Я учу врачей интерпретировать анализы — и ярлыки «норма» и «патология» часто скрывают главное

Мистер В. чувствовал стеснение в груди. Его самые глубокие вдохи казались поверхностными. Он обратился в отделение неотложной помощи, где врач-ординатор обнаружил несколько тревожных признаков, включая отёк рук и ног, а также увеличение сердца на рентгене грудной клетки. Всё, казалось, указывало на один диагноз: сердечная недостаточность, когда неспособность сердца эффективно перекачивать кровь вызывает накопление жидкости в организме. Но один результат не вписывался.

Для диагностики сердечной недостаточности врачи часто проверяют уровень в крови гормона под названием BNP, который сердце выделяет при напряжении. У мистера В. уровень BNP оказался нормальным. Ординатор вспомнил, что BNP может быть ложно нормальным у пациентов с ожирением или избыточным весом, даже когда у них сердечная недостаточность. С учётом этого он отбросил нормальный результат BNP и назначил диуретик, чтобы помочь мистеру В. избавиться от лишней жидкости — стандартное лечение сердечной недостаточности.

Но мистеру В. не стало лучше. На следующий день коллега моего руководителя медицинской команды обследовал его с помощью УЗИ и поставил диагноз, который был упущен: тампонада сердца — опасное для жизни состояние, при котором скопление жидкости в мешке, окружающем сердце, сжимает его настолько сильно, что оно едва может качать кровь. Сжатому сердцу нужно больше крови, а не меньше, поэтому диуретик мог оказаться смертельным. К счастью, его сердце продержалось достаточно долго, чтобы врачи доставили его в операционную и дренировали жидкость, спасая ему жизнь. Можно ли было избежать этого близкого промаха?

Ординатор был прав: многие пациенты с сердечной недостаточностью и избыточной массой тела действительно имеют нормальный уровень BNP. Однако «норма» не так проста, как кажется. Врачи обычно считают значения BNP ниже 100 пикограмм на миллилитр (пг/мл) нормальными. У пациентов с избыточным весом и сердечной недостаточностью BNP часто ниже 100, но обычно ненамного. Значение BNP ниже 50 редко встречается при сердечной недостаточности, даже у очень полных пациентов. У мистера В. BNP был 14. Этот результат был не просто нормальным. Он был настолько низким, что решительно свидетельствовал против диагноза сердечной недостаточности. Но ярлык «норма» обращался с BNP 14 так же, как с BNP 95, скрывая именно ту информацию, которая могла побудить врачей искать другое объяснение симптомам мистера В.

Случай мистера В. раскрывает более глубокий изъян в том, как врачей учат интерпретировать анализы. Внутри слова «норма» погребена ключевая информация, которая говорит врачам, насколько сильно результат анализа свидетельствует против диагноза. Некоторые нормальные результаты могут сделать диагноз лишь немного менее вероятным, в то время как другие могут фактически исключить его. Как врач, который изучает и преподаёт, как лучше интерпретировать диагностические тесты, я часто задаюсь вопросом: если результат несёт так много нюансов, почему некоторые врачи довольствуются простым прочтением «норма» или «патология»?

Закон 21st Century Cures Act, подписанный президентом Бараком Обамой в 2016 году, дал пациентам больший доступ к своей медицинской информации. Через онлайн-порталы люди часто могут просматривать результаты анализов раньше, чем клиницист успевает их просмотреть. Эти результаты обычно сопровождаются простым порогом, разделяющим «норму» и «патологию». Хотя прозрачность имеет преимущества, есть и скрытая цена: ложная тревога от «патологических» результатов и ложное успокоение от «нормальных».

Когда я учу клиницистов интерпретировать диагностические результаты, многие удивляются, узнав, что для многих тестов умеренно патологические результаты могут снижать вероятность заболевания, которое они привыкли диагностировать. Возьмите D-димер — анализ крови, который врачи часто назначают, чтобы определить, есть ли у пациентов с болью в груди или затруднённым дыханием тромб. D-димер выше 500 нанограмм на миллилитр (нг/мл) помечается как патологический. Но значения между 500 и 1000 на самом деле слегка снижают вероятность тромба. Для тех, кто находится в группе низкого риска тромбов, результат в этом диапазоне почти так же успокаивает, как «нормальный», хотя на отчёте он помечен как патологический. Обратное также может быть верным. Холестерин — ещё один пример. Лаборатории считают уровень ЛПНП («плохого» холестерина) ниже 100 мг/дл нормальным. Однако для пациентов, уже перенёсших сердечный приступ или инсульт, всё, что выше 55, слишком высоко.

Сортировка результатов на нормальные и патологические имеет определённую привлекательность. Это делает интерпретацию тестов лёгкой и быстрой. Это также уменьшает неопределённость. Однако человеческая биология далека от простоты, и много нюансов теряется в этом упрощении. Точное значение результата анализа говорит врачам гораздо больше, чем простые ярлыки «норма» или «патология». Представьте тонометр, который просто выдаёт показание «повышено», или монитор сердечного ритма, который читает «низкий» вместо конкретных цифр. Врачи никогда не использовали бы такие неточные инструменты. Но они часто делают это, когда речь заходит о диагностических тестах.

Мои коллеги и я провели исследование, задав простой вопрос: что, если бы рядом с каждым лабораторным значением врачи видели не только пороговое значение нормы, но и то, насколько сильно каждое значение указывает на диагноз — или против него? Мы называем эту метрику интервальным отношением правдоподобия. Она говорит врачам, насколько результат анализа должен повысить или понизить шансы на то, что у пациента есть конкретный диагноз.

Чтобы вывести эти отношения, исследователи проводят тест у многих пациентов с диагнозом и без него. Вместо того чтобы проводить одну линию между «нормой» и «патологией», исследователи делят результаты на диапазоны. Каждый диапазон сравнивает, как часто пациенты с диагнозом или без него имели результат в этих значениях. Чтобы проверить, помогают ли интервальные отношения правдоподобия улучшить медицинские решения, мы набрали более 600 клиницистов из четырёх крупных академических учреждений США. Каждого участника попросили прочитать два сценария, подобных случаю мистера В., и принять ключевое решение о том, как вести дело пациента, основываясь на результате анализа. Все видели точное значение теста. Мы случайным образом распределили некоторых участников, чтобы они видели числовое значение рядом со стандартным порогом нормы, а других — рядом с интервальными отношениями правдоподобия.

Разница в том, как эти группы справились, была не тривиальной. Клиницисты, которым показали интервальные отношения правдоподобия, приняли правильное решение 93 раза из 100, в то время как те, кто видел только один порог, справились 82 раза из 100. Другими словами, примерно для 1 из 10 пациентов, подобных мистеру В., врачи могли бы принять лучшее решение, если бы им показали степень, в которой результат анализа меняет шансы на конкретный диагноз, по сравнению с простым порогом нормального диапазона. Улучшение отображения результатов анализов могло бы помочь пациентам лучше понимать свои результаты, помочь клиницистам избегать критических ошибок и помочь системам здравоохранения оказывать более безопасную помощь.

Клиницисты учатся понимать степень, в которой конкретный результат анализа является патологическим, через опыт, формируя свою интуицию по мере просмотра новых результатов. Однако интуиция может ошибаться. Диагностические ошибки остаются одной из ведущих причин вреда в медицине. Наше исследование показало, что интервальные отношения правдоподобия помогли лечащим врачам, ординаторам и практикующим специалистам принимать лучшие решения, независимо от того, как долго они практикуют или их образования.

Есть и юридический аспект того, как маркируются результаты анализов. Результат, помеченный как «патологический», может ощущаться как обязывающий клинициста действовать, например, назначать дополнительное сканирование, даже когда их собственное суждение говорит об обратном. Интервальные отношения правдоподобия могут изменить этот расчёт, предоставив клиницистам документированную, основанную на доказательствах причину воздержаться от назначения дополнительных тестов и потенциально избавить пациентов от рисков для здоровья, которые они могут повлечь.

Проблема в том, как и где найти высококачественные исследования для вывода интервальных отношений правдоподобия, когда электронные медицинские карты отображают только бинарные пороги. Также важно отметить, что наше исследование показало, что клиницисты принимали лучшие решения в смоделированных сценариях, что не то же самое, что принятие решений с реальными пациентами. Следующий шаг — проверить, сохраняются ли эти улучшения в повседневной практике, в разных учреждениях, условиях оказания помощи и лабораторных тестах.

Результаты анализов — это больше, чем норма или патология. Для пациентов, подобных мистеру В., разница между этими ярлыками и цифрами, стоящими за ними, может быть разницей между жизнью и смертью.

Итог: Ярлыки «норма» и «патология» удобны, но опасны. Они скрывают информацию, которая может спасти жизнь. Случай мистера В. — не редкость. Это системная проблема. Интервальные отношения правдоподобия показывают, что цифры работают лучше. Но для этого нужно изменить то, как врачи видят результаты. И пациентам стоит спрашивать: «Что означает это конкретное число для меня?» Потому что «норма» — это не всегда норма. Иногда это сигнал, который нельзя игнорировать.