Raisonnement pronostique : après le diagnostic

L'interne pose le diagnostic, écrit le code, et la fille du patient demande dans le couloir : « Et maintenant, docteur, combien de temps lui reste-t-il ? ». Le diagnostic a répondu à ce que le patient a. La question de la fille en est une autre : ce qui va se passer. Cette deuxième question demande un raisonnement propre, que la formation aborde souvent en passant : le raisonnement pronostique.

NEXO est un jeu quotidien de diagnostic médical : un cas clinique par jour, six indices progressifs et un retour de proximité dans la CIM-10 sur cinq niveaux.

Ce guide montre ce qu'est le raisonnement pronostique, pourquoi il est resté à l'ombre du diagnostic, ce que disent les études sur la précision des prévisions médicales et comment entraîner cette étape dès la faculté.

Points principaux

• Le raisonnement pronostique consiste à estimer l'évolution probable d'un tableau après le diagnostic et à énoncer cette estimation avec l'incertitude qu'elle comporte.
• Une analyse des éditions d'un manuel classique montre que le pronostic a perdu de la place quand le diagnostic et le traitement ont pris du poids.
• Dans une étude portant sur des médecins qui adressaient des patients à des soins palliatifs, la majorité des prévisions de survie était trop optimiste.
• Les prévisions se trompent sur l'ampleur, mais respectent l'ordre : celui que le médecin pense vivre moins longtemps tend, en fait, à vivre moins longtemps.
• Énoncer l'estimation en probabilité et en scénarios aide à communiquer ce que l'on sait et ce que l'on ne sait pas.

Qu'est-ce que le raisonnement pronostique

Trois questions, trois raisonnements

Face à un patient, le médecin répond à trois questions enchaînées. La première est diagnostique : qu'a-t-il ? La deuxième est thérapeutique : que faire ? La troisième est pronostique : que va-t-il se passer, avec et sans ce qui sera fait ? Les trois s'appuient les unes sur les autres, mais chacune a sa propre logique.

Le raisonnement diagnostique travaille avec des hypothèses et avec la façon dont chaque donnée modifie la liste. Le guide du raisonnement clinique au cours du cycle clinique montre ce chemin. Le raisonnement thérapeutique pèse les bénéfices et les dommages, thème du guide de la prise de décision clinique. Le raisonnement pronostique regarde vers l'avant : étant donné ce diagnostic, chez cette personne, dans ce contexte, quelle est l'évolution la plus probable et quelle est l'ampleur de la fourchette des possibilités.

Ce qui entre dans une estimation de pronostic

Une estimation pronostique réunit trois couches. La première est l'histoire naturelle de l'affection, ce qui arrive habituellement à qui a ce diagnostic. La deuxième est la personne : âge, fonctionnalité, autres affections, soutien à domicile. La troisième est le temps : le pronostic change à mesure que le tableau évolue et doit être refait.

Le raisonnement pronostique a aussi un produit que le diagnostic n'a pas : un intervalle. Dire « six mois » est moins honnête que dire « probablement entre quelques mois et un an, avec la plus grande chance autour de six ». L'intervalle fait partie de la réponse.

Le pronostic ne se limite pas à la survie

La question de la fille dans le couloir porte sur le temps de vie, mais le pronostic couvre bien plus : la chance de retrouver la marche après une fracture, le temps avant de reprendre le travail, le risque d'une nouvelle hospitalisation, la chance d'un effet indésirable. Une grande partie de la recherche sur la précision des prévisions a toutefois été menée sur la survie en soins palliatifs, et c'est pourquoi les chiffres de ce guide viennent de ce contexte.

Pourquoi le pronostic a disparu des manuels

L'ellipse du pronostic

Nicholas Christakis a analysé comment une même maladie, la pneumonie lobaire, était décrite dans des éditions d'un manuel classique de médecine interne, publiées entre 1892 et 1988 (Christakis, 1997). L'auteur a appelé « ellipse du pronostic » le processus par lequel le thème a perdu sa place explicite dans ces textes (Christakis, 1997).

Il signale deux forces. La première a été l'apparition d'un traitement efficace : plus la thérapie prend de poids dans la prise en charge d'une maladie, moins le pronostic apparaît, dans une relation inverse entre les deux actes cliniques (Christakis, 1997). La seconde a été un changement dans la pensée médicale elle-même, passée d'une vision centrée sur l'individu à une vision centrée sur le diagnostic, où le pronostic semblait venir inclus dans le nom de la maladie (Christakis, 1997).

Ce que cela laisse à l'étudiant

Si le pronostic semble aller de soi avec le diagnostic, personne ne l'enseigne comme un raisonnement à part. L'étudiant apprend à arriver au nom de la maladie et trouve le pronostic sur une ligne du résumé, comme une donnée à mémoriser. En pratique, le patient veut savoir ce qui va lui arriver, et non ce qui arrive à la moyenne de ceux qui ont la même maladie.

À quel point les médecins voient juste en prédisant

Des prévisions trop optimistes

Dans une étude prospective menée dans cinq services de soins palliatifs ambulatoires de Chicago, 343 médecins ont estimé la survie de 468 patients au moment de l'orientation (Christakis et Lamont, 2000). Seules 20% des prévisions sont restées dans une marge de 33% de la survie réelle, 63% étaient trop optimistes et 17% trop pessimistes (Christakis et Lamont, 2000). En moyenne, les médecins ont surestimé la survie d'un facteur de 5,3 (Christakis et Lamont, 2000).

Deux constats de la même étude intéressent ceux qui se forment. Les médecins du quartile le plus élevé d'expérience étaient les plus précis (Christakis et Lamont, 2000). Et la précision baissait à mesure que la relation avec le patient durait plus longtemps et que le dernier contact était plus récent, signe que la proximité affective tire l'estimation vers le côté optimiste (Christakis et Lamont, 2000).

Ils se trompent sur la taille, ils voient juste sur l'ordre

Une revue systématique a réuni 1.563 paires de prévision et de survie réelle chez des patients atteints d'un cancer en phase terminale (Glare et al., 2003). La médiane prévue était de 42 jours, et la réelle, de 29 jours ; la prévision tombait juste à une semaine près dans 25% des paires et surestimait d'au moins quatre semaines dans 27% (Glare et al., 2003).

Malgré cela, la prévision et la survie réelle allaient ensemble : après transformation, les deux avaient une corrélation de 0,60 (Glare et al., 2003). Les auteurs le résument ainsi : les prévisions discriminent, mais elles sont mal calibrées (Glare et al., 2003). Autrement dit, le médecin sait souvent qui va le plus mal, mais se trompe sur le temps qu'il reste à chacun.

Cette distinction entre discriminer et calibrer apparaît aussi dans le diagnostic. Le guide de calibration de la confiance montre comment elle s'applique à la justesse de sa propre hypothèse.

Aucun groupe de spécialistes ne s'est démarqué

Une revue plus récente a inclus 42 études de prévision de survie en soins palliatifs, avec des patients avec et sans cancer (White et al., 2016). La précision des estimations par catégorie variait de 23% à 78% selon les études (White et al., 2016). Les quatre études qui demandaient des estimations sous forme de probabilité, comme "chance d'être en vie dans un mois", montraient une meilleure performance, avec une statistique C entre 0,74 et 0,78 (White et al., 2016). Et aucun groupe professionnel n'a été systématiquement plus précis que les autres (White et al., 2016).

La leçon pratique porte sur le format : penser en probabilité d'un événement dans un délai défini tend à mieux fonctionner que de tenter de deviner un nombre exact de jours.

Des outils simples de prévision

La question surprise

La question surprise est l'un des outils les plus simples : "serais-je surpris si ce patient mourait dans les douze prochains mois ?". Elle a été pensée pour repérer qui peut avoir besoin de soins palliatifs. Une revue systématique avec méta-analyse a réuni 16 études et 11.621 patients qui ont répondu à cette question (Downar et al., 2017).

Pour une mort entre six et dix-huit mois, la sensibilité était de 67,0% et la spécificité de 80,2% (Downar et al., 2017). La valeur prédictive positive était de 37,1% et la négative de 93,1% (Downar et al., 2017). La performance était moins bonne dans les maladies autres que le cancer, et les auteurs ont classé la question comme un prédicteur faible à modeste (Downar et al., 2017).

Ce que ces chiffres enseignent

La question surprise sert mieux à écarter qu'à confirmer : quand le médecin répond "je serais surpris", le patient est presque toujours en vie dans le délai. Quand il répond "je ne serais pas surpris", la chance de décès augmente, mais la plupart des patients sont encore en vie à la fin de la période. Lire la sensibilité, la spécificité et les valeurs prédictives, c'est le même travail que le diagnostic, appliqué à un événement futur. Le guide de probabilité pré-test explique ces mesures.

Scores et modèles

Il existe des scores pronostiques pour de nombreux contextes, de la réanimation à l'oncologie. Ils aident parce qu'ils apportent une ancre de population, semblable au taux de base dans le diagnostic. Mais la revue de Glare et de ses collègues a montré qu'ajouter des données comme la fonctionnalité et les symptômes à l'impression clinique n'améliorait la précision que légèrement (Glare et al., 2003). Le score est un point de départ, et le raisonnement sur la personne reste nécessaire.

Comment communiquer un pronostic incertain

Rendre l'incertitude explicite

Un article sur l'enseignement de l'incertitude observe qu'elle apparaît souvent de façon implicite, plus suggérée que dite, et défend de la discuter ouvertement à tous les niveaux de la formation (Moulder et al., 2023). Les auteurs rappellent que parler au patient de l'incertitude diagnostique et pronostique fait partie intégrante de la décision partagée (Moulder et al., 2023).

L'incertitude avant le diagnostic a son propre guide : incertitude diagnostique. Dans le pronostic, elle s'ajoute à une autre : même avec le bon diagnostic, l'avenir de chaque personne varie.

Meilleur cas, pire cas, cas le plus probable

Une revue sur le pronostic en oncologie chirurgicale décrit deux techniques pour les situations d'incertitude : présenter le meilleur cas, le pire cas et le cas le plus probable, et proposer une période de traitement à échéance définie pour réévaluer (Fahy, 2019). Les deux remplacent un chiffre unique par une carte des possibilités, ce qui correspond à ce que les études montrent sur la précision des prévisions.

Un exemple de phrase

Comparez deux réponses à la question de la fille. La première : « Il en a pour environ six mois. » La seconde : « D'après ce que je vois aujourd'hui, le plus probable est qu'il en ait pour quelques mois. Cela peut être moins, si les prochaines semaines sont difficiles, ou plus, s'il répond bien. Nous réévaluerons ensemble à chaque consultation. » La seconde est plus longue, mais elle est plus fidèle à ce que le médecin sait.

Comment entraîner le raisonnement pronostique

Posez le diagnostic et posez la troisième question

Dans chaque cas que vous étudiez, après être arrivé au diagnostic, écrivez une ligne : « qu'est-ce que je m'attends à ce qui arrive à cette personne dans un mois et dans un an ? ». L'habitude est simple et ramène le pronostic dans le raisonnement.

Écrivez la prévision en probabilité

Préférez « forte chance d'être à la maison dans deux semaines » à « il va bientôt sortir ». Les études avec des estimations en probabilité ont eu de meilleurs résultats (White et al., 2016), et le format vous oblige à penser à une échéance.

Vérifiez la prévision ensuite

Pendant l'internat, notez des prévisions sur les patients que vous suivez : durée d'hospitalisation, réponse au traitement, besoin de réhospitalisation. Revenez-y ensuite. C'est le même principe que le cahier d'erreurs : sans comparer la prévision à ce qui s'est passé, personne ne découvre de quel côté il se trompe.

Méfiez-vous de l'optimisme de celui qui connaît le patient

La précision baissait à mesure que la relation entre médecin et patient était longue (Christakis et Lamont, 2000). Quand vous vous attachez à un patient, demandez l'estimation d'un collègue qui le connaît moins. Le guide de métacognition apporte d'autres façons de surveiller son propre jugement.

Discutez le pronostic avec le superviseur

Quand vous présentez un cas, incluez une phrase de pronostic et demandez l'avis du superviseur. La conversation révèle ce que l'expérience ajoute, puisque les médecins les plus expérimentés ont été les plus précis dans l'étude de Christakis et Lamont (Christakis et Lamont, 2000).

Le pronostic et le cas du jour dans NEXO

Dans NEXO, chaque cas mène au diagnostic en six indices au plus, et la proximité dans la CIM-10 en cinq niveaux montre à quelle distance chaque Sans hypothèse est resté de la réponse. C'est un bon point de départ pour la troisième question : après avoir résolu le cas du jour, écrivez en une ligne l'évolution que vous attendez pour cette personne et discutez-en avec la classe.

Les cas sont fictifs avec une présentation clinique réelle, et l'Archive, sur l'écran des Modes, réunit les cas précédents pour qui veut répéter l'exercice. La façon dont les modes sont débloqués figure sur la page Économie de NEXO, et le guide qu'est-ce que NEXO explique toute la partie.

Si vous coordonnez une faculté, une ligue ou un internat et que vous voulez utiliser le même cas pour discuter diagnostic et pronostic avec la classe, découvrez NEXO Closer. Les chercheurs intéressés par le raisonnement clinique peuvent proposer des études via NEXO Researcher. Les médecins qui révisent des cas participent via NEXO Curator, et ceux qui créent du contenu de santé sur les réseaux peuvent participer via NEXO Creators.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que le raisonnement pronostique ?

C'est estimer l'évolution probable d'un tableau après le diagnostic, avec et sans traitement, et exprimer cette estimation avec l'incertitude qu'elle comporte.

Les médecins tombent-ils souvent juste sur le pronostic ?

En soins palliatifs, la plupart des prévisions de survie étaient trop optimistes, et une seule sur cinq s'approchait de la survie réelle (Christakis et Lamont, 2000).

Si les prévisions se trompent, à quoi servent-elles ?

Elles respectent l'ordre : celui dont le médecin pense qu'il vivra moins tend à vivre moins, même si le nombre de jours est faux (Glare et al., 2003).

Qu'est-ce que la question surprise ?

C'est se demander si l'on serait surpris que le patient meure dans les douze prochains mois. Une méta-analyse l'a classée comme prédicteur faible à modeste (Downar et al., 2017).

Comment annoncer un pronostic sans trop promettre ?

Utilisez des scénarios : meilleur cas, pire cas et cas le plus probable, avec une date pour réévaluer (Fahy, 2019).

Comment NEXO peut-il entrer dans l'entraînement au pronostic ?

Le cas du jour se termine au diagnostic, avec jusqu'à six indices et la proximité dans la CIM-10. Prenez cette fin comme point de départ et écrivez votre prévision pour l'évolution du cas.

Checklist du raisonnement pronostique

1. Fermez le diagnostic et posez la troisième question : que va-t-il se passer ?
2. Séparez les couches : histoire naturelle, personne et temps.
3. Écrivez en probabilité et avec un délai défini.
4. Donnez un intervalle, et non un chiffre unique.
5. Utilisez la population comme ancrage et ajustez pour la personne.
6. Méfiez-vous de l'optimisme quand vous connaissez bien le patient.
7. Communiquez en scénarios et indiquez quand réévaluer.
8. Vérifiez ensuite ce qui s'est passé et notez de quel côté vous vous êtes trompé.

Vous voulez commencer par la première question ? Jouez le cas du jour sur NEXO.

Références

1. Christakis NA. The ellipsis of prognosis in modern medical thought. Soc Sci Med. 1997. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9004366/
2. Christakis NA, Lamont EB. Extent and determinants of error in doctors' prognoses in terminally ill patients: prospective cohort study. BMJ. 2000. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10678857/
3. Glare P, Virik K, Jones M, Hudson M, Eychmuller S, Simes J, Christakis N. A systematic review of physicians' survival predictions in terminally ill cancer patients. BMJ. 2003. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12881260/
4. White N, Reid F, Harris A, Harries P, Stone P. A Systematic Review of Predictions of Survival in Palliative Care: How Accurate Are Clinicians and Who Are the Experts? PLoS One. 2016. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27560380/
5. Downar J, Goldman R, Pinto R, Englesakis M, Adhikari NK. The "surprise question" for predicting death in seriously ill patients: a systematic review and meta-analysis. CMAJ. 2017. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28385893/
6. Moulder G, Harris E, Santhosh L. Teaching the science of uncertainty. Diagnosis (Berl). 2023. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36087299/
7. Fahy BN. Prognostication in oncology. J Surg Oncol. 2019. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30883779/