Diagnosis pembezaan

Dalam penjagaan kesihatan, **diagnosis pembezaan** (**DDx**) ialah kaedah analisis sejarah pesakit dan pemeriksaan fizikal untuk mendapatkan diagnosis yang betul. Ia melibatkan membezakan penyakit atau keadaan tertentu daripada yang lain yang mempunyai ciri klinikal yang serupa. Prosedur diagnostik pembezaan digunakan oleh doktor untuk mendiagnosis penyakit tertentu dalam pesakit, atau, sekurang-kurangnya, untuk mempertimbangkan sebarang keadaan yang mengancam nyawa. Selalunya, setiap pilihan individu untuk penyakit yang mungkin dipanggil diagnosis pembezaan (contohnya, bronkitis akut boleh menjadi diagnosis pembezaan dalam penilaian batuk, walaupun diagnosis akhir adalah selesema).

Secara umumnya, **prosedur diagnostik pembezaan** ialah kaedah diagnostik sistematik yang digunakan untuk mengenal pasti kehadiran entiti penyakit, di mana pelbagai alternatif adalah mungkin. Kaedah ini mungkin menggunakan algoritma, serupa dengan proses penyingkiran, atau sekurang-kurangnya proses mendapatkan maklumat yang mengecilkan "kebarangkalian" keadaan calon ke tahap yang boleh diabaikan, dengan menggunakan bukti seperti simptom, sejarah pesakit dan pengetahuan perubatan untuk menyesuaikan epistemik keyakinan dalam fikiran pakar diagnostik (atau, bagi diagnosis berkomputer atau berbantukan komputer, perisian sistem).

Diagnosis pembezaan boleh dianggap sebagai melaksanakan aspek kaedah hipotetik-deduktif, dalam erti kata bahawa potensi kehadiran penyakit atau keadaan calon boleh dilihat sebagai hipotesis yang ditentukan oleh doktor sebagai benar atau palsu.

Strategi yang digunakan dalam menyediakan senarai diagnosis pembezaan adalah berbeza mengikut pengalaman pekerja penjagaan kesihatan. Walaupun orang baharu boleh bekerja secara sistemik untuk menilai semua penjelasan yang mungkin dalam kebimbangan pesakit, mereka yang lebih berpengalaman sering menggunakan pengalaman klinikal dan pengiktirafan corak untuk mengelakkan pesakit daripada kelewatan, risiko dan kos strategi atau ujian yang tidak cekap. Pengamal perubatan yang baik menggunakan pendekatan berasaskan bukti, dengan melengkapkan pengalaman klinikal mereka dengan keilmuan daripada penyelidikan klinikal.

## Komponen am
Diagnosis pembezaan mempunyai empat langkah umum. Doktor akan:

# Kumpul maklumat berkaitan pesakit, dan buat senarai simptom.
# Senaraikan kemungkinan punca (*keadaan calon*) bagi gejala tersebut. Senarai itu tidak perlu secara bertulis.
# Utamakan senarai dengan mengimbangi risiko diagnosis dengan kebarangkalian. Ini ialah parameter subjektif berbanding objektif.
# Lakukan ujian untuk menentukan diagnosis sebenar. Walaupun selepas proses itu, diagnosis mungkin tidak jelas. Doktor sekali lagi mempertimbangkan risiko dan mungkin merawatnya secara empirikal, sering dipanggil "tekaan terbaik terdidik."

## Kaedah khusus
Terdapat beberapa kaedah dalam prosedur diagnostik pembezaan serta beberapa varian antaranya. Tambahan pula, prosedur diagnostik pembezaan boleh digunakan secara serentak atau berselang-seli dengan protokol, garis panduan atau prosedur diagnostik lain.

Contohnya, dalam kes kecemasan perubatan, mungkin tidak ada masa yang mencukupi untuk melakukan apa-apa pengiraan terperinci atau anggaran kebarangkalian yang berbeza, dalam hal ini, protokol ABC (*Airway, Breathing and Circulation*; "saluran udara, pernafasan dan peredaran") mungkin lebih sesuai. Kemudian, apabila keadaan menjadi kurang akut, prosedur diagnostik pembezaan yang lebih komprehensif boleh diguna pakai.

Prosedur diagnostik pembezaan boleh dipermudahkan jika tanda atau simptom "patognomonik" ditemui (dalam kes ini, hampir pasti bahawa keadaan sasaran wujud) atau jika tiada tanda atau gejala , (dalam hal ini ia adalah hampir pasti bahawa keadaan sasaran tidak ada).

Seorang pakar diagnostik boleh menjadi selektif, mempertimbangkan pertama gangguan yang lebih berkemungkinan (pendekatan kebarangkalian), lebih serius jika tidak didiagnosis dan tidak dirawat (pendekatan prognostik), atau lebih responsif terhadap rawatan jika ditawarkan (pendekatan pragmatik). Oleh kerana kebarangkalian subjektif kehadiran sesuatu keadaan tidak pernah tepat 100% atau 0%, prosedur diagnostik pembezaan mungkin bertujuan untuk menentukan pelbagai kebarangkalian ini untuk membentuk petunjuk bagi tindakan selanjutnya.

## Liputan keadaan calon
Kesahihan kedua-dua anggaran awal kebarangkalian oleh epidemiologi dan kajian lanjut mengikut nisbah kebarangkalian adalah bergantung pada kemasukan keadaan calon yang bertanggungjawab bagi sebahagian besar kemungkinan kebarangkalian untuk membangunkan keadaan tersebut, dan secara klinikal, penting untuk dimasukkan permulaan terapi pantas yang mana yang berkemungkinan besar akan menghasilkan manfaat terbesar. Jika keadaan calon penting terlepas, tiada kaedah diagnosis pembezaan akan memberikan kesimpulan yang betul. Keperluan untuk mencari lebih banyak keadaan calon untuk kemasukan meningkat dengan peningkatan keterukan pembentangan itu sendiri. Sebagai contoh, jika satu-satunya kehadiran ialah parameter makmal yang menyimpang dan semua keadaan asas berbahaya yang biasa telah diketepikan, maka ia mungkin boleh diterima untuk berhenti mencari lebih banyak keadaan calon, tetapi ini lebih berkemungkinan tidak boleh diterima jika kehadiran yang timbul ialah kesakitan teruk.

## Gabungan
Jika dua keadaan mendapat kebarangkalian ujian pasca yang tinggi, terutamanya jika jumlah kebarangkalian untuk keadaan dengan nisbah kebarangkalian yang diketahui menjadi lebih tinggi daripada 100%, maka keadaan sebenar adalah gabungan kedua-duanya. Dalam kes sedemikian, syarat gabungan itu boleh ditambah pada senarai syarat calon, dan pengiraan harus dimulakan dari awal.

## Diagnosis pembezaan mesin
Diagnosis pembezaan mesin ialah penggunaan perisian komputer untuk membuat sebahagian atau sepenuhnya diagnosis pembezaan. Ia boleh dianggap sebagai aplikasi kecerdasan buatan. Sebagai alternatif, ia boleh dilihat sebagai "kepintaran augmentasi" jika ia memenuhi kriteria FDA, iaitu (1) ia mendedahkan data asas, (2) mendedahkan logik asas, dan (3) membiarkan doktor bertanggungjawab untuk membentuk dan membuat keputusan itu. Kecerdasan secara pembelajaran mesin secara amnya dilihat sebagai peranti oleh FDA, manakala aplikasi augmentasi pula tidak.

Banyak kajian menunjukkan peningkatan kualiti penjagaan dan pengurangan kesilapan perubatan dengan menggunakan sistem sokongan keputusan tersebut. Sesetengah sistem ini direka bentuk bagi masalah perubatan tertentu seperti skizofrenia, penyakit Lyme atau radang paru-paru yang memerlukan mesin pernafasan. Bantuan lain direka bagi merangkumi semua penemuan klinikal dan diagnostik utama untuk membantu pakar perubatan dengan diagnosis yang lebih cepat dan tepat.

Walau bagaimanapun, semua alat ini masih memerlukan kemahiran perubatan lanjutan untuk menilai gejala dan memilih ujian tambahan untuk menyimpulkan kebarangkalian diagnosis yang berbeza. Diagnosis pembezaan mesin juga pada masa ini tidak dapat mendiagnosis pelbagai gangguan serentak. Oleh itu, golongan bukan profesional sebetulnya perlu berjumpa pakar kesihatan untuk memperoleh diagnosis yang betul.

## Makna perubatan alternatif
Istilah "diagnosis pembezaan" juga digunakan dalam konteks lebih luas untuk merujuk hanya kepada senarai punca paling biasa simptom yang ada, kepada senarai gangguan yang serupa dengan gangguan yang diberikan, atau kepada senarai sedemikian apabila ia diberi anotasi dengan nasihat tentang cara untuk sempitkan senarai. Oleh itu, diagnosis pembezaan dalam pengertian ini ialah maklumat perubatan yang disusun khas untuk membantu diagnosis.

## Selain bidang perubatan
Kaedah yang serupa dengan proses diagnostik pembezaan dalam perubatan juga digunakan oleh ahli taksonomi biologi untuk mengenal pasti dan mengelaskan organisma, sama ada yang hidup atau pupus. Sebagai contoh, selepas mencari spesies yang tidak diketahui, mula-mula boleh ada penyenaraian semua spesies berpotensi, diikuti dengan menolak satu demi satu sehingga, secara optimum, hanya satu pilihan berpotensi kekal. Prosedur yang sama boleh digunakan oleh jurutera loji dan penyelenggaraan serta mekanik automotif, dan digunakan untuk mendiagnosis litar elektronik yang rosak.

## Dalam budaya popular
Drama perubatan televisyen Amerika, House, yang menampilkan Hugh Laurie sebagai protagonis utama, Dr. Gregory House yang mengetuai pasukan pakar diagnostik di Hospital Pengajaran Princeton–Plainsboro fiksyen di New Jersey, berkisar tentang menggunakan penggunaan prosedur diagnostik pembezaan dalam usaha untuk menghasilkan diagnosis yang betul.

Sepanjang siri ini, doktor telah mendiagnosis penyakit seperti lupus, mastositosis, penyakit Plummer, rabies, sindrom Kawasaki, cacar, Rickettsialpox, dan berpuluh-puluh yang lain.

## Rujukan