Opsummering af praktisk anvendelige tips til decision making og kommunikation i akutmodtagelsen - til undervisning af nye som erfarne i akutmedicin

Før testen

• Enhver tests resultat kan alene fortolkes ud fra præ-test sandsynligheden. Præ-test sandsynligheden for en given sygdom kan, når patienten ankommer til akutmodtagelsen, estimeres ud fra prevalencen af den givne sygdom i din population (= dansk akutmodtagelse, race, køn, alder, ko-morbiditet m.v) – ofte findes disse data ikke præcist for din population, og en stor mængde af de 3G’er (gestalt, gut feeling og guesswork), går ind i den initiale bedømmelse. Dette er dét mest usikre moment i diagnostikken pga stor risiko for system 1 kognitive bias
• Før du bestiller en test, overvej om den er nødvendig og effektiv nok til formålet (ud fra diagnostisk styrke, og behandlingsmæssige konsekvenser). Ændrer testen ikke håndteringen af patienten (er den negativ = samme plan, er den positiv = samme plan), må man overveje, om testen behøves. Findes der ingen rimelig behandling, selv hvis testen er positiv, bør man overveje, om man vil udføre testen (fx ved ældre multimorbide / terminale patienter) – dette optimalt i samarbejde med patienten selv
• Fly ahead of the plane: Tænk altid ét skridt frem (hvad vil jeg gøre, hvis denne test er negativ?) – skal patienten indlægges uanset udfaldet, og er stabil, kan de oftest indlægges direkte før testen udføres
• Der findes en finit mængde differentialdiagnoser (possibilistisk liste af diagnoser) for en given præsentation med variabel sandsynlighed og tidskritiskhed i din population. I akutmedicin er vi alene interesseret i at rule out de tidskritiske og anvender derfor sandsynlighed (probabilistisk liste / Bayesiansk liste over farlige diagnoser, der skal rules out for en given præsentation) for effektivt at filtrere farlige sygdomme fra.

	Frekvent	Ikke frekvent
Tidskritisk	Skal altid overvejes - Rule in: alene ud fra præsentationen - Rule out: Skal altid rules out (kan til dels gøres ved anamnese ved de sjældnere af tilstandene)	Zebraer - Rule in: Ved særlige populationer eller særlig anamnese (fx udenlandsrejsende med feber) eller Ehlers Danloss syndrom og brystsmerter - Rule out: ofte out ud fra anamnesen- og præ-test sandsynligheden alene
Ikke tidskritisk	Hyppigste tilstande i akutmodtagelsen. Kan ofte anvendes til at ”rule out” ved at ”rule in”, hvis testen er sikker nok- Rule in: først når mere farlige diagnoser er ruled out. Undtagelsen er, hvis tilstanden med en sikker test (fx dix hallpike ved svimmelhed) kan rule tilstanden ind, og dermed outrule tidskritiske tilstande (fx stroke ved monosymptomatisk AVS). Vær opmærksom på chameleoner / trojanske heste- Rule out: sjældent behov for dette	Tilstande, som ikke engang giver mening at beskrive mere om i en tabel i en blogserie

• Vær opmærksom på mimiks (falsk positive): Tilstande, der ligner de farlige tilstande, men er benigne. Risiko for overbehandling
  • Hyppige eksempler: neurologiske udfald pga migræne, epilepsi og recrudescence - https://jamanetwork.com/journals/jamaneurology/fullarticle/2646625 , ligner stroke, og kan ikke altid skelnes (https://emergencymedicinecases.com/tia-update/  og https://www.uptodate.com/contents/differential-diagnosis-of-transient-ischemic-attack-and-stroke/print )
• Vær opmærksom på ”chameleoner” (https://eusem.org/images/Pre0046-Dryver_Eric.pdf ) / trojanske heste (som jeg kaldte dem i blogserien, da man forfalder til at tro, at de er ufarlige ”heste”, men i virkeligheden er en farlig tilstand) (falsk negative): Atypiske præsentationer af hyppige tilstande (særligt vigtigt ved ældre patienter, hvor ”den atypiske præsentation er typisk”).
  • Hyppige eksempler: Sepsis kan give forvirring og delir ved dekompensering i ældre, og være uden temperaturforhøjelse i ca 1/3. STEMI kan præsenterer med dyspnø og svimmelhed, særligt ved ældre. Stroke kan præsentere med akut vestibulært syndrom ved alle. Patienter der præsenterer med psykiatriske symptomer, men som har underliggende somatisk årsag (særligt dem, der ikke fanges på blodprøver! – fx wernickes encephalopati)
• Vær systematisk og design dine undersøgelser så de tager højde for kognitive- og affektive bias (særligt anchoring, premature closure, framing bias m.v)

Testen

• Alt du gør (triage, anamnese, objektiv undersøgelse m.v) er en test med en kendt eller ukendt LR
• Når sandsynligheden for én sygdom går op, går sandsynligheden for de øvrige tilsvarende ned: Ved nogle tilstande, der er svære at rule out (fx neurologiske tilstande som stroke/TIA, hvor der ikke findes tilstrækkelig sikkerhed på parakliniske tests i den akutte setting), kan man sænke sandsynligheden for de farlige tilstande ved at rule benigne tilstande ind (fx ved svimmelhedspatienten, med positiv Head roll test / Dix hallpike ruler in BPPV, og dermed betydeligt sænker sandsynligheden for alvorlig årsag).
• Overstående påstand hviler på antagelsen, at summen af alle differentialdiagnoser er finit for patientens symptom/præsentation. Dette er oftest sandt, men patienten kan sjældent have to tilstande - hav derfor altid "the three wise men" i baghovedet
  • Occams Razor / William Osler: Den letteste forenende diagnose er formentlig den rigtige (gælder særligt yngre- og ikke-multisyge patienter)
  • Hickhams diktum: "Occam missed stuff" fordi "a man can have as many diagoses as he damn well pleases" (gælder særligt ældre patienter)
  • Crabtees Bludgeon: "no set of mutually inconsistent observations can exist for which some human intellect cannot conceive acoherent explanation, however complicated” - eller sagt med internetbriller: Rule 34 eller google-diagnoser. To tilsyneladende uafhængige symptomer kan altid sættes sammen til en mere eller mindre arbitrær sygdom

• Den bedste bedside test i dit arsenal er anamnese med god- og relationsskabende kommunikation til at få højkvalitet information (start med åbne spørgsmål og giv plads til patientens historie (”tragten”), valider- og normaliser empatisk, opmærksomhed på non-verbal kommunikation og at skabe relation). Tid brugt hér er sparet mangefolds i fejldiagnostik, unødige tests- og overdiagnostik, genindlæggelser, non-compliance og patient utilfredshed-, lidelse-, sårbarhed- og angst

LR (likelihood ratio), Sensitivitet og Specificitet

• LR skabes ud fra sensitivitet- og specificitet (Fagans Normogram). LR- (minus) angiver, hvis testen er negativ (eller fundet ikke er tilstede). LR+ (plus) angiver, hvis testen er positiv
• Sensitivitet og specificitet behøves stadig: LR siger ikke noget om hvor mange patienter, der har test positiv- eller negativ
  • SnNOUT: Høj Sensitivitet, negativ test, ruler out. Høj sensitive tests fanger alle potentielt syge patienter – ofte med prisen af lav specificitet / høj falsk positiv
  • SpPIN: Høj specificitet, positiv test, ruler in. Høj specifikke tests fanger de sandt positive syge. Er sensitiviteten lav, ses tegnene ikke særligt hyppigt, og hvor lang tid man vil bruge på at udføre dem er et cost-benefit spørgsmål (såkaldte ”pathognomiske” fund)
• Hældning af kurven herover afhænger af testens LR. Graden af hældningen afhænger af LR værdien (jf tabellen herover).
• LR kan adderes / substraheres, men kun hvis de tester forskellige patofysiologiske processer (fx D-dimer og CT af lungerne). CDR (Clinical Decision Rules) er en systematisk måde at gøre dette på ved visse tilstande (fx lungeemboli). Synergien imellem flere tests er ringe studeret i akutmodtagelsen
• LR for mange tests er tidsafhængige: LR er ofte et ”snapshot”, men skal formentlig ses som værende tidsafhængig. Dette er tydeliggjort i studier ved fx SAH diagnostik, hvor den diagnostiske præcision af CT og LP afhænger af hvornår testene tages efter debut af thunderclap hovedpine
• Det studie hvor LR (eller sensitivitet / specificitet) kommer fra, skal altid vurderes ud fra kvaliteten af studiet applicerbarheden ift den patient population du arbejder med. Følgende tjekliste kan anvendes ved vurdering af studier (fra EmCases - referance herunder)
  • Is the clinical problem well defined?
  • Does the study population represent the target population (is there any spectrum bias)?
  • Does the study population focus on ED patients or are they ICU patients, or admitted patients?
  • Did the study recruit patients consecutively (was there a selection bias)?
  • Was the diagnostic evaluation sufficiently comprehensive and applied equally to all patients (was there no verification bias)?
  • Were all diagnostic criteria explicit, valid and reproducible?
  • Was the reference standard appropriate?
  • Was there good follow up?
  • Was a likelihood ratio presented in the paper?

• Vurder altid inter-rater-reliability fx vha k-værdien for graden af øvelse, der skal til, for at få resultaterne fra studierne

Tærskler og behandling

• Ved nogle tilstande, der er svære at rule out (fx neurologiske, hvor der ikke findes bedside tests med tilstrækkelig styrke), kan man sænke sandsynlighed for alvorlig sygdom ved at rule in (fx svimmelhedspatienten med positiv dix hallpike test, udelukker med stor sandsynlighed
• Test- og behandlingstærsklerne afhænger af patientens præferencer (herunder risk tolerability) og STEPS (safety, tolerability, efficacy, price og safety), samt (desværre) medicolegale overvejelser og er således forskellige for forskellige tilstande, patienter, læger og sundhedssystemer / hospitaler
  • Lav tærskel: Sygdomme med potentielt alvorlige eller invaliderende konsekvenser og/eller, som har stor betydning for patienten at udelukke, som kan rules out med billige, sikre og non-invasive tests, og som har gode og effektive behandlinger
  • Høj tærskel: Sygdomme med minimale konsekvenser og/eller som ikke har stor betydning for patienten at udelukke, som er svære- og/eller dyre at udelukke, potentielt farlige og kræver invasive tests , og som ikke har nogen behandling / behandling med minimal effekt
• Behandlings- og diagnostiske tærskler kan bytte plads (fx hvis behandlingen er god og effektiv, og diagnostikken er usikker eller farlig)
• Tærskler kan ændres igennem et diagnostisk forløb (tænk fx på tærskelændringerne ved: en patient med brystsmerter, der i forløbet får hjertestop, og man under hjertestoppet får information om lav præmorbid status)
• Behandling som diagnostisk test kan være værdifuld (fx Epleys ved BPPV har NNT 1-2), men er hyppigt misvisende pga placebo/nocebo effekten (fx gastric coctail eller nitropust ved brystsmertepatienten har yderst begrænset LR) eller ”Regression to the mean” (sygdommens naturforløb - var det behandlingen, eller naturforløbet af sygdommen, der gjorde den bedre?)
• Al behandling bør bedømmes i NNT/NNH på patient vigtige outcomes. Vær opmærksom på, at ofte er studier ikke lavet på patientvigtige outcomes (fx survival efter hjertestop Vs god neurologisk status efter hjertestop) eller på din patients population (fx sjældent på ældre multisyge!)
  • NNT som koncept fortalt af thennt.com: https://www.youtube.com/watch?v=9Jpcw2E-Omw
• Sandsynligheden for en sygdom kan aldrig blive 0%. Hvor langt vi skal ned, før tilstanden er ”ruled out”, er et åbent spørgsmål, som afhænger af STEPS og patientens præferencer, og tages bedst hånd om igennem undervisning af befolkningen, god- og relationsskabende kommunikation, forventningsafstemning og shared decision making.
• ”Diagnose” er blot en arbitrær tærskel. Alt hvad angår patientens tilstand er sandsynlighed. Initialt i forløbet fx i akutmodagelsen, er det derfor bedst at anvende ”tentativ diagnose” til at beskrive tilstanden. Regression to the mean betyder, at tiden er diagnostisk for de fleste tilstande (symptomerne forsvinder inden opfølgning). Ingen test er nogensinde definitiv, men de mest definitive tests (biopsi, autopsi) kan aldrig udføres i akutmodtagelsen.

• Gør noget ud af afsluttende samtale med patienten, og informer grundigt om bl.a. evt behandling, risiko og forventet naturforløb, sikkerhedsnet (hvad skal patienten reagere på og hvordan). Dette sparer genindlæggelser, lidelse hos patienten, non-compliance m.m
• Kommunikationen af testens sikkerhed, og sandsynligheden for den tentative diagnose kan rimeligtvis opdeles i høj- moderat- og lavrisiko (evt ekstrem lav risiko). Dette skal kommunikeres til patienten verbalt og igennem vores non-verbale sprog. At fortælle patienten, at tilstanden er ”udelukket” er strengt taget forkert, selvom nogle patienter kan have behov for en sådan forklaring. Pas på ikke at gøre patienten unødigt sårbar i denne process

Videre læsning

Opslagsværk af LR og NNT/NNH

• Generelle sider
  • TheNNT.com (gratis) – http://www.thennt.com/
  • MdCalc (CDR’s) (gratis)
  • JAMA Evidence: the rational clinical examination (bog og opdateret betalt serie på JAMA)
  • Symptom to diagnosis - An evidence based guide, Stern et al, 2017 (bog)
  • BMJ evidence (betalt hjemmeside)
  • Evidence Based Physical Diagnosis, Steve MgGee, 2017 (bog)
  • FOAMed sider (fx St.emlyns, Emcases, Rebel em m.v) har jævnligt gennemgange med LR
• Ultralydsdiagnostik på akutmodtagelsen
  • Ultrasound GEL: https://www.ultrasoundgel.org/
  • POCUSatlas: http://www.thepocusatlas.com/

Lignende opsummeringer af essensen
af decision making

• St emlyns: http://www.stemlynsblog.org/making-good-decisions-in-the-ed-rcem15/
• EM cases: https://emergencymedicinecases.com/diagnostic-decision-making-in-emergency-medicine/
• Reuben Strayer - emergency medicine thinking: https://www.youtube.com/watch?v=2ZdQBjjTFGQ
• Patrick Croskerry - https://www.smacc.net.au/2015/12/cognitive-debiasing-thinking-straight-by-pat-croskerry/
• BroomDocs: https://broomedocs.com/2016/11/smaccdub-bayes-2016-diagnostic-odyssey/
• Eric Dryver: http://www.lakartidningen.se/OldWebArticlePdf/1/19399/LKT1312s631_635NY.pdf
• CanadiEM: https://canadiem.org/how-to-use-likelihood-ratios/