子於實際狀況,並評估其對於臨床預後的影響 (難)

- 實踐 (implementation):廣泛推行與採用這個準則

但根據過去已經發表的文獻,大部份專家們的重點放在研發新的準則,很少有文獻試著進行確效或證實其臨床影響...(並不意外)

臨床預測準則 (相較於傳統決策模式) 的好處是:

(1)  比起人腦,可以同時考慮更多變項

(2) 如果變項相同,應該會得到相同的結果 (不同人的診斷經常會有不一致的"現象",但這一般被稱為"藝術")

(3) 最重要,已經有部份預測準則被證實在診斷準確率上,比臨床判斷高

文獻中會看到的臨床預測準則主要有五種:

(1) 評分系統 (scoring system) 例如大家最熟悉的CHADS2分數

(2) 多變項迴歸分析 (multivariate analysis)

(3) 對照表 (nomograms)

(4) 神經網絡 (neural network)

(5) 決策樹 (decision tree) [不是天空樹]

附註: 神經網絡的特色在於有"學習"功能,可以連結輸入變項與輸出結果,並且修正模式

哪一類的準則是最好的?不用我說,大家也知道答案又是"沒有一種準則是最好的"...@@

比如說:哪一種評讀工具是最好的?沒有一種評讀工具是最好的

再來:哪一種證據等級評比系統是最好的?沒有一種系統是最好的

夠了...快吐了,別再舉例...

我們知道的是,臨床決策上會越來越常依賴這些預測準則,這類文獻也會越來越多,如何評讀與應用這類文獻將是臨床工作者即將面對到的問題...

有關臨床預測準則請參考 BMJ. 2012 Jan 16;344:d8312. doi: 10.1136/bmj.d8312.

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