Diagnóstico médico

La dama anémica (De bleekzuchtige dame) de Samuel van Hoogstraten, pintado entre 1660 y 1670.

En medicina, el diagnóstico o propedéutica clínica es el procedimiento por el cual se identifica una enfermedad, entidad nosológica, síndrome, o cualquier estado de salud o enfermedad (el "estado de salud" también se diagnostica).

En términos de la práctica médica, el diagnóstico es un juicio clínico sobre el estado psicofísico de una persona; representa una manifestación en respuesta a una demanda para determinar tal estado.

Diagnosticar es dar nombre al sufrimiento del paciente; es asignar una "etiqueta".[1]

Proceso diagnóstico

El diagnóstico clínico requiere tener en cuenta los dos aspectos de la lógica, es decir, el análisis y la síntesis, utilizando diversas herramientas como la anamnesis, la historia clínica, exploración física y exploraciones complementarias.

El diagnóstico médico establece a partir de síntomas, signos y los hallazgos de exploraciones complementarias, qué enfermedad padece una persona. Generalmente una enfermedad no está relacionada de una forma biunívoca con un síntoma, es decir, un síntoma no es exclusivo de una enfermedad. Cada síntoma o hallazgo en una exploración presenta una probabilidad de aparición en cada enfermedad.

El teorema de Bayes ayuda al diagnóstico de una enfermedad a partir de los síntomas y otros hallazgos que presenta el paciente si las enfermedades son mutuamente excluyentes, se conoce sus prevalencias y la frecuencia de aparición de cada síntoma en cada enfermedad. Según la prevalencia de cada enfermedad en cada población, un mismo conjunto de síntomas o síndrome puede producir un diagnóstico diferente en cada población, es decir, cada síndrome puede estar producido por una enfermedad diferente en cada población.

El cálculo de la probabilidad post-prueba recibe el nombre de teorema de Bayes y es un buen modelo de cómo se procede en la clínica, toda vez que la información previa va modificando las probabilidades de nuestros diagnósticos, haciendo más o menos verosímiles nuestras hipótesis. En otras palabras, el teorema de Bayes nos proporciona la herramienta matemática para calcular cómo una prueba diagnóstica cambia la probabilidad pre-prueba a un nuevo valor post-prueba.

Ej. Un paciente en que sospecha lupus eritematoso, con una probabilidad pre-prueba del 20%, ó 0.2. Ésta probabilidad pre-prueba depende de la prevalencia de la enfermedad en una población dada, sobre la que se agrega el valor que establece el juicio clínico. Si solicitamos la prueba de AADN, y el resultado es positivo, la probabilidad post-prueba de que la paciente sufra lupus eritematoso es ahora de 89.7%. Por otro lado, si la prueba es negativa, la probabilidad post-prueba se reduce a 7.2%.

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