Diagnóstico diferencial

La base estadística para el diagnóstico diferencial es el teorema de Bayes . A modo de analogía, cuando un dado cae en el suelo, el resultado es 100% seguro, pero la probabilidad de que hubiera ocurrido en primer lugar (en adelante, WHOIFP ) sigue siendo 1/6. De la misma manera, la probabilidad de que una presentación o condición hubiera ocurrido en primer lugar en un individuo (WHOIFPI) no es la misma que la probabilidad de que la presentación o condición haya ocurrido en el individuo, porque la presentación ha ocurrido con un 100% de certeza en el individuo. Sin embargo, se asume que las fracciones de probabilidad contribuyentes de cada condición son las mismas, relativamente:

${\displaystyle {\begin{aligned}&{\frac {\Pr({\text{Presentation is caused by condition in individual}})}{\Pr({\text{Presentation has occurred in individual}})}}={\frac {\Pr({\text{Presentation WHOIFPI by condition}})}{\Pr({\text{Presentation WHOIFPI}})}}\end{aligned}}}$

dónde:

• Pr(La presentación es causada por una condición en el individuo) es la probabilidad de que la presentación sea causada por una condición en el individuo; condición sin especificación adicional se refiere a cualquier condición candidata.
• Pr(La presentación ha ocurrido en el individuo) es la probabilidad de que la presentación haya ocurrido en el individuo, que puede ser percibida y, por lo tanto, establecida en 100%.
• Pr(Presentación WHOIFPI por condición) es la probabilidad de que la presentación hubiera ocurrido en primer lugar en el individuo por condición
• Pr(Presentación WHOIFPI) es la probabilidad de que la presentación hubiera ocurrido en primer lugar en el individuo.

Cuando un individuo presenta un síntoma o signo, Pr(La presentación ha ocurrido en el individuo) es 100% y, por lo tanto, puede reemplazarse por 1 y puede ignorarse ya que la división por 1 no hace ninguna diferencia:

${\displaystyle \Pr({\text{Presentation is caused by condition in individual}})={\frac {\Pr({\text{Presentation WHOIFPI by condition}})}{\Pr({\text{Presentation WHOIFPI}})}}}$

La probabilidad total de que la presentación se haya producido en el individuo puede aproximarse como la suma de las condiciones individuales del candidato:

${\displaystyle {\begin{aligned}\Pr({\text{Presentation WHOIFPI}})&=\Pr({\text{Presentation WHOIFPI by condition 1}})\\&{}+\Pr({\text{Presentation WHOIFPI by condition 2}})\\&{}+\Pr({\text{Presentation WHOIFPI by condition 3}})+{\text{etc.}}\end{aligned}}}$

Además, la probabilidad de que la presentación haya sido causada por cualquier condición candidata es proporcional a la probabilidad de la condición, dependiendo de la frecuencia con la que cause la presentación:

${\displaystyle \Pr({\text{Presentation WHOIFPI by condition}})=\Pr({\text{Condition WHOIFPI}})\cdot r_{{\text{condition}}\rightarrow {\text{presentation}}},}$

dónde:

• Pr(Presentación WHOIFPI por condición) es la probabilidad de que la presentación hubiera ocurrido en primer lugar en el individuo por condición
• Pr(Condición WHOIFPI) es la probabilidad de que la condición hubiera ocurrido en primer lugar en el individuo.
• r _{Condición → presentación} es la tasa a la que una condición causa la presentación, es decir, la fracción de personas con condiciones que se manifiesta con la presentación.

La probabilidad de que una condición se hubiera presentado en primer lugar en un individuo es aproximadamente igual a la de una población lo más similar posible a dicho individuo, excepto por la presentación actual, compensada en la medida de lo posible por los riesgos relativos dados por los factores de riesgo conocidos que distinguen al individuo de la población:

${\displaystyle \Pr({\text{Condition WHOIFPI}})\approx RR_{\text{condition}}\cdot \Pr({\text{Condition in population}}),}$

dónde:

• Pr(Condición WHOIFPI) es la probabilidad de que la condición hubiera ocurrido en primer lugar en el individuo.
• _{La condición} RR es el riesgo relativo de padecer una afección conferido por factores de riesgo conocidos en el individuo que no están presentes en la población.
• Pr(Condición en la población) es la probabilidad de que la condición ocurra en una población que sea lo más similar posible al individuo, excepto por la presentación

La siguiente tabla muestra cómo se pueden establecer estas relaciones para una serie de condiciones candidatas:

Una condición candidata adicional es la ausencia de anomalías, donde la presentación se limita a una apariencia (generalmente poco probable) de un estado básicamente normal. Su probabilidad en la población ( P(Ausencia de anomalías en la población) ) es complementaria a la suma de las probabilidades de las condiciones candidatas "anormales".

Este ejemplo ilustra cómo se aplica este método, pero no constituye una guía para casos reales similares. Además, el ejemplo utiliza cifras relativamente específicas, a veces con varios decimales , mientras que en la realidad, a menudo se trata simplemente de estimaciones aproximadas, como probabilidades muy altas , altas , bajas o muy bajas , pero aun así se aplican los principios generales del método.

Para un individuo (que se convierte en el "paciente" en este ejemplo), un análisis de sangre, por ejemplo, de calcio sérico , muestra un resultado superior al rango de referencia estándar , lo que, según la mayoría de las definiciones, se clasifica como hipercalcemia , que se convierte en la "presentación" en este caso. Un médico (que se convierte en el "diagnosticador" en este ejemplo), que no atiende al paciente en ese momento, se entera de su hallazgo.

Por razones prácticas, el médico considera que existen suficientes indicios para revisar la historia clínica del paciente . Para simplificar, supongamos que la única información que consta en la historia clínica es un antecedente familiar de hiperparatiroidismo primario (aquí abreviado como HP), que podría explicar el hallazgo de hipercalcemia. Para este paciente, supongamos que el factor de riesgo hereditario resultante se estima que confiere un riesgo relativo de 10 (RR _HP = 10).

El médico considera que existen motivos suficientes para realizar un diagnóstico diferencial ante la presencia de hipercalcemia. Las principales causas de hipercalcemia son el hiperparatiroidismo primario (HP) y el cáncer , por lo que, para simplificar, la lista de posibles afecciones que el médico podría considerar es la siguiente:

• Hiperparatiroidismo primario (HP)
• Cáncer
• Otras enfermedades que el médico podría considerar (a las que simplemente se les denomina "otras afecciones" en el resto de este ejemplo).
• No hay enfermedad (ni anomalía), y el hallazgo se debe enteramente a la variabilidad estadística.

La probabilidad de que el 'hiperparatiroidismo primario' (HP) se hubiera producido en primer lugar en el individuo ( P(HP WHOIFPI) ) se puede calcular de la siguiente manera:

Supongamos que el último análisis de sangre realizado al paciente fue hace seis meses y resultó normal, y que la incidencia de hiperparatiroidismo primario en la población general, que coincide adecuadamente con la del individuo (excepto por la presentación y la herencia mencionada), es de 1 entre 4000 por año. Ignorando análisis retrospectivos más detallados (como la velocidad de progresión de la enfermedad y el tiempo de retraso en el diagnóstico médico ), el tiempo de riesgo para haber desarrollado hiperparatiroidismo primario puede considerarse aproximadamente como el último semestre, ya que una hipercalcemia previamente desarrollada probablemente habría sido detectada por el análisis de sangre anterior. Esto corresponde a una probabilidad de hiperparatiroidismo primario (HP) en la población de:

${\displaystyle \Pr({\text{PH in population}})=0.5{\text{ years}}\cdot {\frac {1}{\text{4000 per year}}}={\frac {1}{8000}}}$

Con el riesgo relativo conferido por los antecedentes familiares, la probabilidad de que el hiperparatiroidismo primario (HP) se hubiera producido en primer lugar en el individuo, según la información disponible actualmente, es la siguiente:

${\displaystyle \Pr({\text{PH WHOIFPI}})\approx RR_{PH}\cdot \Pr({\text{PH in population}})=10\cdot {\frac {1}{8000}}={\frac {1}{800}}=0.00125}$

Se puede asumir que el hiperparatiroidismo primario causa hipercalcemia prácticamente el 100% de las veces (r _{PH → hipercalcemia} = 1), por lo que se puede asumir que esta probabilidad de hiperparatiroidismo primario (PH), calculada de forma independiente, es la misma que la probabilidad de ser la causa de la presentación clínica:

${\displaystyle {\begin{aligned}\Pr({\text{Hypercalcemia WHOIFPI by PH}})&=\Pr({\text{PH WHOIFPI}})\cdot r_{{\text{PH}}\rightarrow {\text{hypercalcemia}}}\\&=0.00125\cdot 1=0.00125\end{aligned}}}$

Para el cáncer , se asume el mismo tiempo de riesgo por simplicidad, y digamos que la incidencia de cáncer en el área se estima en 1 de cada 250 por año, lo que da una probabilidad poblacional de cáncer de:

${\displaystyle \Pr({\text{cancer in population}})=0.5{\text{ years}}\cdot {\frac {1}{\text{250 per year}}}={\frac {1}{500}}}$

Para simplificar, digamos que se ignora cualquier asociación entre los antecedentes familiares de hiperparatiroidismo primario y el riesgo de cáncer, por lo que el riesgo relativo de que el individuo haya contraído cáncer en primer lugar es similar al de la población (RR _cáncer = 1):

${\displaystyle \Pr({\text{cancer WHOIFPI}})\approx RR_{\text{cancer}}\cdot \Pr({\text{cancer in population}})=1\cdot {\frac {1}{500}}={\frac {1}{500}}=0.002.}$

Sin embargo, la hipercalcemia solo se presenta, aproximadamente, en el 10% de los cánceres, ^{[ 8 ]} (r _{cáncer → hipercalcemia} = 0,1), por lo que:

${\displaystyle {\begin{aligned}&\Pr({\text{Hypercalcemia WHOIFPI by cancer}})\\=&\Pr({\text{cancer WHOIFPI}})\cdot r_{{\text{cancer}}\rightarrow {\text{hypercalcemia}}}\\=&0.002\cdot 0.1=0.0002.\end{aligned}}}$

Las probabilidades de que la hipercalcemia se hubiera producido en primer lugar debido a otras posibles afecciones pueden calcularse de forma similar. Sin embargo, para simplificar, supongamos que la probabilidad de que cualquiera de estas afecciones se hubiera producido en primer lugar es de 0,0005 en este ejemplo.

En el caso de que no exista ninguna enfermedad , la probabilidad correspondiente en la población es complementaria a la suma de las probabilidades de otras condiciones:

${\displaystyle {\begin{aligned}\Pr({\text{no disease in population}})&=1-\Pr({\text{PH in population}})-\Pr({\text{cancer in population}})\\&{}\quad -\Pr({\text{other conditions in population}})\\&{}=0.997.\end{aligned}}}$

Se puede suponer que la probabilidad de que el individuo esté sano en primer lugar es la misma:

${\displaystyle \Pr({\text{no disease WHOIFPI}})=0.997.\,}$

La tasa de casos en los que, sin ninguna anomalía, la medición del calcio sérico se sitúa por encima del rango de referencia estándar (clasificado como hipercalcemia) es, según la definición de rango de referencia estándar, inferior al 2,5 %. Sin embargo, esta probabilidad puede especificarse aún más considerando cuánto se desvía la medición de la media del rango de referencia estándar. Supongamos que la medición del calcio sérico fue de 1,30  mmol/L, lo que, con un rango de referencia estándar establecido entre 1,05 y 1,25  mmol/L, corresponde a una puntuación estándar de 3 y a una probabilidad correspondiente del 0,14 % de que se hubiera producido tal grado de hipercalcemia en ausencia de anomalías:

${\displaystyle r_{{\text{no disease}}\rightarrow {\text{hypercalcemia}}}=0.0014}$

Posteriormente, la probabilidad de que la hipercalcemia no se debiera a ninguna enfermedad se puede calcular de la siguiente manera:

${\displaystyle {\begin{aligned}&\Pr({\text{Hypercalcemia WHOIFPI by no disease}})\\=&\Pr({\text{no disease WHOIFPI}})\cdot r_{{\text{no disease}}\rightarrow {\text{hypercalcemia}}}\\=&0.997\cdot 0.0014\approx 0.0014\end{aligned}}}$

La probabilidad de que se hubiera producido hipercalcemia en primer lugar en el individuo se puede calcular de la siguiente manera:

${\displaystyle {\begin{aligned}&\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI}})\\=&\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI by PH}})+\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI by cancer}})\\&{}+\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI by other conditions}})+\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI by no disease}})\\=&0.00125+0.0002+0.0005+0.0014=0.00335\end{aligned}}}$

Posteriormente, la probabilidad de que la hipercalcemia sea causada por hiperparatiroidismo primario (HP) en el individuo se puede calcular de la siguiente manera:

${\displaystyle {\begin{aligned}&\Pr({\text{hypercalcemia is caused by PH in individual}})\\=&{\frac {\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI by PH}})}{\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI}})}}\\=&{\frac {0.00125}{0.00335}}=0.373=37.3\%\end{aligned}}}$

De manera similar, la probabilidad de que la hipercalcemia sea causada por cáncer en el individuo se puede calcular como:

${\displaystyle {\begin{aligned}&\Pr({\text{hypercalcemia is caused by cancer in individual}})\\=&{\frac {\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI by cancer}})}{\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI}})}}\\=&{\frac {0.0002}{0.00335}}=0.060=6.0\%,\end{aligned}}}$

y para otras condiciones de los candidatos:

${\displaystyle {\begin{aligned}&\Pr({\text{hypercalcemia is caused by other conditions in individual}})\\=&{\frac {\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI by other conditions}})}{\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI}})}}\\=&{\frac {0.0005}{0.00335}}=0.149=14.9\%,\end{aligned}}}$

y la probabilidad de que realmente no exista la enfermedad:

${\displaystyle {\begin{aligned}&\Pr({\text{hypercalcemia is present despite no disease in individual}})\\=&{\frac {\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI by no disease}})}{\Pr({\text{hypercalcemia WHOIFPI}})}}\\=&{\frac {0.0014}{0.00335}}=0.418=41.8\%\end{aligned}}}$

Para mayor claridad, estos cálculos se presentan en la tabla de la descripción del método:

Por lo tanto, este método estima que la probabilidad de que la hipercalcemia sea causada por hiperparatiroidismo primario, cáncer, otras afecciones o ninguna enfermedad es del 37,3%, 6,0%, 14,9% y 41,8%, respectivamente, lo que puede utilizarse para estimar las indicaciones de pruebas adicionales.

Este caso se continúa con el ejemplo del método descrito en la siguiente sección.

Las probabilidades iniciales para cada condición candidata pueden estimarse mediante varios métodos, tales como:

• Según la epidemiología descrita en la sección anterior.
• Mediante el reconocimiento de patrones específicos de cada clínica , como por ejemplo, saber estadísticamente que los pacientes que acuden a una clínica en particular con una dolencia específica tienen estadísticamente una probabilidad determinada de padecer cada afección candidata.

Un método para estimar las probabilidades incluso después de pruebas adicionales utiliza razones de verosimilitud (derivadas de la sensibilidad y la especificidad ) como factor de multiplicación después de cada prueba o procedimiento. En un mundo ideal, la sensibilidad y la especificidad se establecerían para todas las pruebas y para todas las posibles afecciones patológicas. Sin embargo, en la realidad, estos parámetros solo se establecen para una de las afecciones candidatas. La multiplicación por razones de verosimilitud requiere la conversión de probabilidades a probabilidades a favor (en adelante, simplemente denominadas "probabilidades") mediante:

${\displaystyle {\text{odds}}={\frac {\text{probability}}{1-{\text{probability}}}}}$

Sin embargo, solo las condiciones candidatas con razón de verosimilitud conocida necesitan esta conversión. Después de la multiplicación, la conversión de nuevo a probabilidad se calcula mediante:

${\displaystyle {\text{probability}}={\frac {\text{odds}}{{\text{odds}}+1}}}$

El resto de las condiciones candidatas (para las cuales no existe una razón de verosimilitud establecida para la prueba en cuestión) pueden, por simplicidad, ajustarse multiplicando posteriormente todas las condiciones candidatas por un factor común para obtener nuevamente una suma del 100%.

Las probabilidades resultantes se utilizan para estimar las indicaciones para realizar más pruebas médicas , tratamientos u otras acciones. Si existe una indicación para una prueba adicional y esta arroja un resultado, el procedimiento se repite utilizando la razón de verosimilitud de dicha prueba. Con probabilidades actualizadas para cada una de las condiciones candidatas, las indicaciones para realizar más pruebas, tratamientos u otras acciones también cambian, por lo que el procedimiento puede repetirse hasta alcanzar un punto final en el que ya no exista ninguna indicación para realizar más acciones. Este punto final se produce principalmente cuando una condición candidata se vuelve tan certera que no se puede encontrar ninguna prueba lo suficientemente potente como para modificar el perfil de probabilidad relativa lo suficiente como para justificar cualquier cambio en las acciones posteriores. Las tácticas para alcanzar este punto final con el menor número de pruebas posible incluyen realizar pruebas con alta especificidad para condiciones con una probabilidad relativa ya excepcionalmente alta, ya que la razón de verosimilitud positiva para dichas pruebas es muy alta, lo que reduce las probabilidades de todas las condiciones menos probables a niveles relativamente más bajos. Alternativamente, las pruebas con alta sensibilidad para condiciones candidatas competitivas tienen una razón de verosimilitud negativa alta , lo que potencialmente reduce las probabilidades de las condiciones candidatas competitivas a niveles insignificantes. Si se alcanzan probabilidades tan insignificantes, el médico puede descartar estas afecciones y continuar el procedimiento de diagnóstico diferencial solo con las afecciones candidatas restantes.

Este ejemplo continúa con el mismo paciente que en el ejemplo del método epidemiológico. Al igual que en el ejemplo anterior del método epidemiológico, este caso se presenta para demostrar su aplicación, pero no constituye una guía para el manejo de casos similares en la vida real. Además, el ejemplo utiliza cifras relativamente específicas, mientras que en la realidad, a menudo se trata solo de estimaciones aproximadas. En este ejemplo, las probabilidades para cada condición candidata se establecieron mediante un método epidemiológico de la siguiente manera:

Estos porcentajes también podrían haberse establecido mediante la experiencia en la clínica en particular, sabiendo que estos son los porcentajes para el diagnóstico final de las personas que se presentan en la clínica con hipercalcemia y tienen antecedentes familiares de hiperparatiroidismo primario.

La afección con mayor probabilidad relativa (excepto "ausencia de enfermedad") es el hiperparatiroidismo primario (HP), pero el cáncer sigue siendo una preocupación importante, porque si es la causa real de la hipercalcemia, entonces la decisión de tratar o no tratar probablemente signifique la vida o la muerte para el paciente, lo que en efecto podría poner la indicación en un nivel similar para realizar más pruebas para ambas afecciones.

Digamos que, en este caso, el médico considera que las probabilidades relativas al perfil son lo suficientemente preocupantes como para indicar que se debe llamar al paciente para una consulta médica, con una visita adicional al laboratorio clínico para un análisis de sangre adicional complementado con análisis adicionales, incluida la hormona paratiroidea ante la sospecha de hiperparatiroidismo primario.

Para simplificar, digamos que el médico recibe primero el resultado del análisis de sangre (abreviado como "BT") para el análisis de la hormona paratiroidea y que este muestra un nivel de hormona paratiroidea elevado en relación con lo que se esperaría según el nivel de calcio.

Se estima que dicha constelación tiene una sensibilidad de aproximadamente el 70 % y una especificidad de aproximadamente el 90 % para el hiperparatiroidismo primario. ^{[ 9 ]} Esto confiere una razón de verosimilitud positiva de 7 para el hiperparatiroidismo primario.

La probabilidad de hiperparatiroidismo primario se denomina ahora _HP pre-BT porque corresponde a antes del análisis de sangre (la preposición latina prae significa antes). Se estimó en un 37,3%, lo que corresponde a una razón de probabilidades de 0,595. Con una razón de verosimilitud positiva de 7 para el análisis de sangre, la razón de probabilidades post- prueba se calcula como:

${\displaystyle \operatorname {Odds} ({\text{PostBT}}_{PH})=\operatorname {Odds} ({\text{PreBT}}_{PH})\cdot LH(BT)=0.595\cdot 7=4.16,}$

dónde:

• Odds(PostBT _PH ) es la probabilidad de hiperparatiroidismo primario después del análisis de sangre para la hormona paratiroidea.
• Odds(PreBT _PH es la probabilidad a favor del hiperparatiroidismo primario antes del análisis de sangre para la hormona paratiroidea
• LH(BT) es la razón de probabilidad positiva para la prueba de sangre de la hormona paratiroidea.

Una cuota (PostBT _PH ) de 4,16 se convierte de nuevo a la probabilidad correspondiente mediante:

${\displaystyle \Pr({\text{PostBT}}_{PH})={\frac {\operatorname {Odds} ({\text{PostBT}}_{PH})}{\operatorname {Odds} ({\text{PostBT}}_{PH})+1}}={\frac {4.16}{4.16+1}}=0.806=80.6\%}$

Por lo tanto, la suma de las probabilidades para el resto de las condiciones candidatas debería ser:

${\displaystyle \Pr({\text{PostBT}}_{rest})=100\%-80.6\%=19.4\%}$

Antes del análisis de sangre para la hormona paratiroidea, la suma de sus probabilidades era:

${\displaystyle \Pr({\text{PreBT}}_{\text{rest}})=6.0\%+14.9\%+41.8\%=62.7\%}$

Por lo tanto, para que todas las condiciones candidatas sumen el 100%, cada una de las demás candidatas debe multiplicarse por un factor corrector:

${\displaystyle {\text{Correcting factor}}={\frac {\Pr({\text{PostBT}}_{\text{rest}})}{\Pr({\text{PreBT}}_{\text{rest}})}}={\frac {19.4}{62.7}}=0.309}$

Por ejemplo, la probabilidad de cáncer después de la prueba se calcula de la siguiente manera:

${\displaystyle \Pr({\text{PostBT}}_{\text{cancer}})=\Pr({\text{PreBT}}_{\text{cancer}})\cdot {\text{Correcting factor}}=6.0\%\cdot 0.309=1.9\%}$

Las probabilidades de cada condición candidata antes y después del análisis de sangre se muestran en la siguiente tabla:

Estos nuevos porcentajes, incluyendo una probabilidad relativa del 80% para el hiperparatiroidismo primario, justifican la realización de pruebas adicionales, tratamientos u otras acciones. En este caso, supongamos que el médico mantiene el plan de que el paciente acuda a una consulta para un control más exhaustivo, especialmente centrado en el hiperparatiroidismo primario.

En teoría, una consulta médica puede considerarse una serie de pruebas, que incluyen tanto preguntas sobre la historia clínica como componentes de la exploración física . La probabilidad posterior a una prueba anterior puede utilizarse como probabilidad previa a la siguiente. Los resultados de las pruebas anteriores influyen dinámicamente en la elección de la siguiente prueba.

Digamos que en este ejemplo se revela que el paciente tiene al menos algunos de los síntomas y signos de depresión, dolor óseo, dolor articular o estreñimiento de mayor gravedad de la que se esperaría por la hipercalcemia misma, lo que apoya la sospecha de hiperparatiroidismo primario, ^{[ 10 ]} y digamos que las razones de probabilidad para las pruebas, cuando se multiplican entre sí, dan como resultado aproximadamente un producto de 6 para el hiperparatiroidismo primario.

La presencia de síntomas y signos patológicos inespecíficos en la anamnesis y la exploración física suele ser indicativa de cáncer, y supongamos que las pruebas arrojaron una razón de verosimilitud global estimada en 1,5 para el cáncer. Para otras afecciones, así como en el caso de no padecer ninguna enfermedad, supongamos que se desconoce cómo les afectan las pruebas disponibles, como suele ocurrir en la realidad. Esto da como resultado los siguientes datos para la anamnesis y la exploración física (abreviada como P&E):

Estas probabilidades, tras la anamnesis y la exploración física, pueden dar al médico la suficiente confianza como para planificar la cirugía de paratiroidectomía para extirpar el tejido afectado.

En este punto, la probabilidad de "otras afecciones" es tan baja que el médico no puede pensar en ninguna prueba que pudiera marcar una diferencia lo suficientemente sustancial como para constituir una indicación para dicha prueba , y por lo tanto, el médico prácticamente considera que "otras afecciones" están descartadas, en este caso no principalmente por ninguna prueba específica para dichas otras afecciones que haya dado negativo, sino más bien por la ausencia de pruebas positivas hasta el momento.

En el caso del "cáncer", el umbral para considerarlo descartado con seguridad puede ser más estricto debido a las graves consecuencias de no detectarlo, por lo que el médico puede considerar que al menos está indicado un examen histopatológico del tejido resecado.

Este caso se continúa en el ejemplo de Combinaciones en la sección correspondiente a continuación.