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臨床予測規則または臨床確率評価は、医学的徴候、症状、およびその他の所見を使用して特定の疾患または臨床結果の確率を推定する方法を指定します。 [1]
医師は疾患のリスクを推定するのが難しく、しばしば過大評価する傾向があります[2] 。これはおそらく、有害転帰のリスクを誇張する 基準率の誤謬などの認知バイアスによるものと考えられます。
方法
予測ルール研究では、研究者は特定の病気や結果が疑われる患者の連続グループを特定します。次に研究者は各患者に関する標準的な臨床観察セットと検査または臨床フォローアップを取得し、患者の真の状態を定義します。次に、統計的手法を使用して、患者の真の状態を予測する最良の臨床予測因子を特定します。病気の確率は、患者の主要な臨床予測因子に依存します。公開されている方法論的基準では、臨床予測ルールを開発するための優れた実践方法が規定されています。[3]
方法論の調査では、「影響力の大きいジャーナルに掲載されている予測研究の大部分は、現在の方法論的推奨事項に従っておらず、その信頼性と適用性が制限されている」と結論付けられました[4]。これは、糖尿病文献の以前の調査結果を裏付けています[5]。TRIPOD声明は現在、臨床予測ルールの報告の質を向上させるために広く使用されており[6] 、人工知能手法を使用して開発された臨床予測ルールのガイダンスを提供するように拡張されています[7]。
健康への影響
医師による予測ルールの使用結果が定量化されたものはほとんどありません。[8]
研究によれば、情報のみ（例えば、計算された病気の確率）を提供することによる影響は否定的であった。[9] [10]
しかし、予測ルールがクリティカルパスの一部として実装され、病院や診療所が疾患リスクが高いか低いかを特定した患者をどのように管理するかについての手順とポリシーを確立すると、予測ルールは臨床結果にさらに大きな影響を与えます。[11]
予測ルールをより集中的に実装すればするほど、より多くの利益がもたらされる。[12]
予測ルールの例
参考文献
- ^ McGinn TG、Guyatt GH、Wyer PC、Naylor CD、Stiell IG、Richardson WS (2000)。「医学文献のユーザーガイド：XXII：臨床決定ルールに関する記事の使用方法。エビデンスに基づく医療ワーキンググループ」。JAMA。284 （1 ）：79–84。doi ：10.1001 / jama.284.1.79。PMID 10872017 。
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外部リンク
- 臨床予測ウェブサイト
- 臨床予測ルールオンライン計算機