A methodology for implementing risk management and decision support in computerized clinical practice guidelines using evidence-based utility estimation

Abstract

[EN] Current Clinical Practice Guidelines (CPGs) are mainly supported by evidence-based medicine findings to avoid unjustified practice variations. Nevertheles, they lack the management of risk and uncertainty. Besides, the use of Decision Trees (DTs) in medicine has introduced the management of risk, although, there is not a framework to specify clinical guidelines as DTs and both DTs and CPGs lack personalized recommendations based on the features of the patients. The proposed methodology allows to turn a GPC into a decision problem that can be solved using Bayesian decision theory to manage uncertainty. A proof of concept based on Ductal Carcinoma has been used to validate the methodology.

[ES] Las actuales Guiás de Prácticas Clínicas se apoyan en su mayoría en descubrimientos basados en la evidencia para evitar así practicas injustificadas. Sin embargo, las guías clínicas carecen de gestión de riesgo e incertidumbre. El uso de árboles de decisión en medicina ha introducido la gestión del riesgo, pero, no existe un marco para especificar las guías clínicas como árboles de decisión, además, carecen de recomendaciones personalizadas basadas en las características de los pacientes. La metodología propuesta permite convertir una guía de practica clínica en un problema de decisión que puede ser resuelto mediante el teorema de la decisión Bayesiana permitiendo manejar la incertidumbre. Se ha usado el Carcinoma Ductal in situ como prueba de concepto para validar la metodología.