Mejor Alternativa en el Manejo de Pacientes, Diagramas de Influencia
1. Rectángulo: representa una variable que está bajo el control de quien toma la decisión y muestra las alternativas disponibles. A esta representación se le llama nodo de decisión y, generalmente, corresponde a un verbo.
2. Óvalo: corresponde a variables aleatorias y representa un evento que depende del azar, relevante para el problema de decisión. Estos son eventos a partir de los cuales se generan varias alternativas probabilísticas, fuera del control de quien está tomando la decisión. Corresponden a los nodos de azar o probabilísticos.
3. Doble óvalo: representa, ya sea un valor constante, o un valor que se puede calcular a partir de los valores de los nodos predecesores. Debido a que en cual quiera de los dos casos su valor puede establecerse con certeza, a estas representaciones se les llama nodos determinísticos.
4. Hexágono: representa medidas del valor que se asigna a un desenlace dentro de un proceso de decisión. La medición de este valor se hace en términos numéricos y se denomina utilidad. Por esta razón se denominan nodos de utilidad o de valor.
5. Conectores: son flechas que sugieren influencia (conector de influencia) o flujo de información entre elecciones, eventos probabilísticos o consecuencias (conector de información). Los conectores de información se representan mediante líneas quebradas. Las flechas no deben generar circuitos reverberantes, es decir, el sentido de las flechas nunca permite devolverse a un paso previo (son modelos no cíclicos o unidireccionales).
| Nodo de decisión | Nodo determinístico |
| Conector de información | Conector de influencia |
| Nodo de azar | Nodo de valor o utilidad |
Figura 1. Convenciones de representación gráfica.
Para el cálculo de las probabilidades condicionales y de los diferentes valores requeridos para tomar la mejor decisión, el método más práctico y eficiente es recurrir a programas de cómputo. Los ejemplos que se ilustran a continuación fueron efectuados con el programa GeNIe®, el cual se puede descargar en su versión completa y en forma gratuita desde la dirección https://www2.sis.pitt.edu/~genie/.
Ejemplo 1:
Teniendo en cuenta el funcionamiento de las pruebas diagnósticas, el valor predictivo (VP) es el resultado final de la prevalencia de la enfermedad (probabilidad preprueba) y del rendimiento de dicha prueba (sensibilidad y especificidad).
Considérese una patología cuya prevalencia es de 0.05. Para diagnosticar esa patología se aplica una prueba con sensibilidad de 0.95 y especificidad de 0.85. Si se le aplica esta prueba a un paciente y sale positiva, ¿cuál es la probabilidad de que el paciente tenga la enfermedad?
Una técnica para responder a esta pregunta, es por medio de las razones de probabilidades (RPs). Aquí se explorará otra técnica que da los mismos resultados y que se fundamenta en el teorema de Bayes18.
Como puede verse, estamos ante dos eventos probabilísticos, que no dependen del control de quien va a tomar la decisión: uno de ellos es la prevalencia de la enfermedad y el otro el resultado de la prueba diagnóstica. Esto supone que ambos eventos se representan con un óvalo pues son nodos de azar o probabilísticos. También es obvio que, teniendo en cuenta una secuencia de temporalidad y causalidad, el resultado de la prueba depende de que el paciente tenga o no la enfermedad. Con base en estos elementos, el diagrama de influencia para responder esta sencilla pregunta sobre el valor predictivo positivo de una prueba (VPP) sería
Prevalencia
de la
patología
Prueba
diagnóstica
Figura 2. Diagrama de influencia para el cálculo del valor predictivo Positivo.
Al nodo de prevalencia de la patología se le asignan los siguientes valores:
- No enfermedad: 0.95
- Sí enfermedad: 0.05
Al nodo de prueba diagnóstica se le asignan estos valores:
- Probabilidad de resultado positivo en pacientes enfermos: 0.95.
- Probabilidad de resultado negativo en pacientes no enfermos: 0.85.
Estos valores no son otra cosa que los valores de sensibilidad y especificidad de la prueba.
Con esta información el programa calcula los valores predictivos positivos y negativos de la prueba (0.25 y 0.997 respectivamente). Para este cálculo se utiliza un algoritmo que incorpora el teorema de Bayes18, según el cual:
Con esta fórmula es posible efectuar el cálculo manualmente, de una manera relativamente sencilla. Sin embargo, cuando se introducen múltiples nodos y secuencias de probabilidad condicional, lo más práctico es recurrir a los programas de computador.
Ejemplo 2:
El escenario clínico de este problema es el siguiente17:
Un lactante de 4 meses, previamente sano, es llevado por su madre al Servicio de Urgencias por cuanto presenta desde hace 24 horas fiebre elevada (39°C), hiporexia y decaimiento, con un episodio de vómito. Los antecedentes generales, personales y familiares, no son importantes o relevantes. Además de la fiebre, taquicardia y un poco de irritabilidad el examen físico no revela anormalidades. Con una probabilidad preprueba del 4%, usted sospecha infección urinaria y decide, en aras de descartarla, solicitar un uro-análisis cuyo reporte finalmente es altamente sugestivo de ella17 con una probabilidad postprueba del 62%. Así las cosas usted piensa que necesita precisar más el diagnóstico (hasta un umbral de tratamiento en la probabilidad postprueba superior a 90%) y para ello requiere la toma de un urocultivo.
La situación clínica generadora de indecisión es el método más adecuado para tomar una muestra de orina, vale decir bolsa recolectora, catéter vesical o punción suprapúbica, teniendo en cuenta la probabilidad de dos eventos adversos: el riesgo de fallar en obtener oportunamente un espécimen de orina (lo que retardaría el diagnóstico u obligaría a inicio de tratamiento con una probabilidad preprueba baja), o la posibilidad de que la muestra se contamine durante el proceso (lo cual obligaría a estudiar y tratar de manera inoficiosa una infección urinaria diagnosticada equivocadamente mediante un urocultivo falsamente positivo debido a contaminación).
Se han modelado aquí tan solo dos eventos intermedios (contaminación, fracaso) en aras de no hacer complejo el desarrollo del ejemplo; hubiésemos podido contemplar entre otros, por ejemplo, la tasa de complicaciones o efectos secundarios, los costos, o el número de personal necesario para la realización, etc., de cada una de las alternativas planteadas.
Si se opta por la toma a través una punción supra-púbica se tiene una probabilidad alta de fracaso en la obtención de la muestra, si bien la probabilidad de contaminación es realmente muy poca. Si la decisión es la de obtener la muestra mediante bolsa, la probabilidad de éxito es muy alta, sin embargo, la probabilidad de contaminación puede ser inusitadamente alta. Las probabilidades de fracaso para el caso del catéter vesical son inferiores a las existentes en la punción pero superiores a la de la bolsa, y las posibilidades de contaminación son inferiores a la de la bolsa pero superiores a las de la punción. En otras palabras las probabilidades de uno u otro evento en el catéter son intermedias entre la punción y la bolsa.
Los cursos de estas alternativas son:
- Éxito en obtener la muestra y esta no está contaminada.
- Éxito en obtener la muestra y esta está contaminada.
- Fracaso en obtener muestra.
Todas las anteriores conductas y posibles desenlaces se organizan gráficamente en el diagrama de influencia, tal como se ilustra en la Figura 3.
El nodo de azar denominado “Contaminación de muestra”, recoge el siguiente tipo de información relacionada con diferentes probabilidades condicionales:
- Probabilidad de contaminación dado que se tomó la muestra mediante punción.
- Probabilidad de no contaminación dado se tomó la muestra mediante punción.
- Probabilidad de contaminación dado que se tomó la muestra mediante catéter.
- Probabilidad de no contaminación dado se tomó la muestra mediante catéter.
- Probabilidad de contaminación dado que se tomó la muestra mediante bolsa.
- Probabilidad de no contaminación dado se tomó la muestra mediante bolsa.
En el nodo de azar denominado “Fracaso en obtener muestra”, las probabilidades condicionales que lo componen son las siguientes:
Escoger entre bolsa, catéter,
o punción
Escoger entre bolsa,
catéter, o punción
Contaminación
de muestra
Fracaso en
obtener muestra
Utilidades
Figura 3. Diagrama de influencia de la decisión de selección del método de recolección de orina.
- Probabilidad de fracaso en la obtención de orina dado que se intentó tomar la muestra mediante punción.
- Probabilidad de éxito en la obtención de orina dado que se intentó tomar la muestra mediante punción.
- Probabilidad de fracaso en la obtención de orina dado que se intentó tomar la muestra mediante catéter.
- Probabilidad de éxito en la obtención de orina dado que se intentó tomar la muestra mediante catéter.
- Probabilidad de fracaso en la obtención de orina dado que se intentó tomar la muestra mediante bolsa.
- Probabilidad de éxito en la obtención de orina dado que se intentó tomar la muestra mediante bolsa.
Para asignar los valores correspondientes a las anteriores probabilidades se debe recurrir a una búsqueda bibliográfica que proporcione un estimativo de estas cifras. De acuerdo con esta revisión bibliográfica se obtiene la siguiente información:
- La probabilidad de éxito en obtener la muestra a través de punción es en promedio 40% (los reportes están entre el 10 y el 77%)20-21.
- La probabilidad de éxito en obtener la muestra a través de catéter es en promedio del 95%, con reportes entre 90 y 98%21.
- La probabilidad de éxito en obtener la muestra a través de bolsa es virtualmente total (99%)22.
- La probabilidad de contaminación de la muestra a través de punción es escasa 0.5-2%21.
- La probabilidad de contaminación de la muestra a través de catéter es 1-8%23.
- La probabilidad de contaminación de la muestra a través de bolsa 30 a 85%20, 22.
Según lo anterior, los valores que deben ser introducidos en cada uno de los nodos de decisión son los que se muestran en las tablas 1 y 2.
Como puede observarse, la suma de las probabilidades en sentido vertical siempre da 100%. Es decir, si se opta por la punción suprapúbica, en relación con la contaminación sólo hay dos opciones: contaminarse o no contaminarse. En relación con la probabilidad de fracasar en obtener una muestra de orina sólo hay dos posibilidades: fracasar o no fracasar.
La utilidad es la asignación numérica que, en un juicio de valor, cada persona de manera propia e individual y desde cualquier perspectiva, pueda darle a determinadas y específicas situaciones.
El método para determinar las utilidades depende del desenlace escogido: hay eventos que por sí solos definen su utilidad (ej: días de recuperación, años de sobrevivencia, costos). En otros casos, como en el ejemplo que estamos utilizando, la evaluación de la utilidad también emerge de aspectos cualitativos o subjetivos y debe asignarse desde las perspectivas del paciente, la sociedad, los pagadores o los proveedores de salud, y de esta manera tener en cuenta sus preferencias. Las utilidades suelen ser diferentes dependiendo desde la perspectiva que se contemple24.
Como hemos visto, existen 3 posibles desenlaces para cada una de las alternativas de toma de muestra de orina:
a. Éxito en la toma de la muestra y no está contaminada.
Tabla 1. Probabilidades condicionales1 de contaminación de la muestra, dado que ésta se toma
mediante punción suprapúbica, catéter vesical o bolsa.
| Punción | suprapúbica | Catéter | vesical | Bolsa | recolectora | |
| Probabilidad de contaminación | 0.5% | -2% | 1% | -8% | 30% | -85% |
| Probabilidad de no contaminación | 98% | -99.5% | 92% | -99% | 15% | -70% |
1. Las posibilidades se expresan en porcentaje
Tabla 2. Probabilidades condicionales1 de fracaso en obtener la muestra dado
que esta se intenta mediante punción suprapúbica, catéter vesical o bolsa recolectora.
| Punción | suprapúbica2 | Catéter | vesical2 | Bolsa | recolectora2 | |
| Probabilidad de fracasar | 10-77% | -40% | 5% | 1% | ||
| Probabilidad de no fracasar | 23-90% | -60% | 90-98% | -95% | 95-99 | -99% |
2. Entre paréntesis el promedio ponderado.
b. PÉxito en la toma de la muestra pero está contaminada.
c. Fracaso en la obtención de muestra de orina.
Estos desenlaces deben calificarse en una escala numérica que se escoge dependiendo de la cantidad de opciones que deban calificarse. Para el ejemplo que se está manejando resulta útil una escala de 0 a 10, donde 0 es la condición menos deseable (por ejemplo, igual o peor que estar muerto) y 10 la mejor opción.
Supongamos que la asignación de utilidades en este caso la aporta la madre del niño (en cierto sentido desde la perspectiva del paciente). En este caso la madre decidió que el curso y desenlace “muestra no contaminada obtenida exitosamente mediante bolsa” es la mejor y lo calificó con 10. La peor opción es el desenlace “Fracaso en obtener la muestra luego de punción suprapúbica” que se calificó con 0. La calificación de las otras opciones intermedias ha dependido de la información que pudo brindar el clínico a la madre y de las preferencias de ella.
Por ejemplo, el escenario en el que se obtiene una muestra no contaminada luego de colocar un catéter es preferible al escenario en el que dicha muestra se obtiene luego de una punción suprapúbica, considerando que éste es un procedimiento más cruento: con base en lo anterior la madre asignó a la primera opción una utilidad de siete (7) y a la segunda seis (6).
Con el anterior sistema de calificación de los posibles cursos y desenlaces se puede ingresar la información requerida en el nodo de utilidad. Los valores planteados, a manera de ejemplo, se muestran en la tabla 3.
Ingresada la totalidad de la información, el programa GeNIe® efectúa el cálculo de las utilidades a nivel de cada una de las opciones de la decisión. Los resultados son los siguientes:
- Utilidad de recolección de muestra con bolsa: 6.97
- Utilidad de recolección de muestra con catéter: 6.53
- Utilidad de recolección de muestra con punción supra-púbica: 3.57
Recuérdese que estos valores de utilidad van en una escala continua de 0 a 10, donde 0 es lo peor y 10 lo mejor. Por lo tanto, bajo las probabilidades estimadas y las utilidades asignadas, tanto el paciente como el médico podrían seleccionar, con menos incertidumbre, la opción de recolección de muestra de orina por medio de bolsa. Nótese también que la utilidad del catéter (6.53) está muy cerca de la utilidad de la bolsa (6.97) y ésta podría ser la segunda elección para tomar una muestra de orina cuando quiera que la bolsa no se disponga, o la tasa de contaminación en el sitio de trabajo sea inusitadamente alta.
Tabla 3. Asignación de utilidades según método de recolección,
éxito al obtener muestra y probabilidad de contaminación.
| Bolsa | Catéter | Punción | Éxito Fracaso | Éxito Fracaso | Éxito Fracaso |
| Contaminación | Contaminación | Contaminación | |||
| Sí | No | Sí | No | Sí | No |
| 5 | 10 | 4 | 3 | 7 | 1 2 6 0 |
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