診察の大盤解説の意義 ー対局風景の写真：私と初診患者の置き換えー

Presentation on theme: "診察の大盤解説の意義 ー対局風景の写真：私と初診患者の置き換えー"— Presentation transcript:

1 診察の大盤解説の意義 ー対局風景の写真：私と初診患者の置き換えー

2 検査前確率：初診時外来診断 ～一般的な理解～
検査の前に診断の見当をつける 病歴と診察だけが判断材料である 個人の経験に大きく影響される 優れた臨床医は，検査前確率を高める努力を惜しまない 検査後確率を高め，正しい診断につなげる 無駄な検査(コスト，侵襲）を省く

3 検査前確率への不満 検査する前に確率って出るの？ 数字がないのに確率ってどういうこと？ 得体が知れない指標である
大事なことは直感的にはわかるが 職人芸となると自分には縁がない

4 神経内科診断学 ー検査前確率を考えるー プロはどうやって手筋を考えるか？
ブラックボックス，経験と諦める前に まず，簡単な例から見ていこう 三手詰から

5 脳卒中はどちら？ 昏睡 81歳男性 昏睡 18歳男性

6 脳卒中はどちら？ 65歳男性 今朝起床時に左の手足に力が入らない 65歳男性 半年前から両手に力が入らない

7 脳卒中は・・・ 高齢者により多い 突然発症のことが多い 片麻痺で発症することが多い いい加減？

8 そう，“いい加減”なんです！！ （あいまい，アナログ，ファジー）
鑑別診断は “いい加減”の積み重ね！！ →だから，困っちゃう，教えにくい →“職人芸”と諦める 諦めないために！！

9 脳卒中はどちら？ 昏睡 81歳男性 昏睡 18歳男性 年齢という軸

10 脳卒中はどちら？ 65歳男性 今朝起床時に左の手足に力が入らない 65歳男性 半年前から両手に力が入らない 経過という軸

11 診断出発点の二つの時間軸 年齢＆経過

12 検査前確率を鍛えることの重要性 必要な検査の感度・特異度を高める →診断の誤りを防ぐ 効率的な検査計画 →コスト，患者負担減
→検査が検査を生むのを防ぐ

13 従来の検査前確率モデル 検査前確率 病歴＋診察 検査後確率 検査 ブラックボックス？ でも，病歴・診察は自然に沸いて出てくるのではない

14 本来の検査前確率向上モデル ー病歴・診察の質の向上ー
検査後確率 病歴・診察 通常は診断を確定しておしまいなのだが，病歴，診察，ひいてはそこから引き出される検査前確率の精度を高めるためには確定診断からのフィードバックが必要である．実は，臨床医学は伝統的にこのシステムが存在する．しかし，我々はそのシステムを有効に使ってこなかった．現実にはこのフィードバックが系統的に行われることはほとんどない． ここの フィードバック! 確定診断

15 検査前確率を鍛えるには 系統的な病歴聴取と診察 では，“系統的”にするには？ 経験を重ねればいいのか？診っ放しではだめ
確定診断を知る必要：道徳ではなく，教育！！ “あれ，どうなった”，紹介状への返事 確定診断からのフィードバックを確実にする方法？

16 確定診断の日常的なフィードバック法 ー既存の方法はたくさんあるー
あれ，どうなった：医局での日常会話 紹介状の返事 症例検討会：グループでの体験共有 症例報告 例：Clinical Problem Solving in NEJM このように，我々は，日常，確定診断のフィードバックの方法を何通りも確保している．しかし，それが本当に効率的，系統的に行われているだろうか？例えば，症例検討会では画像診断や組織所見ばかり議論してしまって，主訴，病歴，身体所見までさかのぼった議論がされているだろうか？症例報告でも同じ事である．こういうフィードバックを意識して日常臨床現場でやっていかないと，いつまでたっても検査前確率の精度を高めることはできない． このフィードバックは，常に数字の裏づけを必要とするものではない，通常は一例毎の勉強だから，頻度が何パーセントと出るわけがない．しかし，我々はこれまでそれでやってきた．まずはそこから，できるところからはじめるべきではないか．例えば，この筋萎縮性側索硬化症の患者さんの経過は遅すぎないか， でも，きちんとフィードバックできてる？

17 フィードバックの障害 医局での会話：個人の努力，執念の差 紹介状の返事：紹介しっぱなし，されっぱなし 症例検討会 症例報告
検査・画像所見，こまごまとした鑑別ばかり議論 肝腎の病歴，身体所見は置いてきぼり 症例報告 症例検討会と同様の欠点 実体験の欠如

18 検査前確率の形成過程 具体例で見ていこう ある電話相談
電話相談は，鑑別疾患群像が頭の中で形成されることが理解しやすいモデルである．これはどうしてだろう．おそらく，言語と言う限られた情報だけで物事を決めようとするから，群像をかなり厳密に形成して備える必要があるからだろう．

19 元産婦人科医で今は内科中心に 都内で開業している親友からの電話
30歳の男性が，全身がぴりぴりすると言っているんだが，どんな病気が考えられるかなあ？

20 頭の中に浮かんだことを書いてみよう 次にどんなやりとりをしたいか

21 お助けヒント 次に聞きたいことを挙げる 病気の名前を羅列する どんな患者さんか想像する 親友の話の信頼度，学生時代の思い出

22 これだけ材料がある 親友の医師：情報源の信頼性 都内：患者さんは都市生活者だろう 開業：歩いて通ってきて，状態は良好か
30歳の男性：中年以降の病気の可能性低 全身がぴりぴりしている これだけで何を考えるか？神経疾患に限らなくてもいい

23 思いつくまま疾患を挙げてみよう

24 私の質問：名人芸なのか？ 有機溶媒への暴露みたいに，職業上，あるいは家庭環境上で，何かの化学物質や薬品に慢性に曝されている可能性はないかな？商売は？ラーメン屋の店長だからなあ，そんなことはないと思うけど 見たところは元気そうなんだね？うん． 体重も減っていない？聞いていないけれど，最近痩せてきたとか，太ってきたとかは，自分では言っていなかった． 全身がぴりぴりするって言うけど，手足も体幹もそうなの？そう，全身．手足の先のほうが症状が強いようなことは？それはそう言っている，手足の先のほうが症状が強い．

25 どうやって検査前確率ができあがるのか一緒に考えていきましょう あなたにもできます！！
名人芸で片付けないために どうやって検査前確率ができあがるのか一緒に考えていきましょう あなたにもできます！！

26 まずは診察の出発点から もっとも原始的な検査前確率から考える
予診表 あるいは診察前確率

27 対局開始 ろれつがまわりにくい 50歳　男性 その時あなたの頭の中は？

28 その時あなたの頭の中はどっち？ まず，予診表の時点でこれだけ差がついている．これがもし，単なる一次元の表では医者によってこれほど差はつかないだろうし，経験もいらない．

29 この差は一体どこから来たのか？ “経験の差”で片付ける前に
ただ，単に“経験の差”で片付けてしまうのは，あまりにも情けない．経験の差で片付けたくないから，みなさん，此処に来ているし，私もそのためにここにいる．

30 構語障害の鑑別診断 ありがちで不親切な一次元表
脳血管障害 多発性硬化症 重症筋無力症 脳腫瘍 脊髄小脳変性症 筋萎縮性側索硬化症 こういう一次元表は，しばしば教科書や商業誌の総説の中に出てくる．しかし，実際に医者の頭の中にあって実際に使われているのはこのような表ではない．こんなデジタル表で鑑別診断が済むのなら，大学受験を控えた高校生やコンピュータの方が余程気が利いた診断ができるだろう．しかし現実はそうではない．

31 構語障害の鑑別診断 少しばかり気の利いた表
急性 脳血管障害 多発性硬化症 亜急性 重症筋無力症 脳腫瘍 慢性 脊髄小脳変性症 筋萎縮性側索硬化症 まだ足りない！！ →二次元への展開 こういう一次元表は，しばしば教科書や総説の中に出てくる．しかし，実際に医者の頭の中にあって実際に使われているのはこのような表ではない．こんなデジタル表で鑑別診断が済むのなら，大学受験を控えた高校生やコンピュータの方が余程気が利いた診断ができるだろう．しかし現実はそうではない．

32 時間軸は大切な要素 Table 1. Questions to be Addressed
Was the onset of symptoms acute, or chronic What is the course of the illness ? What was the pattern of involvement? What are the associated symptoms and signs? What associated medical conditions are? Is this a hereditary or acquired disorder?

33 診断出発点の二つの時間軸 年齢＆経過

34 構語障害の鑑別：予診表前の頭の中 80歳 急性 慢性 25歳
このような二次元の表の方がより実際に近い．これでもまだデジタル化しすぎているぐらいで，現実に頭の中にあるのは，もっともっとアナログなイメージである．このようなイメージは，小児科も同様に年齢と鑑別診断を重視する 慢性 25歳

35 構語障害の鑑別：予診表後 はみ出し おかしい感じ 80歳 急性 実際は，年齢と経過でここまで絞り込んでしまう． 慢性 25歳

36 鑑別診断は二次元→三次元分布 予診表を前にした時のイメージ Z軸も加えて体積→有病率か？ どの疾患がどこに位置するか：立体である
主訴別に，時間軸と年齢軸の二次元．四象限分布 これに性別で二通りあることも 既往歴，家族歴による修正 Z軸も加えて体積→有病率か？ どの疾患がどこに位置するか：立体である

37 年齢 経過 有病率，他疾患との重複度など

38 鑑別診断群像(仮名）I 診断の基本となる これがないと，問診，診察が成り立たない 言葉では教えにくい：ファジー＆アナログ
何を聞いたらいいのか？何を診たらいいのか？ 言葉では教えにくい：ファジー＆アナログ 教科書を見ても，わからない 鑑別診断表はあるが，群像は描かれていない 実体験に基づいた手入れが常に必要 最終診断からのフィードバック

39 鑑別診断群像II X軸が経過 Y軸が年齢層 Z軸方向への拡がり 既往歴，家族歴による修正 診断は，“削ぎ落とし”の繰り返し
急性～慢性のアナログスケール Y軸が年齢層 実はやはりアナログスケール Z軸方向への拡がり 体積＝診療母集団での有病率：これもアナログ 既往歴，家族歴による修正 診断は，“削ぎ落とし”の繰り返し

40 削ぎ落としとはどういうことか 武田信玄の埋蔵金探し ガラクタが混じっている砂場の中に落とした金貨 アナログな作業過程：“見当をつける”
二種類の金属探知機を使って探していく 感度は高いが特異度の低い感知機 感度は低いが特異度の高い感知機 アナログな作業過程：“見当をつける” ふるいにかけるのは最後！！ ←いきなり検査をしない！！

41 すぐれた鑑別診断群像とは？ 幾とおりもの群像カードの豊富さ 融通性，伸縮自在性 状況に合わせて打てるイチローのバッティング
例えば,一回の表の先頭打者の初球一つだって，ペナントレースのどの時期に，自分と相手チームの順位はどういう関係で，相手ピッチャーはエース級なのか，ローテーションの谷間なのかで，どういうバッティングをするか全然違ってくる．達川が日本選手権の第一線で投げるのは絶対に直球でなくてはいけない．北別府はカーブから入ったから，日本シリーズでは以後全然活躍できなかったと言っていましたが，ただの一球でも，それだけいろいろな意味がある．

42 正診と鑑別診断群像の関係 適切に形成された鑑別診断群像 削ぎ落としの繰り返しがうまくいく

43 NEJM Clinical Problem Solving Case 27-2004 79歳女性が，歩行困難と認知機能障害を主訴に入院
応用問題 NEJM Clinical Problem Solving Case 79歳女性が，歩行困難と認知機能障害を主訴に入院

44 これだけの情報で わかるわけないよ．頭真っ白 アルツハイマー病，パーキンソン症候群を呈する疾患ていろいろあったよなあ・・・・
系統的に病名を挙げていくのがいいんだろうけど，そもそもその系統的というのがわかんない 楽しみにして来たのに，はじめからこんな質問じゃこの先が思いやられる

45 私の頭の中：何でもあり：横一線 ーわからないとは違うー
特殊な型の脳血管障害 脳腫瘍 変性疾患 栄養，代謝障害 はじめはこの４つの病態，しっかんのうち，どれか決められない．安全域を広くとっている状態．安全域を広く取れるのは，まだ問診の前だから，ゆるされるし，むしろ安心していられる．これから絞り込む楽しみが有る段階．（これが問診を終わった段階でもまだこれだとパニックで，診察もどうやったらわからない状態となる）

46 私の頭の中：会津七口をすべてカバー 問診表の段階では，まだ兵力を分散して会津七口をすべて守るという気持ちでいいのです．

47 病歴 18ヶ月前から時々転ぶようになった めまい，痙攣はなし 物忘れがはじまり，彫刻家としての活動が困難になった
12ヶ月前には継ぎ足歩行困難 夕食時にジンかウォッカを148ml：成人してからずっと 情報がこれだけ得られる

48 私の頭の中の変化 変性疾患：6割 栄養，代謝障害：２割 脳血管障害：1割 脳腫瘍：1割
ここまでの情報で，ほぼ，変性疾患と栄養・代謝障害に絞込みができてきたわけです．

49 神経学的所見 MMSE24点（30点満点） Wide-based gait Romberg徴候陽性 踝以下での振動覚と位置覚の低下

50 神経学的所見 MMSE24点（30点満点） Wide-based gait Romberg徴候陽性 踝以下での振動覚と位置覚の低下

51 鑑別診断群像形成のために ではどうしたらいいのか？

52 診断は最初ほど難しい 予診→病歴→診察→検査
目標がよりはっきりしている，やることがはっきりしているという点で，下へ行くほど簡単になる．だから，学生や研修医に予診係りをやらせるというのは，（その後のフィードバックが確保されれば）いい訓練になる一方，一番難しい役目を任せるということになる．予診は本来ベテランの仕事

53 では，このようなイメージはどうやってできあがるのだろうか？ 最初の原型から見ていこう
鑑別診断群像の出来上がるまで では，このようなイメージはどうやってできあがるのだろうか？ 最初の原型から見ていこう

54 構語障害の鑑別：基本の表 まず，こういう鑑別診断表が出てくることが出発点だが，それ以降が難しい．整理したつもりでも各項目はかなりおおざっぱである．これを目の前の患者さんに当てはめていって修正できるかどうかが，腕の見せ所となるが，これは経験のフィードバックでしか修正できない．

55 現実に行われていること ー鑑別疾患群像形成のためにー
検査前確率 検査後確率 病歴・診察 通常は診断を確定しておしまいなのだが，病歴，診察，ひいてはそこから引き出される検査前確率の精度を高めるためには確定診断からのフィードバックが必要である．実は，臨床医学は伝統的にこのシステムが存在する．しかし，我々はそのシステムを有効に使ってこなかった．現実にはこのフィードバックが系統的に行われることはほとんどない． ここの フィードバック! 確定診断

56 学生のうちにできること 実習，疑似体験 診療所での体験（初診，診断未確定の症例） 症例報告・症例問題集での病歴・診察の項目に集中
従来の問題集を工夫して読む 病歴・診察だけで診断する事例集がほしい Clinical Problem Solving in NEJM

57 現在の教育・教材の問題点 写真や数字ばかりが出てくる 病歴や身体所見がいい加減 だから勉強にならない

58 どんな教材が必要なのか 確定診断のフィードバックが生きる 病歴・身体所見の記載が適切 誤診例・否定型例の活用 CT普及以前の教科書，症例報告
日常診療現場の中に生きた教材 日常診療現場の中に生きた教材というのはどういうことか：とても簡単．例えば両手の痺れを訴える患者さんが来た時，すぐに神経内科に回すのではなく，自分なりに病歴と所見をとって，自分なりに結論を出してから紹介し，その後でも，診断が確定するまでその患者さんをフォローする．時間があれば神経内科と一緒に所見を取り直す．ごくごく当たり前のことです．そうすることによって医師としての自分の評価（患者さんからも院内でも）も高まるし，コンサルテーション相手の吟味もできる．（きちんと対応してくれる専門医は信用できる）

59 年齢以外で予診表にある情報 性別 人種 書字 住所 既往歴 嗜好 鑑別疾患群像にどう影響するのか？

60 脳卒中診断の伸縮 DM, HT 既往歴 でもこれは仕方がない．鑑別診断群像なんて，どこの教科書にも書いていないし，この群像は，経験を重ねて，かつその経験のフィードバックを生かして初めて形成，改訂されていくのだから．

61 鑑別を絞った後：構語障害の場合 スコアリングによるオッズ比較
頭の中でスコアリング表を用意してある 慢性の場合なら ALSスコア vs SCDスコア 亜急性の場合には MGスコア・脳腫瘍スコア・MSスコア 急性の場合なら CVDスコア・MSスコア・脳炎スコア

62 スコア表の例

63 スコア表の各項目は一様ではない 問診と診察 感度の高いものと特異度の高いもの 専門性を要求するものとそうでないもの
プライマリケア医だけでも組めるスコア表が可能か？→たとえばパーキンソン病を例にとってスコア表の各項目をたくさん書き出して，そこからプライマリケア医でもできるものを選び出して，スコア表を作り直し，専門医用とパフォーマンスを比較する

64 Game Overとなる項目 特異性が非常に高い所見がとれた 診療の能率がよくなる 特異性が高い症候であるとの知識をどこから得るか？
筋萎縮性側索硬化症での舌萎縮 パーキンソン病におけるpill rolling tremor 診療の能率がよくなる 特異性が高い症候であるとの知識をどこから得るか？

65 Game Over項目の例

66 見落とし事例と鑑別診断群像 誤診から分析する検査前確率

67 はみ出しとは？構語障害の鑑別で 80歳 急性 慢性 25歳
診断しぼりこみの過程で，頭に浮かんだ鑑別診断にどうも合わないはみ出し部分にしばしば出会う．このはみ出し部分を意識してそのまま残すか，他の疾患をあてはめるのかそれとも，既知の疾患の範囲を広げてしまって，こういうのもあるのかなあとするのか？ 慢性 25歳

68 はみ出し部分の処理法 既知の鑑別診断の中に組み込む 未知の部分として残しておく 新たな疾患を持ってくる

69 失敗事例から検査前確率を分析する 見落としはどのレベルで起こりやすい？
予診表：主訴の段階 病歴聴取 病歴聴取後診察前 診察中 診察後

70 外来誤診のパターン類型：段階別 そもそも主訴の段階で上がってこない はじめは上がっても途中で落ちる 呼び起こし・敗者復活すべきものができない
“はみ出し”を意識できるか

71 外来誤診のパターン：原因別 感度の高いものが得られない 特異度の高いライバルに蹴落とされる 個人的な経験の影響 時間的制約

72 外来誤診の科学 外来診断のどのレベルで誤診がおきやすいか 苦いカルテ外来版を更に発展させる
どうやって間違うかがわかれば，どうやって考えているかがわかる 外来誤診のケーススタディで検査前確率の形成過程が見えてくる

73 検査前確率向上モデル ー病歴・診察の質の向上ー
検査後確率 病歴・診察 通常は診断を確定しておしまいなのだが，病歴，診察，ひいてはそこから引き出される検査前確率の精度を高めるためには確定診断からのフィードバックが必要である．実は，臨床医学は伝統的にこのシステムが存在する．しかし，我々はそのシステムを有効に使ってこなかった．現実にはこのフィードバックが系統的に行われることはほとんどない． ここの フィードバック! 確定診断

74 確定診断の日常的なフィードバック法 ー既存の方法はたくさんあるー
あれ，どうなった：医局での日常会話 紹介状の返事 症例検討会：グループでの体験共有 症例報告 例：MGH Case Records & Clinical Problem Solving in NEJM このように，我々は，日常，確定診断のフィードバックの方法を何通りも確保している．しかし，それが本当に効率的，系統的に行われているだろうか？例えば，症例検討会では画像診断や組織所見ばかり議論してしまって，主訴，病歴，身体所見までさかのぼった議論がされているだろうか？症例報告でも同じ事である．こういうフィードバックを意識して日常臨床現場でやっていかないと，いつまでたっても検査前確率の精度を高めることはできない． このフィードバックは，常に数字の裏づけを必要とするものではない，通常は一例毎の勉強だから，頻度が何パーセントと出るわけがない．しかし，我々はこれまでそれでやってきた．まずはそこから，できるところからはじめるべきではないか．例えば，この筋萎縮性側索硬化症の患者さんの経過は遅すぎないか，

75 検査前確率を鍛えるために 日常診療の中にこそ勉強材料
鑑別診断群像形成には経験が必要条件 経験の上にフィードバックの確保が必須 Common Diseaseの経験は日常診療での経験とフィードバックの繰り返し 一例一例，症例報告を大切に こうやって書いてみると当たり前のことである．道徳の教科書に書いてあることみたいで見るからに面白くない．非常にありふれたことである．しかし，このありふれたことが，検査前確率を鍛えるために重要なことは十分にわかってもらえただろう．ありふれているということは，裏を返せば，誰にでもできるということだ．特別な環境にある人だけができるのではない．あなたも明日からできるということだ．では，なぜ我々の多くが，このありふれたことができなくなってしまっているのか？それはおそらく仕事や興味の優先順位が違ってきてしまっているからだろう．例えば，MRIの読影技能とか，病態生理の分子生物学的背景とかいった議論が実際の診療場面でも大きな比重を占めるようになっていないだろうか？もちろん，特定の患者さんでそういう議論が重要になってくる場合もあるだろう．しかし，現実に限られた時間，労働力，資金の中で，診療効率やリスクマネジメントといった患者さんの利益に直接結びつく観点から，自分が診療する患者さん全体対象として，何を優先すべきかを考えた場合，このありふれた勉強材料こそが，最も優先すべき課題になってくる．それは決して道徳とか医療倫理ではなく，極めて現実的な優先課題である．

76 鑑別診断群像の普遍性 疾患の診断だけではない Problem-Based Learningの出発点 医療以外でも日常的にこの作業が行っている
問題点の抽出プロセス その問題点の原因を考えるプロセス 医療以外でも日常的にこの作業が行っている