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台灣急診醫學通訊
本會期刊
台灣急診醫學通訊

第七卷第五期
刊登日期:2024/10/31
Taiwan Emergency Medicine Bulletin 7(5) : e2024070508回上頁

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貝氏推論(Bayesian inference)在治療抉擇的角色

林朝順 
新竹國泰醫院急診醫學科

        急診醫師常面臨在診斷不確定的情況下,我要如何開始治療?本文說明如何利用貝氏推論的精神,協助自己做出符合病人利益的治療方案。
 

主訴34歲男,竹科工程師,咳三週併發燒及倦怠。近一周開始爬樓梯會喘,但仍可以做文書工作。發燒通常在傍晚開始,白天就恢復正常,看過診所,做過流感、新冠、及黴漿菌檢驗皆是陰性。

過去病史無慢性疾病,無群聚史,但是二個月前,曾經接觸過一個肺結核的客戶。

 

        醫師思路:病人的症狀及病程,符合肺結核的表現,而且又有接觸史,我會先安排CXR、痰液抗酸性染色顯微鏡檢查(acid fast stain)及TB培養。
 

身體檢查BP120/80mmHg,HR80/min、RR16/min、BT36.8℃,血氧濃度95%。

CXR可見兩側瀰漫性小結節(1-5mm大小),初步痰液染色陰性,皮下結節測試陰性,血中angiotensin-converting- enzyme濃度正常,其他CBC、生化抽血檢查也都正常。

 

        醫師思路在台灣,此病人的CXR及表現,應該優先考慮肺結核,但是痰液檢查卻沒有直接證據支持是肺結核,在此狀況下,要列入sarcoidosis為鑑別診斷,兩者的表現很難區分。治療上,前者需要使用四合一抗結核藥,而後者需用類固醇。結核藥中,INH有可能造成急性肝炎的併發症,類固醇有增加結核惡化的可能,在診斷不確定下,如何選擇治療方案,是一個兩難的困境。我先安排隔離床,收給胸內醫師評估。
 

住院過程胸腔科醫生給予四合一抗結核藥,並安排超音波導引下的針刺檢查,病理報告為non caseating granuloma,住院當中症狀雖未改善,但是也無惡化,住院兩週後出院,繼續使用抗結核藥,等待TB培養報告。


        醫師思路:到目前為止,支持肺結核的證據是症狀、接觸史、CXR發現、正常的ACE濃度,但是病理報告、痰液染色、及使用抗結核藥物之後病人未改善等證據卻支持sarcoidosis。要不要加上steroid呢?還在等培養報告再決定?我無法評論哪一個方案對病人比較有利!
 

病人出院三周後,咳嗽症狀未改善,近幾天喘的症狀嚴重,血氧濃度掉至94 %,遂再回急診,此時TB培養結果為陰性。胸腔科醫師加上類固醇治療後三天,病人情況明顯改善。


        醫師思路在miliary  TB病人中,其Biopsy報告有20 %是non caseating granuloma,有25%皮膚結核為陰性,所以即使這個病人有些證據不支持TB,但是仍然無法排除TB。如果從治療的角度考慮,INH引起的急性肝炎只有2%,有文獻報告顯示使用四合一抗結核藥物下,若是再加上類固醇,並不會使TB更惡化。在這種利弊的時考量之下,胸腔科醫師嘗試用類固醇並非是因已經確定診斷sarcoidosis,而是在不確定診斷之下,經過根據科學數據推理所做的決定。

分析:
        疾病表現的光譜,千變萬化。不同疾病間也會有完全相同表現。就像本文所列的肺結核與sarcoidosis,有時候連病理變化都可以一樣。

        在診斷上,可以使用貝氏推論協助,但是之後的治療選擇,要綜合考慮,才能決定最符合病人利益的方案,換言之,我們的治療方案有可能是針對機率比較小的診斷。以此案例的證據做診斷推論,從下表可以看出肺結核的機率只有4.75 %,但sarcoidosis的機率為19 %。

表一 Miliary TB與sarcoidosis的機率
證據
診斷TB機率
診斷sarcoidosis機率
(A)皮膚PPD測試陰性
25%
95%
(B)病理non caseating granuloma
20%
100%
(C) ACE濃度正常
95%
20%
綜合三項證據A×B×C
4.75%
19%

        這些證據顯示應該診斷為sarcoidosis,正確機率比較大。但是考慮肺結核的治療利弊,如果萬一是TB,卻沒有給予抗結核藥物治療的死亡率是50 %,若是有給予藥物治療的死亡率降為20 %,差距30 %,使用INH併發症比率為2%,這其中會衍生至死亡的有7.6 %,所以就弊的觀點,治療造成死亡的機率是2%×7.6%=0.15 %。利弊之比值30%÷ 0.15 %=200,有明顯的差距。雖然這個案例最可能診斷是sarcoidosis,但是也可能是TB,用抗 TB藥物的利弊比值很大,因此在診斷不確定下,我們的治療方案會針對機率比較小的診斷。

        臨床急診醫師很忙碌,要找文獻算利弊的值,恐怕實務上有困難,如何利用貝氏推論整合治療方案,我們可以用以下問題思考治療決策。
1.另一個診斷的可能性是否存在?(例如TB)
2.從你臨床實務看,治療方案的利弊比值差距是否顯著?

        如果利弊比值差距大,可以考慮將另一診斷機率小的治療引入,避免誤診造成病人的傷害。治療決策不是完全按照最可能的診斷作為唯一方向,也要保持思考彈性,了解疾病表現的各種光譜。
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