Ричард Ригельман - Как избежать врачебных ошибок

• Название: Как избежать врачебных ошибок
• Автор: Ричард Ригельман
• Издательство: Практика
• Жанр: Медицина
• Год: 1994
• ISBN: 5-88001-006-6

Полностью уберечься от врачебных ошибок нельзя, но можно свести к минимуму их количество и облегчить последствия.

В книге американского автора подробно обсуждается методология диагностического и лечебного процессов. Специальный раздел посвящен вопросам отношений врача и больного. При рассмотрении каждой темы автор выявляет возможные источники ошибок в суждениях и поведении врача и показывает, как избежать этих ошибок и в целом усовершенствовать процесс принятия решений. Многочисленные практические советы иллюстрированы примерами; материал изложен очень логично, живым языком и привлекает своей новизной. Аналогичных изданий на русском языке не публиковалось. Книга поможет врачу выработать рациональный подход к ведению больных, обрести уверенность в своих действиях и избежать многих опасных ошибок.

Книга предназначена для врачей всех специальностей и студентов-медиков.

---

Обычно после сбора анамнеза, проведения физикального исследования, постановки предварительного диагноза и составления списка требующих проверки диагностических версий, врач назначает дополнительные тесты. Процесс назначения диагностических тестов и интерпретации их результатов чреват многими ошибками. Обсудим их источники и пути преодоления.

НАЗНАЧЕНИЕ КАЖДОГО ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ТЕСТА ДОЛЖНО БЫТЬ ОБОСНОВАНО

Назначая тот или иной диагностический тест, врач должен прежде всего дать себе отчет, зачем он нужен. Тест может быть нужен для проверки гипотезы: с целью подтверждения или исключения конкретной болезни. Если для этого существует несколько методов, в том числе инвазивных, то можно применить отдельный неинвазивный тест для выяснения, какой из инвазивных больше подходит для данного случая. Назначают диагностические тесты и при уже подтвержденной болезни, чтобы выработать оптимальную схему лечения, оценить его результаты или выявить побочные эффекты. Неумение назначать тесты обоснованно — одна из самых распространенных ошибок диагностики.

Сначала обсудим ошибки, возникающие при проверке гипотез, т. е. при проведении диагностических тестов с целью подтверждения или исключения болезней в процессе дифференциальной диагностики. Затем обсудим ошибки при назначении диагностических тестов с другими целями.

ПОЧЕМУ НУЖНО ОЦЕНИВАТЬ АПРИОРНУЮ ВЕРОЯТНОСТЬ БОЛЕЗНИ

Назначая диагностический тест для подтверждения или исключения болезни, врач должен заранее оценить вероятность болезни, так называемую априорную вероятность.[12] На первый взгляд это может показаться пустой тратой времени, однако такой подход необходим для правильной интерпретации результатов теста. Сейчас мы увидим почему.

Надежность различных диагностических методов оценивают в специальных научных исследованиях, где изучаемый метод сравнивают с эталонным. В большинстве случаев эти результаты совпадают, будучи истинно-положительными (болезнь есть и тест ее подтверждает) или истинно-отрицательными (болезни нет и тест ее исключает). Однако результаты могут быть и ложно-отрицательными (болезнь есть, но тест ее исключает), и ложно-положительными (болезни нет, но тест ее подтверждает).

Вероятность положительного результата диагностического теста в присутствие болезни называется чувствительностью метода, а вероятность отрицательного результата в отсутствие болезни — его специфичностью.

Представим себе, что врач намерен выяснить, есть ли у больного ишемическая болезнь сердца. Эталонным тестом этом случае служит коронарная ангиография, однако вначале обычно назначают неинвазивную и менее дорогостоящую электрокардиографическую пробу с физической нагрузкой (на велоэргометре или тредмиле). Однако эта проба отнюдь не совершенна: во многих случаях она дает ложно-положительный или ложно-отрицательный результат[13].

Диагностический метод безупречен, если и чувствительность его, и специфичность равны 100 %, но таким свойством обладает только эталонный тест. Если проводится эталонный тест, то априорная вероятность подозреваемой болезни несущественна. Однако таких совершенных методов мало. Чем дальше чувствительность и специфичность метода от 100 %, тем существеннее предварительная информация о больном.

В самом деле, в большинстве случаев, как, например, при использовании упоминавшейся электрокардиографической пробы с физической нагрузкой, решающим фактором для интерпретации результатов диагностического теста будет как можно более точная оценка априорной вероятности, т. е. вероятности наличия данной болезни еще до проведения теста. Откуда берется ее оценка? Из распространенности данной болезни, других ее эпидемиологических характеристик и степени соответствия имеющихся у больного симптомов хрестоматийному описанию болезни.

Мы знаем, что ишемическая болезнь сердца широко распространена: это самая частая причина смерти в США. К факторам, увеличивающим вероятность ее развития, относятся пожилой возраст, повышенный уровень холестерина крови, артериальная гипертония, сахарный диабет, малоподвижный образ жизни, курение. Во всех возрастных группах, кроме старческой, мужчины болеют ишемической болезнью сердца чаще, чем женщины.

Теперь врачу необходимо оценить симптомы конкретного больного и определить, соответствуют ли они клинике ишемической болезни сердца. Допустим, у 20-летней спортсменки с атипичной для ишемической болезни сердца болью в грудной клетке, не подверженной факторам риска ишемической болезни сердца, вероятность болезни очень низка: с достаточной уверенностью можно сказать, что она не превышает 1 %. Напротив, у 60-летнего курильщика с недавно появившейся типичной стенокардией вероятность ишемической болезни сердца очень высока: наверняка — не менее 50 %. Наконец, если 50-летняя курящая женщина, страдающая артериальной гипертонией, предъявляет жалобы на боль в грудной клетке, возникающую без четкой связи с физической нагрузкой, то вероятность ишемической болезни сердца у нее средняя, примерно 10 %.

Таким образом, оценивая априорную вероятность болезни, мы учитываем как ее эпидемиологические характеристики, так и проявления у данного больного. Врачи обычно ограничиваются приблизительной количественной оценкой априорной вероятности, как в рассмотренном выше примере, так как точнее определить ее трудно.

Для иллюстрации сказанного вернемся к трем уже знакомым нам больным, у которых априорная вероятность ишемической болезни сердца составляет 1 %, 50 % и 10 %. Допустим, что электрокардиографическая проба с физической нагрузкой у каждого из них оказалась положительной. Допустим также, что данный метод обладает чувствительностью 90 % и специфичностью 95 %.[14]

Вероятность болезни по результатам проведения теста называется апостериорной вероятностью. Апостериорная вероятность болезни при положительном результате теста это предсказательная ценность положительного теста, которую можно рассчитать следующим образом'.

Априорная вероятность:[15]

Болезнь:1 % Есть Нет 50 % Есть Положительный тест 9 49J Отрицательный тест 1 940.5

Предсказательная ценность положительного теста: 10 990 10 % Есть Нет 90 45 10 SSS LOO 900 500 500 450 25 50 475 9/(9+49J) 90/(90+45) 450/t450+25)

Итак, при положительном результате теста вероятность ишемической болезни сердца у 20-летней спортсменки составила 15 %, у 60-летнего мужчины с болью в грудной клетке при физической нагрузке — 95 %, а у 50-летней женщины с атипичной болью в грудной клетке — 67 %.

Таким образом, апостериорная вероятность болезни сильно зависит от точности оценки априорной вероятности. Поэтому, чтобы успешно использовать положительные результаты пробы для подтверждения диагноза и отрицательные для его исключения, нужно брать в расчет вероятность подозреваемой болезни у обследуемого больного еще до проведения теста.

После проведения диагностического теста возникает целый ряд проблем, касающихся интерпретации его результатов. Чтобы избежать ошибок, нужно уметь:

— в полной мере использовать отрицательные результаты;

— учитывать изменчивость нормы;

— критически оценивать всю сумму доказательств при сопоставлении результатов нескольких тестов.

Как использовать отрицательные результаты в полной мере

Ценность отрицательного результата диагностического теста при проверке гипотезы заключается прежде всего в его способности исключить подозреваемую болезнь. Однако иногда можно использовать отрицательные результаты не только для исключения одной болезни, но и для подтверждения другой. Неполное использование отрицательных результатов может не всем показаться серьезной проблемой; тем не менее это возможный источник ошибок. Проиллюстрируем сказанное на примере нашего старого знакомого, Дж. Уильямса (из гл.1), но сначала немного изменим его анамнез.

Теперь Дж. Уильямсу 60 лет, а боль в эпигастральной области возникает у него без четкой связи с приемом пищи. Это значит, что в списке альтернативных болезней на первые позиции выдвигается рак поджелудочной железы. Что если мы назначили нашему больному рентгенографию верхних отделов желудочно-кишечного тракта и не обнаружили болезни? Это позволило бы исключить язву двенадцатиперстной кишки и рак желудка, но при раке поджелудочной железы, как известно, результаты рентгенографии в большинстве случаев и являются отрицательными. Таким образом, отрицательный результат можно использовать не только для исключения той или иной болезни: одновременно он повышает вероятность другой болезни.

Как учитывать изменчивость нормы

Прием проверки гипотез предполагает, что результаты диагностического теста бывают либо отрицательными, либо положительными. Однако во многих случаях, например при измерении уровня креатинина и холестерина крови, артериального давления или гематокрита, получаемые результаты нельзя считать однозначно положительными или отрицательными. Здесь перед нами целый спектр оттенков неопределенности. Мы пытаемся справиться с ней, устанавливая границы нормы. Обычно эти границы устанавливают таким образом, чтобы в них попали 95 % значений, полученных у практически здоровых людей[16]. Иногда диапазон нормы устанавливают и в более узких пределах.