Veredicto Muchas pruebas de diagnóstico para la enfermedad de Coronavirus 2019 (COVID-19) están disponibles hasta ahora, con más aprobación de emergencia todos los días. Estas pruebas se basan en gran medida en cuatro técnicas diferentes, 1) reacción en cadena de la polimerasa de transcripción inversa (RT-PCR): la prueba estándar actual para la amplificación isotérmica (LAMP) mediada por bucle Covid-19, 2)-una prueba simple pero menos desarrollada Método, 3) Flujo lateral: ensayos de uso único de mano que proporciona resultados para un paciente individual en tan corto como 15 minutos, y 4) ensayo inmunosorbente ligado a enzimas (ELISA): ensayos rápidos y técnicamente simples que se leen y ofrecen fácilmente rendimiento relativamente alto.
Antecedentes Una variedad de técnicas moleculares que van desde pruebas centrales de laboratorio hasta pruebas de punto de atención están en desarrollo o ya están disponibles para el diagnóstico y manejo de pacientes con COVID-19. Estas técnicas, aunque conocidas por investigadores y médicos con experiencia en amplificación de ácido desoxirribonucleico (ADN), así como en ensayos de anticuerpos y antígeno, pueden ser relativamente desconocidos para la comunidad en general. Este documento fue escrito para describir y explicar los principios básicos de las principales pruebas de diagnóstico Covid-19 actualmente en uso o en ensayos.
Aquí se describen los términos clave de glosario utilizados en este documento (resaltado en negrita):
Anticuerpos: los anticuerpos son proteínas protectores producidas naturalmente en respuesta a ver estructuras extrañas (antígenos), p. durante una infección viral. El cuerpo produce anticuerpos «prototipos» tempranos (IGM) con resistencia intermedia para la unión al virus. Estos pueden comenzar a trabajar para eliminar el virus unos cinco días después de que comenzó una nueva infección. Por lo general, ocho a diez días después del inicio de la infección, los anticuerpos IgG con alta fuerza de unión pueden funcionar para ayudar a un aclaramiento de virus más rápido. Los anticuerpos actúan desarrollando una superficie contorneada a juego para pegarse a los antígenos, utilizando un sofisticado proceso de selección para amplificar los anticuerpos con la mejor coincidencia de superficie y la unión más fuerte.
¿Qué es investigación diagnóstica?
El estudio de diagnóstico comienza con un paciente que presenta síntomas o signos que sugieren una enfermedad en particular. El estudio es comúnmente un proceso consecutivo que comienza con el historial médico y el examen físico y las pruebas simples seguidas de procedimientos de diagnóstico más onerosos y costosos. En general, después de cada prueba, todos los resultados disponibles se convierten (a menudo implícitamente) a una probabilidad de enfermedad, lo que a su vez dirige las decisiones para pruebas adicionales o inicio del tratamiento apropiado. Establecer un diagnóstico es un proceso multititigio o multivariable de estimación y actualización de la probabilidad de diagnóstico de presencia de la enfermedad dadas combinaciones de los resultados de las pruebas. Cada prueba puede ser más o menos onerosa para el paciente, llevando mucho tiempo y/o costosa. Diferentes pruebas a menudo proporcionan a varios grados la misma información porque todas están asociadas con el mismo trastorno subyacente. Relevante para los médicos es saber qué pruebas son redundantes y cuáles tienen un valor predictivo verdadero e independiente para la presencia o ausencia de la enfermedad objetivo. En consecuencia, los estudios de precisión del diagnóstico deben demostrar cuáles son los resultados (posteriores) de las pruebas realmente aumentan o disminuyen la probabilidad de presencia de la enfermedad según lo estimado de los resultados anteriores, y en qué medida.
Varias revisiones han demostrado que la mayoría de los estudios publicados de precisión diagnóstica todavía tienen defectos metodológicos en diseño o análisis o proporcionan resultados aplicados prácticos limitados (1) (2) (3). Esto se ha atribuido a la ausencia de un marco metodológico adecuado para las evaluaciones de las pruebas de diagnóstico, ya que, por ejemplo, existe para estudios de terapias y factores etiológicos y ha motivado a varios investigadores a establecer marcos para estudios de precisión diagnóstica, como la reciente iniciativa de estricta (reciente iniciativa ( 4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12). En nuestra opinión, un problema que ha recibido muy poca atención en la mayoría de estos ensayos metodológicos es la diferencia entre la investigación de la prueba y la investigación de diagnóstico.
Mediante la «investigación de la prueba», nos referimos a estudios que siguen un enfoque de prueba única o univariable, es decir, estudios centrados en una prueba particular para cuantificar su sensibilidad, especificidad, razón de probabilidad (LR) o área bajo la curva ROC (área ROC) . Llamamos a esta investigación de la prueba porque simplemente cuantifica las «características» de la prueba en lugar de la contribución de la prueba para estimar la probabilidad de diagnóstico de presencia o ausencia de la enfermedad. Mediante la «investigación de diagnóstico» nos referimos a estudios que tienen como objetivo cuantificar la contribución adicional de una prueba más allá de los resultados de la prueba disponibles para el médico para determinar la presencia o ausencia de una enfermedad en particular. Aunque el carácter multivariable y probabilístico del diagnóstico médico está ganando lentamente la apreciación en la investigación médica, la mayoría de los estudios sobre precisión diagnóstica pueden considerarse como la investigación de la prueba (2) (3) (8).
¿Cómo se hace un diagnóstico de investigación?
El concepto de diagnóstico, en psicología, siempre ha sido escenario de debates y conflictos animados. Si este es, de hecho, un punto fijo de medicina, muchos han sido en el pasado, las perplejidades con respecto a su utilidad en el campo psicológico.
Parte del debate encuentra terreno fértil en una cierta confusión con respecto al final, su uso y el proceso que conduce a su definición. Por lo tanto, este artículo tiene el objetivo de aportar claridad a un área compleja y controvertida.
La premisa fundamental es esta: un diagnóstico debe tener utilidad clínica, lógica y de validez.
El diagnóstico nográfico consiste en un marco de pacientes en una categoría determinada, presente en sistemas estandarizados. Como referencia, el modelo médico del diagnóstico de enfermedades somáticas y se basa en el supuesto de que los trastornos psicológicos, más allá de su etiopatogénesis, pueden describirse como entidades específicas sobre la base de signos y síntomas.
Un tema importante, cuando se trata del diagnóstico nosográfico, es el de etiquetado, es decir, que el proceso de «etiquetado» para el cual un paciente, en lugar de ser visto y entendido como persona, se identifica con el diagnóstico que se le ha atribuido , creando un proceso de despersonalización e identificación peligrosa con la patología, lejos de ser útil para la construcción del pozo personal.
Pero, por lo tanto, ¿por qué haces un diagnóstico noesgráfico? ¿Cuál es su utilidad?
¿Cómo hacer un diagnóstico de problemas de investigación?
Una vez que haya enmarcado su problema inicial, debe comprender por qué lo enfrenta o identificar sus causas raíz, ya que esto le dará una idea más importante y podría llevarlo a replantearlo.
Comprender las causas fundamentales de un problema lo ayuda a centrar su pensamiento en soluciones que realmente pueden acercarlo a donde quiere estar; Entonces, en general, es una buena idea diagnosticar primero el problema antes de buscar formas de corregirlo. En resumen, no saltes a soluciones.
Una vez que haya identificado todas las posibles causas raíz de su problema, deberá resumirlas en un conjunto de hipótesis, priorizar su análisis, realizar el análisis utilizando un mapa de hipótesis y sintetizar sus conclusiones. El análisis requiere que vincule la evidencia, tanto de apoyo como oponente, a hipótesis y trianguladas en las respuestas.
¿Cómo hacer un diagnóstico del problema de investigacion?
El progreso hacia la mejora del diagnóstico y la reducción del error de diagnóstico se verá obstaculizado significativamente sin un enfoque dedicado en la investigación. Una razón principal por la que los errores de diagnóstico han seguido siendo un desafío de calidad subestimado es la falta de información que especifique el alcance total del problema. Para subrayar la importancia de este problema, el Comité buscó identificar o construir una estimación de la frecuencia de los errores de diagnóstico. Toda la investigación que revisó el Comité indicó que los errores de diagnóstico son un desafío significativo y generalizado, pero las estimaciones de investigación disponibles fueron inadecuadas para establecer una comprensión precisa de la incidencia y la naturaleza de los errores de diagnóstico en la práctica clínica hoy.
En ausencia de esta cuantificación, otros problemas en la calidad y seguridad de la atención médica han eclipsado los errores de diagnóstico. Y si bien el problema del error de diagnóstico ha estado ganando impulso en la seguridad del paciente y los esfuerzos de mejora de la calidad, la relativa falta de atención ha resultado en brechas sustanciales en lo que se sabe sobre el proceso de diagnóstico y el error de diagnóstico en la atención médica hoy en día. Estas limitaciones de conocimiento afectan no solo el campo del diagnóstico sino también la empresa de investigación más amplia. Un cuerpo de investigación sustancial se basa, y en algunos casos supone que los diagnósticos son correctos. En estudios de investigación que evalúan las intervenciones, por ejemplo, los diagnósticos incorrectos amenazan la validez de los resultados del estudio y las conclusiones. Una mejor comprensión del diagnóstico y el error de diagnóstico tiene el potencial de informar y mejorar todas las áreas de la investigación en salud.
Por lo tanto, el comité concluyó que existe una necesidad urgente de investigación sobre el proceso de diagnóstico y los errores de diagnóstico. Los capítulos anteriores han destacado los desafíos para el diagnóstico que surgen de elementos específicos del sistema de trabajo de atención médica. La falta de investigación sobre el proceso de diagnóstico y el error de diagnóstico es un desafío general que afecta todos los aspectos del proceso de diagnóstico y todos los elementos dentro del sistema de trabajo. Este capítulo describe los impedimentos a la investigación sobre el proceso de diagnóstico y el error de diagnóstico. El comité pide una agenda de investigación federal coordinada, fondos cometidos y importantes colaboraciones públicas privadas para mejorar la investigación en esta área crítica.
¿Qué es el diagnóstico de un problema de investigacion?
En términos clínicos, el diagnóstico se define como la detección de una enfermedad que ya ha ocurrido en un paciente en función de sus síntomas. En la misma línea, el diagnóstico en el diseño es la detección de anomalías, falacias, errores o agujeros en teorías, conceptos, procesos, productos o ofertas de servicios. En este método, el investigador quiere descubrir las causas fundamentales del problema. Describe los factores responsables o posibles de explicaciones de los síntomas.
El diagnóstico es un diseño de investigación para resolver problemas que consiste principalmente en:
- Detección de síntomas
- Evaluación de los síntomas
- Diagnóstico o posible explicación del problema
- Solución para el problema y
- Sugerencia para la solución de problemas
Cuando se habla de pensamiento racional, análisis y diagnóstico, un nombre que surge con mayor frecuencia es el de Thomas Bayes. Bayes postuló una regla basada en la probabilidad, que se usa ampliamente para dibujar inferencias en el campo de la ciencia y las matemáticas.
El teorema de Bayes se usa para hacer una suposición educada y para determinar la probabilidad de que ocurra un evento dado que se ha producido otro. El pensamiento bayesiano se puede aplicar para predecir la probabilidad de la ocurrencia de un evento dado que se produjo otro, o determinar que una hipótesis es cierta dada evidencia específica o diagnóstico de un error o un problema dado los síntomas.
Para explicar el pensamiento bayesiano en términos simples, consideremos un ejemplo. Digamos que se realizó una encuesta para estudiar la preferencia del color «verde azulado» entre hombres y mujeres. Digamos que la proporción de hombres y mujeres participantes fue 1: 1. En el análisis, los resultados de la encuesta indicaron que el 60% de las mujeres preferían «verde azulado» a cualquier otro color, mientras que solo el 30% de los hombres preferían «verde azulado» a otros colores. Una forma de interpretar los hallazgos mencionados anteriormente es que la probabilidad de que un usuario elija el color «verde azulado» dado que son mujeres es del 60%. Esto puede representarse matemáticamente como P (usuario eligiendo «verde azulado» | femenino) = 0.6. Sabiendo que en un grupo demográfico con igual número de hombres y mujeres, las mujeres tienen más probabilidades de elegir el color «verde azulado», los investigadores pueden tomar decisiones importantes sobre los esquemas de color para emplear al diseñar para hombres o mujeres. Del mismo modo, supongamos que de los 50 visitantes a una página con 2 botones: uno naranja y otro verde azulado, solo 5 terminan haciendo clic en el botón naranja. Por lo tanto, el síntoma es que el botón naranja recibió menos clics que el verde azulado. La evaluación de los síntomas ayuda al investigador a descubrir las posibles explicaciones para el comportamiento, como el botón verde azulado, se coloca primero en la línea y el segundo naranja, la mayoría de las visitantes de la página son mujeres y las mujeres prefieren verde azulado, la forma del botón verde azulado es más La atractiva o la nomenclatura utilizada para el botón Teal describe con precisión la función que realiza. Luego, eligiendo una de las explicaciones declaradas a la vez, el investigador puede validar o determinar la probabilidad de las posibles explicaciones para diagnosticar el problema, hacer alteraciones y reiterar.
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