Prognostik Soru

Eşin sorusu

Perşembe sabahı, sekiz. Halide Hanım toplantı odasının penceresini aralamış, Kayra defterini açıyor. Dünkü polikliniğin son hastası yetmiş yaşında bir adamdı; üç hafta önce kalp krizi geçirmiş, hastaneden taburcu olmuş, ilk kontrole eşiyle gelmişti. Muayene bitip reçete yazıldıktan sonra eşi kapıda durmuş ve sormuştu: "Bundan sonra ne olacak?" Kayra sağ sütuna tek bir kelime yazmış: "Prognoz?"

Halide Hanım kelimenin altına dört kısa çizgi çekiyor. "Bu soruyu cevaplamak için dört şey bilmemiz gerek," diyor. "Nereden başlıyoruz, neyi soruyoruz, ne kadar ileriye bakıyoruz ve bu süre boyunca adama ne yapılacak?" Kayra telefonunda bir sayı bulmuş: kalp kriziyle hastaneye yatırılan yaşlı hastalarda ilk otuz günde ölüm oranı. Halide Hanım sayıya bakıp başını sallıyor. "Doğru bir sayı," diyor, "ama bu adamın sayısı değil. O otuz günün üç haftasını zaten geride bıraktı."

Bu derste ne olacak

Bu derste "bundan sonra ne olacak?" sorusunun hekimin elinde nasıl bir yapıya kavuştuğunu göreceğiz. Önce Halide Hanım'ın dört çizgisini adlandıracak, Kayra'nın sayısının neden doğru ama yerinde olmadığını açacağız. Sonra prognoz araştırmasının dört ayrı soru sorduğunu ve bir hastalığın ortalama seyrinin sunulan bakımla nasıl değiştiğini bir örnekle izleyeceğiz. Ardından prognozun neden bir tedavi kararının içinde durduğunu, bir hesapla göstereceğiz. Son bölümde bir gidişatı öngören bir ölçümün, düzeltildiğinde gidişatı düzeltmeyebileceğini gösteren uzun bir araştırma hikâyesini okuyacağız.

Sıfır noktası

Prognostik soruyu, bir kişinin şu anki durumu verildiğinde zaman içinde ne olacağını soran soru olarak tanımlamıştık (L00-P03-M02-D05). Orada bir gidişatı öngören bir özelliğin, değiştirildiğinde gidişatı değiştireceğinin ayrı bir iddia olduğunu ve tahminin tek bir sayıyla değil bir aralıkla verilmesi gerektiğini görmüştün. Soruyu soran bir hastaydı. Bu ders aynı soruyu, cevabını kanıttan kurmak zorunda olan hekimin tarafından okuyor.

Hemingway ve arkadaşlarının 2013'te yayımladığı prognoz araştırması dizisinin ilk makalesi, klinik tıpta prognozu belirli bir hastalığı ya da sağlık durumu olan kişilerde gelecekteki sağlık sonuçlarının riski olarak tanımlar. Prognoz araştırmasını da belirli bir başlangıç sağlık durumundaki kişilerde, gelecekteki sonuçlar arasındaki ilişkilerin incelenmesi olarak tarif eder. Bu tanım Halide Hanım'ın ilk iki çizgisine birer ad verir.

Kayra'nın bulduğu sayının başlangıç noktası, kalp kriziyle hastaneye yatış anıydı. Adamın başlangıç noktası ise taburculuktan sonraki ilk kontroldür, krizin üzerinden üç hafta geçmiş ve en riskli günler atlatılmıştır. Aynı hastalık, farklı başlangıç noktaları, farklı sorular. Bitiş noktası da henüz yazılmamıştır: eşin "ne olacak?" sorusu ölümü mü, yeni bir krizi mi, merdiven çıkabilmeyi mi, işe dönebilmeyi mi soruyor? Bunların her biri ayrı bir kanıt gövdesine gider. Aynı adam için ölüm olasılığı düşük, merdiven çıkmada zorlanma olasılığı yüksek olabilir; hangisinin sorulduğunu bilmeden verilen cevap, doğru olsa bile eşin işine yaramaz.

Mekanizma

Tek kelimede dört soru

Aynı makale prognoz araştırmasını dört birbirine bağlı temaya ayırır. Birincisi, sağlık durumlarının mevcut bakımın niteliği bağlamındaki seyridir; yazarlar buna temel prognoz araştırması der. İkincisi, prognozla ilişkili belirli etkenleri, örneğin biyolojik belirteçleri arar. Üçüncüsü, bireyin gelecekteki bir sonucu yaşama riskini birden çok etkeni birleştirerek tahmin eden istatistiksel modelleri geliştirir, doğrular ve etkisini ölçer. Dördüncüsü, prognostik bilgiyi tedavi kararlarını bir bireye ya da benzer özellikteki bir gruba göre biçimlendirmek için kullanır.

Eşin sorusu bu dört temanın hepsine dokunabilir. "Kalp krizi geçirmiş insanlar genellikle nasıl gidiyor?" birinci temadır. "Bu adamın kalbinin pompalama gücü onun gidişatını nasıl etkiliyor?" ikincidir. "Yaşı, şeker hastalığı, sigara öyküsü ve testleri birlikte düşünüldüğünde onun riski ne?" üçüncüdür. "Bu adam şu ilacın yararını görecek gruplardan mı?" ise dördüncüdür. Hekim bu dördünü aynı anda düşünür, ama kanıt için her birine ayrı bir kapıdan girmek zorundadır. Üçüncü temanın modellerini ve onların doğrulanmasını kanıt akademisinin istatistik programında ayrıntılı işlemiştik.

Seyir bakımla birlikte değişir

Hemingway ve arkadaşları temel prognoz için bir örnek verir. Amerika Birleşik Devletleri'nde kalp kriziyle hastaneye yatırılan altmış beş yaş ve üstü kişilerde, yatıştan sonraki otuz gün içinde ölenlerin oranı 1995'te ortalama yüzde 19 iken 2006'da yüzde 15'e inmişti. Fark 0,19 − 0,15 = 0,04'tür; yatırılan her yüz kişiden yaklaşık dördü daha otuzuncu günü görmüştür. Yazarlar bu düşüşü hastalığın taşıdığı yükün azalması olarak okur ve riski daha da azaltacak yeni yaklaşımları araştırmaya bir gerekçe sayar.

Bu örnek, prognostik bir sayının neden bir tarih taşıması gerektiğini de açıklar. Yazarların tanımında temel prognoz, mevcut bakım bağlamında ölçülür. Hiç bakım almayanlardaki seyre doğal seyir denir ve bu iki kavram birbirinin yerine kullanılamaz. On yıl önceki bir sayı, bugünkü bakım altındaki bir adama aktarıldığında, gidişatı olduğundan kötü gösterebilir. Kayra'nın telefonundaki sayının yanına bu yüzden iki not düşülmelidir: hangi başlangıç noktası ve hangi yılın bakımı.

Prognoz neden tedavi kararının içindedir

Makalenin belki en pratik cümlesi şudur: göreli tedavi etkilerini, yani göreli riskleri ya da hazard oranlarını mutlak ölçeğe geri çevirmek için, tedavi görmeyen gruptaki ortalama prognozu, yani başlangıç riskini bilmek gerekir. Başlangıç riskini kanıt akademisinde, müdahale olmadan kişinin taşıdığı risk olarak tanımlamıştın. Burada onun prognoz araştırmasının ürünü olduğunu görüyoruz.

Bir hesapla somutlaştıralım ve göreli etkinin bu ders için seçilmiş varsayımsal bir değer olduğunu baştan söyleyelim. Bir tedavinin, belirli bir sonucun riskini göreli olarak yüzde 20 azalttığını, yani göreli riskin 0,8 olduğunu varsay. Başlangıç riski yüzde 15 olan bir grupta tedaviyle risk 0,15 × 0,8 = 0,12 olur. Mutlak fark 0,15 − 0,12 = 0,03'tür ve tedavi için gereken sayı 1 ÷ 0,03 ≈ 33 çıkar (L01-P04-M02-D05). Aynı göreli etkiyi başlangıç riski yüzde 3 olan bir gruba uygularsan risk 0,03 × 0,8 = 0,024 olur, fark 0,006'ya iner ve gereken sayı 1 ÷ 0,006 ≈ 167'ye çıkar. Göreli etki değişmedi; değişen yalnız prognozdu.

Bu hesap, prognostik sorunun tedavi sorusundan önce gelmesinin nedenidir. Hekim eşin sorusunu yalnız bir bilgi isteği olarak duymaz. Adamın başlangıç riski yüksekse, önerilen her tedavinin mutlak kazancı büyür ve yan etkilerine katlanmak daha kolay gerekçelenir; düşükse aynı tedavi daha az şey kazandırır.

Öngören ölçüm, düzeltilen ölçüm

Dizinin ikinci makalesinde Riley ve arkadaşları prognostik etkeni tanımlar ve onun neden kolayca bir tedavi hedefine dönüştürülemeyeceğini uzun bir örnekle anlatır.

Yazarların örneği koroner hastalığı olan kişilerde kandaki homosistein düzeyidir. Bu amino asidi kanıt akademisinin başında, düzeldiği hâlde sonucu düzeltmeyen bir vekil belirteç örneği olarak görmüştün. Riley ve arkadaşları aynı hikâyeyi bu kez üç ayrı tasarımın sırasıyla anlatır. On altı gözlemsel kohort çalışmasının meta-analizi, öbür prognostik etkenler hesaba katıldıktan sonra, düşük homosistein düzeylerinin koroner ölüm ve ölümcül olmayan kalp krizi bakımından daha iyi bir prognozla ilişkili olduğunu düşündürüyordu. Doğuşta rastgele dağılan gen varyantlarını kullanan 80 genetik çalışmanın meta-analizi de bununla uyumluydu. İki tasarım birlikte, homosisteinin bir prognostik etken olduğunu ve onu düşüren deneylerin gerekçeli olduğunu düşündürüyordu.

Homosisteini düşürdüğü bilinen folat takviyesiyle yapılmış yedi randomize çalışmanın meta-analizi ise hasta sonuçlarında herhangi bir yarar göstermedi. Yazarlar bu sonucun birden çok yoruma açık olduğunu yazar: homosistein nedensel olmayabilir ya da nedensel olup kullanılan müdahale onu geri çevirmeye uygun olmayabilir. Çıkardıkları ders ise açıktır: bir prognostik etkene müdahale etmenin sonucu iyileştireceği hiçbir zaman varsayılmamalıdır, çünkü prognostik etkenlerin çoğu nedensel değildir ve yalnız gerçek, çoğu zaman bilinmeyen nedenlerle ilişkilidir.

Klinik gerçeklik

Riley ve arkadaşları prognostik etken araştırmasının tıp literatüründe çok yaygın olduğunu, her yıl binlerce çalışma yayımlandığını yazar. Aynı makale bu çalışmaların sıklıkla zayıf tasarlandığını, uygun olmayan biçimde çözümlendiğini ve eksik raporlandığını gösteren derlemeleri toplar; alıntıladıkları bir değerlendirmeye göre bu literatür, sonuçları farklı çıksaydı hiç yayımlanmayacak yanlış pozitif çalışmalarla dolu olabilir. Bir belirtecin "riskle ilişkili" bulunması bu yüzden iki soruyu bekletir: bu ilişki başka çalışmalarda yinelendi mi, ve bilinen öbür etkenler hesaba katıldıktan sonra da duruyor mu?

Fonksiyonel tıp sunumlarında bu yapı sık görülür. Bir belirteç kötü bir gidişatla ilişkilendirilir ve aynı cümlenin devamında o belirteci düzeltmeye yönelik bir öneri gelir. Homosistein hikâyesi, bu iki adımın arasında bir randomize çalışmanın durması gerektiğini, ve o çalışma yapıldığında cevabın beklenenden farklı çıkabileceğini gösterir. Öngören bir ölçüm hekim için değerlidir, çünkü riski tartmasına ve tedavinin mutlak kazancını hesaplamasına yardım eder; ama bir hedef olduğunu ayrı bir kanıt göstermelidir.

Kayra defterindeki "Prognoz?" kelimesini siliyor ve yerine bir cümle yazıyor: "Kalp krizinden üç hafta sonra taburcu olmuş yetmiş yaşındaki bir adamda, bugünkü bakım altında, önümüzdeki bir yıl içinde yeni bir kriz ya da ölüm olasılığı nedir?" Altına ikinci bir satır ekliyor: "Eşi belki de merdiveni soruyordu." Halide Hanım gülüyor. "O zaman bitiş noktan değişir," diyor. "Bir dahaki sefere sor."

Kendini sına

Kayra'nın bulduğu otuz günlük ölüm oranı neden doğru ama bu adama ait değildi? Hangi parçası uymuyordu?
Prognoz araştırmasının dört temasını yaz ve eşin sorusundan her birine bir örnek kur.
Temel prognoz ile doğal seyir arasındaki fark nedir? Eski bir prognostik sayıyı bugünkü bir hastaya aktarırken neye dikkat edersin?
Göreli riski 0,8 olan varsayımsal bir tedaviyi başlangıç riski yüzde 10 olan bir gruba uygula. Mutlak farkı ve tedavi için gereken sayıyı hesapla.
Homosistein örneğinde hangi iki tasarım prognostik değeri destekledi, hangi tasarım müdahalenin yararını sınadı ve ne buldu? Yazarlar bu sonucu hangi iki biçimde yorumlamaya izin verir?

Bir sonraki derse köprü

Kayra'nın cümlesi adamın başlangıç riskini soruyordu; o riski bilen bir hekimin önündeki bir sonraki soru, önerilen bir tedavinin bu adamda neyi, neye kıyasla ve ne kadar değiştireceğidir. Tedavi Sorusu dersi bu soruyu açacak: karşılaştırma kolu neden sorunun en çok unutulan parçasıdır, ve bir tedavinin "işe yaradığı" cümlesi hangi sonuç için kurulmalıdır?