Wstęp do algorytmów diagnostycznych

Algorytmy diagnostyczne umożliwiają usystematyzowanie kolejnych kroków diagnostycznych w celu osiągnięcia wyższego wskaźnika skuteczności diagnozy, opierając się o dowody uzyskane przy użyciu naukowo potwierdzonych metod o zmiennej czułości i specyficzności.

Takie gotowe protokoły często umożliwiają lekarzom weterynarii ustalenie diagnozy, sklasyfikowanie i określenie stopnia zaawansowania choroby, dostarczając w ten sposób informacji potrzebnych do zastosowania najbardziej odpowiedniego leczenia. Chociaż może wydawać się, że automatyzują one proces diagnozowania oraz podejmowania decyzji terapeutycznych, musimy pamiętać, że żaden system statystyczny, matematyczny czy komputerowy nie może wydać „diagnozy medycznej” i nie jest w stanie zastąpić lekarza klinicysty.

Termin „algorytm diagnostyczny” odnosi się do dowolnej formuły badania statystycznego, nomogramu lub tabeli, które mogą służyć jako wskazówki lub narzędzia dla lekarza weterynarii w podejmowaniu decyzji na podstawie danego protokołu. Decyzje te podejmowane są w kilku obszarach, włączając w to między innymi: wybór kierunku badania klinicznego, rodzaj użytych testów diagnostycznych, wybór terapii oraz określenie rokowania.

W medycynie ludzkiej wiele informacji medycznych jest już dostępnych w formie algorytmów. Oczekuje się, że takie algorytmy będą coraz częściej wykorzystywane w medycynie weterynaryjnej. Byłoby to bardzo interesujące, ponieważ głównym celem tego narzędzia jest poprawa i standaryzacja procesu diagnostycznego.Aby zrozumieć i zaprojektować algorytmy diagnostyczne, niezbędne jest zrozumienie wymagań klinicznej diagnozy konkretnej choroby. To one są podstawą algorytmu. W tym zakresie istnieją trzy podstawowe wymagania – algorytm 1.

Zdolność rozpoznawania objawów klinicznych choroby lub przynajmniej ich części ma krytyczne znaczenie. W większości przypad...