診察の大盤解説の意義
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診察の大盤解説の意義 ー対局風景の写真:私と初診患者の置き換えー. 検査前確率:初診時外来診断 ~一般的な理解~. 検査の前に診断の見当をつける 病歴と診察だけが判断材料である 個人の経験に大きく影響される 優れた臨床医は,検査前確率を高める努力を惜しまない 検査後確率を高め,正しい診断につなげる 無駄な検査 ( コスト,侵襲)を省く. 検査前確率への不満. 検査する前に確率って出るの? 数字がないのに確率ってどういうこと? 得体が知れない指標である 大事なことは直感的にはわかるが 職人芸となると自分には縁がない.

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Presentation Transcript
診察の大盤解説の意義ー対局風景の写真:私と初診患者の置き換えー


検査前確率:初診時外来診断~一般的な理解~

  • 検査の前に診断の見当をつける

  • 病歴と診察だけが判断材料である

  • 個人の経験に大きく影響される

  • 優れた臨床医は,検査前確率を高める努力を惜しまない

    • 検査後確率を高め,正しい診断につなげる

    • 無駄な検査(コスト,侵襲)を省く


検査前確率への不満

  • 検査する前に確率って出るの?

  • 数字がないのに確率ってどういうこと?

  • 得体が知れない指標である

  • 大事なことは直感的にはわかるが

  • 職人芸となると自分には縁がない


神経内科診断学ー検査前確率を考えるープロはどうやって手筋を考えるか?

ブラックボックス,経験と諦める前に

まず,簡単な例から見ていこう

三手詰から


昏睡

81歳男性

昏睡

18歳男性

脳卒中はどちら?


65歳男性

今朝起床時に左の手足に力が入らない

65歳男性

半年前から両手に力が入らない

脳卒中はどちら?


脳卒中は・・・

  • 高齢者により多い

  • 突然発症のことが多い

  • 片麻痺で発症することが多い

いい加減?


そう,“いい加減”なんです!!(あいまい,アナログ,ファジー)

鑑別診断は

“いい加減”の積み重ね!!

→だから,困っちゃう,教えにくい

→“職人芸”と諦める

諦めないために!!


昏睡

81歳男性

昏睡

18歳男性

脳卒中はどちら?

年齢という軸


65歳男性

今朝起床時に左の手足に力が入らない

65歳男性

半年前から両手に力が入らない

脳卒中はどちら?

経過という軸



検査前確率を鍛えることの重要性

  • 必要な検査の感度・特異度を高める

    →診断の誤りを防ぐ

  • 効率的な検査計画

    →コスト,患者負担減

    →検査が検査を生むのを防ぐ


病歴+診察

ブラックボックス?

検査前確率

検査

検査後確率

従来の検査前確率モデル

でも,病歴・診察は自然に沸いて出てくるのではない


本来の検査前確率向上モデルー病歴・診察の質の向上ー

検査前確率

検査後確率

病歴・診察

ここの

フィードバック!

確定診断


検査前確率を鍛えるには

  • 系統的な病歴聴取と診察

  • では,“系統的”にするには?

    • 経験を重ねればいいのか?診っ放しではだめ

    • 確定診断を知る必要:道徳ではなく,教育!!

      • “あれ,どうなった”,紹介状への返事

    • 確定診断からのフィードバックを確実にする方法?


確定診断の日常的なフィードバック法ー既存の方法はたくさんあるー

  • あれ,どうなった:医局での日常会話

  • 紹介状の返事

  • 症例検討会:グループでの体験共有

  • 症例報告

    • 例:Clinical Problem Solving in NEJM

でも,きちんとフィードバックできてる?


フィードバックの障害

  • 医局での会話:個人の努力,執念の差

  • 紹介状の返事:紹介しっぱなし,されっぱなし

  • 症例検討会

    • 検査・画像所見,こまごまとした鑑別ばかり議論

    • 肝腎の病歴,身体所見は置いてきぼり

  • 症例報告

    • 症例検討会と同様の欠点

    • 実体験の欠如


検査前確率の形成過程

具体例で見ていこう

ある電話相談


元産婦人科医で今は内科中心に都内で開業している親友からの電話

30歳の男性が,全身がぴりぴりすると言っているんだが,どんな病気が考えられるかなあ?


頭の中に浮かんだことを書いてみよう次にどんなやりとりをしたいか


お助けヒント

  • 次に聞きたいことを挙げる

  • 病気の名前を羅列する

  • どんな患者さんか想像する

  • 親友の話の信頼度,学生時代の思い出


これだけ材料がある

  • 親友の医師:情報源の信頼性

  • 都内:患者さんは都市生活者だろう

  • 開業:歩いて通ってきて,状態は良好か

  • 30歳の男性:中年以降の病気の可能性低

  • 全身がぴりぴりしている

これだけで何を考えるか?神経疾患に限らなくてもいい



私の質問:名人芸なのか?

有機溶媒への暴露みたいに,職業上,あるいは家庭環境上で,何かの化学物質や薬品に慢性に曝されている可能性はないかな?商売は?ラーメン屋の店長だからなあ,そんなことはないと思うけど

見たところは元気そうなんだね?うん.

体重も減っていない?聞いていないけれど,最近痩せてきたとか,太ってきたとかは,自分では言っていなかった.

全身がぴりぴりするって言うけど,手足も体幹もそうなの?そう,全身.手足の先のほうが症状が強いようなことは?それはそう言っている,手足の先のほうが症状が強い.


名人芸で片付けないために

どうやって検査前確率ができあがるのか一緒に考えていきましょう

あなたにもできます!!


まずは診察の出発点からもっとも原始的な検査前確率から考える

予診表

あるいは診察前確率


対局開始

ろれつがまわりにくい

50歳 男性

その時あなたの頭の中は?



この差は一体どこから来たのか?

“経験の差”で片付ける前に


構語障害の鑑別診断ありがちで不親切な一次元表

  • 脳血管障害

  • 多発性硬化症

  • 重症筋無力症

  • 脳腫瘍

  • 脊髄小脳変性症

  • 筋萎縮性側索硬化症


構語障害の鑑別診断少しばかり気の利いた表

  • 急性

    • 脳血管障害

    • 多発性硬化症

  • 亜急性

    • 重症筋無力症

    • 脳腫瘍

  • 慢性

    • 脊髄小脳変性症

    • 筋萎縮性側索硬化症

まだ足りない!!

→二次元への展開


時間軸は大切な要素

Table 1. Questions to be Addressed

Was the onset of symptoms acute, or chronic

What is the course of the illness ?

What was the pattern of involvement?

What are the associated symptoms and signs?

What associated medical conditions are?

Is this a hereditary or acquired disorder?




構語障害の鑑別:予診表後

はみ出し

おかしい感じ

80歳

急性

慢性

25歳


鑑別診断は二次元→三次元分布

  • 予診表を前にした時のイメージ

    • 主訴別に,時間軸と年齢軸の二次元.四象限分布

    • これに性別で二通りあることも

    • 既往歴,家族歴による修正

  • Z軸も加えて体積→有病率か?

  • どの疾患がどこに位置するか:立体である


年齢

経過

有病率,他疾患との重複度など


鑑別診断群像(仮名)I

  • 診断の基本となる

  • これがないと,問診,診察が成り立たない

    • 何を聞いたらいいのか?何を診たらいいのか?

  • 言葉では教えにくい:ファジー&アナログ

  • 教科書を見ても,わからない

    • 鑑別診断表はあるが,群像は描かれていない

  • 実体験に基づいた手入れが常に必要

    • 最終診断からのフィードバック


鑑別診断群像II

  • X軸が経過

    • 急性~慢性のアナログスケール

  • Y軸が年齢層

    • 実はやはりアナログスケール

  • Z軸方向への拡がり

    • 体積=診療母集団での有病率:これもアナログ

  • 既往歴,家族歴による修正

  • 診断は,“削ぎ落とし”の繰り返し


削ぎ落としとはどういうことか

  • 武田信玄の埋蔵金探し

  • ガラクタが混じっている砂場の中に落とした金貨

    • 二種類の金属探知機を使って探していく

      • 感度は高いが特異度の低い感知機

      • 感度は低いが特異度の高い感知機

  • アナログな作業過程:“見当をつける”

  • ふるいにかけるのは最後!!←いきなり検査をしない!!


すぐれた鑑別診断群像とは?

  • 幾とおりもの群像カードの豊富さ

  • 融通性,伸縮自在性

    • 状況に合わせて打てるイチローのバッティング


正診と鑑別診断群像の関係

  • 適切に形成された鑑別診断群像

  • 削ぎ落としの繰り返しがうまくいく


応用問題

NEJM Clinical Problem Solving

Case 27-2004

79歳女性が,歩行困難と認知機能障害を主訴に入院


これだけの情報で

  • わかるわけないよ.頭真っ白

  • アルツハイマー病,パーキンソン症候群を呈する疾患ていろいろあったよなあ・・・・

  • 系統的に病名を挙げていくのがいいんだろうけど,そもそもその系統的というのがわかんない

  • 楽しみにして来たのに,はじめからこんな質問じゃこの先が思いやられる


私の頭の中:何でもあり:横一線ーわからないとは違うー

  • 特殊な型の脳血管障害

  • 脳腫瘍

  • 変性疾患

  • 栄養,代謝障害



病歴

  • 18ヶ月前から時々転ぶようになった

  • めまい,痙攣はなし

  • 物忘れがはじまり,彫刻家としての活動が困難になった

  • 12ヶ月前には継ぎ足歩行困難

  • 夕食時にジンかウォッカを148ml:成人してからずっと


私の頭の中の変化

  • 変性疾患:6割

  • 栄養,代謝障害:2割

  • 脳血管障害:1割

  • 脳腫瘍:1割


神経学的所見

  • MMSE24点(30点満点)

  • Wide-based gait

  • Romberg徴候陽性

  • 踝以下での振動覚と位置覚の低下


神経学的所見

  • MMSE24点(30点満点)

  • Wide-based gait

  • Romberg徴候陽性

  • 踝以下での振動覚と位置覚の低下


鑑別診断群像形成のために

ではどうしたらいいのか?


診断は最初ほど難しい

予診→病歴→診察→検査


鑑別診断群像の出来上がるまで

では,このようなイメージはどうやってできあがるのだろうか?

最初の原型から見ていこう



現実に行われていることー鑑別疾患群像形成のためにー

検査前確率

検査後確率

病歴・診察

ここの

フィードバック!

確定診断


学生のうちにできること

  • 実習,疑似体験

    • 診療所での体験(初診,診断未確定の症例)

    • 症例報告・症例問題集での病歴・診察の項目に集中

      • 従来の問題集を工夫して読む

      • 病歴・診察だけで診断する事例集がほしい

        • Clinical Problem Solving in NEJM


現在の教育・教材の問題点

  • 写真や数字ばかりが出てくる

  • 病歴や身体所見がいい加減

  • だから勉強にならない


どんな教材が必要なのか

  • 確定診断のフィードバックが生きる

    • 病歴・身体所見の記載が適切

  • 誤診例・否定型例の活用

  • CT普及以前の教科書,症例報告

  • 日常診療現場の中に生きた教材


年齢以外で予診表にある情報

  • 性別

  • 人種

  • 書字

  • 住所

  • 既往歴

  • 嗜好

鑑別疾患群像にどう影響するのか?


脳卒中診断の伸縮

DM, HT

既往歴


鑑別を絞った後:構語障害の場合スコアリングによるオッズ比較

  • 頭の中でスコアリング表を用意してある

  • 慢性の場合なら

    • ALSスコア vs SCDスコア

  • 亜急性の場合には

    • MGスコア・脳腫瘍スコア・MSスコア

  • 急性の場合なら

    • CVDスコア・MSスコア・脳炎スコア



スコア表の各項目は一様ではない

  • 問診と診察

  • 感度の高いものと特異度の高いもの

  • 専門性を要求するものとそうでないもの

    • プライマリケア医だけでも組めるスコア表が可能か?→たとえばパーキンソン病を例にとってスコア表の各項目をたくさん書き出して,そこからプライマリケア医でもできるものを選び出して,スコア表を作り直し,専門医用とパフォーマンスを比較する


Game over
Game Overとなる項目

  • 特異性が非常に高い所見がとれた

    • 筋萎縮性側索硬化症での舌萎縮

    • パーキンソン病におけるpill rolling tremor

  • 診療の能率がよくなる

  • 特異性が高い症候であるとの知識をどこから得るか?


Game over1
Game Over項目の例


見落とし事例と鑑別診断群像

誤診から分析する検査前確率



はみ出し部分の処理法

  • 既知の鑑別診断の中に組み込む

  • 未知の部分として残しておく

  • 新たな疾患を持ってくる


失敗事例から検査前確率を分析する見落としはどのレベルで起こりやすい?

  • 予診表:主訴の段階

  • 病歴聴取

  • 病歴聴取後診察前

  • 診察中

  • 診察後


外来誤診のパターン類型:段階別

  • そもそも主訴の段階で上がってこない

  • はじめは上がっても途中で落ちる

  • 呼び起こし・敗者復活すべきものができない

    • “はみ出し”を意識できるか


外来誤診のパターン:原因別

  • 感度の高いものが得られない

  • 特異度の高いライバルに蹴落とされる

  • 個人的な経験の影響

  • 時間的制約


外来誤診の科学

  • 外来診断のどのレベルで誤診がおきやすいか

  • 苦いカルテ外来版を更に発展させる

  • どうやって間違うかがわかれば,どうやって考えているかがわかる

  • 外来誤診のケーススタディで検査前確率の形成過程が見えてくる


検査前確率向上モデルー病歴・診察の質の向上ー

検査前確率

検査後確率

病歴・診察

ここの

フィードバック!

確定診断


確定診断の日常的なフィードバック法ー既存の方法はたくさんあるー

  • あれ,どうなった:医局での日常会話

  • 紹介状の返事

  • 症例検討会:グループでの体験共有

  • 症例報告

    • 例:MGH Case Records & Clinical Problem Solving in NEJM


検査前確率を鍛えるために日常診療の中にこそ勉強材料

  • 鑑別診断群像形成には経験が必要条件

  • 経験の上にフィードバックの確保が必須

  • Common Diseaseの経験は日常診療での経験とフィードバックの繰り返し

  • 一例一例,症例報告を大切に


鑑別診断群像の普遍性

  • 疾患の診断だけではない

  • Problem-Based Learningの出発点

    • 問題点の抽出プロセス

    • その問題点の原因を考えるプロセス

  • 医療以外でも日常的にこの作業が行っている


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