3. Diagnostisch onderzoek: wat is dat?

Soms kan een arts aan de hand van het verhaal van een patiënt en het lichamelijk onderzoek al een diagnose stellen. Maar, meestal wordt er nog extra onderzoek afgesproken om meer duidelijkheid te krijgen. In dit hoofdstuk bespreek ik kort de gangbare vormen van diagnostisch onderzoek. Daarnaast bespreek ik welke soorten uitslagen er bestaan. Het gaat deze keer nauwelijks over vroegdiagnostiek. Maar het is wel een belangrijk onderwerp omdat alle vroegdiagnostiek met diagnostisch onderzoek te maken heeft.

Lab onderzoek

Een man van 50 jaar meldt zich bij zijn huisarts. Hij doet zwaar lichamelijk werk. Sinds een tijdje heeft hij regelmatig een pijnlijke zwelling in zijn lies. Vooral als hij zwaar moet tillen. Hij kan de zwelling makkelijk wegduwen. De pijn is dan ook weg. De huisarts onderzoekt de man en stelt de diagnose … liesbreuk.

Een andere man van 50 jaar meldt zich ook bij zijn huisarts. Hij is toenemend vermoeid, heeft geen trek in eten en is 10 kilo afgevallen zonder dieet. De huisarts vindt dat de man er grauw en bleek uitziet, maar vindt bij het lichamelijk onderzoek verder niets bijzonders. De huisarts vraagt aanvullend onderzoek aan om meer duidelijkheid te krijgen.

Als je naar de dokter gaat zal deze proberen een diagnose te stellen. Oftewel proberen vast te stellen wat het onderliggende probleem is. Diagnose betekent letterlijk doorgronden (dia = door, gnose komt van gnosis wat kennis betekent). Eerst worden de klachten nauwkeurig uitgevraagd. Vervolgens zal er meestal lichamelijk onderzoek plaatsvinden. Verder heeft de arts nog aanvullende informatie zoals de voorgeschiedenis, medicijngebruik en ziektes in de familie. Aan de hand van deze informatie is soms al duidelijk wat er aan de hand is zoals in het eerste voorbeeld hierboven. Maar, meestal is het niet zo heel duidelijk. En om die reden wordt er vaak aanvullend onderzoek afgesproken. Het aanvullend onderzoek is gebaseerd op wat de arts op dat moment al weet. En dat is een heel groot verschil met vroegdiagnostiek. Ik heb in hoofdstuk 2 beschreven dat vroegdiagnostiek plaatsvindt als er (nog) geen klachten zijn. Het is daarmee ongericht onderzoek. Een ander verschil is dat een arts een onderzoek kan herhalen om te zien hoe iets zich ontwikkelt. Dat kan ook niet bij vroegdiagnostiek. Soms zit het er een beetje tussenin. Bij een vrouw in de vruchtbare leeftijd die op de spoedeisende hulp komt met buikklachten zal eigenlijk altijd een zwangerschapstest worden gedaan.

Verschillende soorten aanvullend diagnostisch onderzoek

Het is niet mijn doel om alle mogelijke onderzoeken te beschrijven, dan kan ik 1000 blogs vullen. Ik noem de belangrijkste groepen met wat voorbeelden.

  1. Laboratoriumonderzoek
    1. Bloedonderzoek: bloedgehalte, suikergehalte, cholesterol, nierfunctie, leverwaarden, kweek
    2. Urine onderzoek: tekenen van een infectie, kweek, zwangerschapstest
    3. Onderzoek van de ontlasting: voedselresten, bloed, kweek
  2. Afbeeldend onderzoek
    1. Röntgenfoto: gebroken pols?
    2. Echo onderzoek: zwangerschap, buikklachten
    3. CT-scan: verdenking op uitzaaiingen in de longen, niersteen
    4. MRI-scan: knieklachten, verdenking op uitzaaiingen in de hersenen
    5. Nucleaire scans: PET-scan, botscan
    6. Steeds vaker combinaties van scans: PET-CT scan
  3. Kijkonderzoeken / kijkoperaties
    1. Kijkonderzoek van de maag
    2. Kijkonderzoek van de longen
    3. Kijkoperatie van de knie (er wordt dan vaak wel direct behandeld)
  4. Functieonderzoeken
    1. ECG (hartfilmpje)
    2. Longfunctieonderzoek: hoe doen de longen het
    3. Oogmeting
  5. Weefselonderzoek of onderzoek van losse cellen
    1. Biopsie bij verdenking op borstkanker
    2. Uitstrijkje van de baarmoederhals
    3. Beenmergpunctie

Soorten uitslagen

Je zou denken dat er maar 2 mogelijke uitslagen van een onderzoek bestaan: goed of fout. Die uitslagen bestaan zeker. Maar veel uitslagen zijn anders. Het lijkt vooral alsof er alleen goed of fout bestaat omdat een arts de uitslagen met de patiënt bespreekt. Dan wordt er meestal een interpretatie van die waarde gegeven. Oftewel: wat betekent deze uitslag naast alle andere informatie die er al is.

Ja – nee uitslagen

Dit lijkt de meest simpele groep. Je bent wel zwanger, of je bent niet zwanger. Daartussen is niets mogelijk. Voor een zwangerschap en ook voor een zwangerschapstest klopt dat best wel aardig. Maar dat is lang niet altijd het geval. Als iemand valt en een pijnlijke hand heeft, wordt er vaak een Röntgenfoto gemaakt. Simpel, zou je zeggen. Het is wel gebroken, of het is niet gebroken. Dat klopt meestal ook wel. Maar soms is het gewoon niet goed te zien. Hetzelfde geldt voor de patholoog die borstweefsel onderzoekt van een mevrouw die misschien borstkanker heeft. Vaak is het duidelijk: wel kanker of geen kanker. Maar soms is het helemaal niet zo duidelijk en kan de patholoog gewoon niet 100% zeker zeggen of het nu foute boel is of niet. Een laatste voorbeeld: een CT-scan van de longen met de vraag of er uitzaaiingen zijn. Als de longen helemaal schoon zijn, is het duidelijk: geen uitzaaiingen. Ook als er grote afwijkingen te zien zijn, is het meestal wel duidelijk. Maar soms is er een heel klein gebiedje waarvan de radioloog niet met zekerheid kan zeggen: uitzaaiing of niet.

Uitslagen met meerdere mogelijkheden

Bij vele uitslagen is het antwoord niet ‘simpel’ ja of nee, maar zijn er meerdere mogelijkheden. Een paar voorbeelden. De foto’s van het bevolkingsonderzoek borstkanker worden beoordeeld met een score systeem (zie hieronder in figuur 1). De agressiviteit van prostaatkanker wordt weergegeven met de ISUP-score die loopt van 1 tot 5. Bij ISUP 1 lijken de tumorbuisjes nog erg op normale prostaatbuisjes. Bij ISUP 5 lijkt het nergens meer op. Bij een kweekuitslag wordt niet het precieze aantal bacteriën per ml weergegeven. Ook dit wordt ingedeeld in groepen: 100 – 1.000 per ml; 1.000 – 10.000 per ml; 10.000 – 1000.000 per ml of meer dan 100.000 per ml.

BI rads classificatie
Figuur 1. BI-RADS score systeem voor borstfoto’s. BI-RADS = breast-imaging reporting and data system. Bron: Borstkankervereniging Nederland.

Beschrijvende uitslagen

Van afbeeldend onderzoek wordt een tekstverslag gemaakt. Dit geldt ook voor weefselonderzoek en kijkonderzoeken. Daarin wordt vooral ingegaan op de vraagstelling van de arts. Maar de radioloog of patholoog bekijkt alles. Een voorbeeld: ik vraag een longfoto bij een opgenomen patiënt die misschien een longontsteking heeft. De radioloog zal dan vooral kijken of er tekenen van een longontsteking zijn. Maar tegelijkertijd kijkt de radioloog ook naar het hart, de ribben en het middenrif. Als er bijzonderheden zijn, worden die ook in het verslag vermeld.

Soms zijn de bevindingen in een getal uit te drukken zoals bijvoorbeeld de diameter van de grote lichaamsslagader op een buikecho. Maar vaak is dat niet mogelijk. In het verslag staan dan beschrijvende termen die duidelijk moeten maken wat er is te zien. Het vereist de nodige oefening en ervaring om dit soort uitslagen goed te kunnen beoordelen. Ook hier weer een paar voorbeelden. Buikecho: er is een spoortje vrij vocht zichtbaar. Buikoverzichtsfoto: er bevindt zich opvallend veel lucht in de darmen. Verslag van een patholoog: tussen de tumorcellen wordt een uitgebreid ontstekingsbeeld gezien. CT van de buik: de galblaaswand is iets verdikt.

Uitslagen met allerlei mogelijke waarden

Hier wordt het lastiger. Als je bij 1.000 mensen het cholesterolgehalte meet, krijg je allerlei waarden, van laag tot hoog. Die gegevens kun je in een grafiek zetten: zie figuur 2. De meeste mensen zullen een waarde ergens in het midden hebben (rond het gemiddelde). Heel weinig mensen zitten in de uiterste waarden. Tot zo ver is het simpel. Maar, wanneer is dan het cholesterolgehalte te hoog? Precies hetzelfde speelt als je bij 1.000 mensen het bloedgehalte meet. Ook dan krijg je allerlei waarden. Maar, wanneer is het bloedgehalte te laag en heb je bloedarmoede? Dit geldt voor heel veel uitslagen, vooral laboratoriumtesten. Maar ook als bijvoorbeeld de diameter van de grote lichaamsslagader tijdens een buikecho wordt gemeten. Wanneer is deze te wijd en spreken we van een aneurysma?

Cholesterolverdeling1
Figuur 2. Het cholesterolgehalte in het bloed van ongeveer 100 mensen gesorteerd van laag naar hoog.

Referentiewaarden

Voor veel van dit soort uitslagen is het volgende afgesproken: de 2.5% laagste waarden en de 2.5% hoogste waarden vinden we afwijkend. Het gebied daartussen is dus niet afwijkend. We noemen die uitersten van niet afwijkend: referentiewaarden. Zo hoort het aantal witte bloedlichaampjes tussen de 4 en 10 miljoen per ml bloed te liggen. Zit het eronder, dan heb je leukopenie (bijvoorbeeld na chemotherapie). Zit het erboven, dan heb je leukocytose (bijvoorbeeld door een infectie).

Er is nog een andere manier waarop de grens van afwijkend kan worden bepaald. Die staat iets verder beschreven (afgesproken grenzen).

Zijn ja – nee uitslagen echt ja – nee uitslagen?

Ik ga het nog wat ingewikkelder maken. Heel veel van de ja – nee uitslagen zijn in werkelijkheid geen ja – nee uitslagen. Het zijn doorlopende waarden waarbij is afgesproken: dit is ‘nee’ en dit is ‘ja’. Dit geldt bijvoorbeeld voor een zwangerschapstest en een HIV-test (test op het AIDS virus). Ik werk het wat verder uit voor de zwangerschapstest. Als een vrouw een zwangerschapstest doet, meet ze eigenlijk de hoeveelheid HCG in de urine. HCG is het zwangerschapshormoon. Je kunt ook die waarden in een grafiek zetten. Dat is gedaan in figuur 3. In het grijs het HCG gehalte bij niet zwangere vrouwen; in het groen het HCG gehalte bij zwangere vrouwen. Je kunt duidelijk zien dat de groepen vrouwen niet overlappen. Een zwangerschapstest is zo gemaakt dat de uitslag positief wordt precies tussen die 2 groepen in. En daarmee is het een heel betrouwbare test. Hetzelfde geldt voor de HIV test. Ook die is heel betrouwbaar omdat de 2 groepen – wel en niet HIV positief – niet overlappen.

Zwschtestverdeling
Figuur 3. Het HCG gehalte in de urine van vrouwen die niet zwanger zijn (grijs) en wel zwanger zijn (groen).

Voor veel van de uitslagen met meerdere waarden geldt hetzelfde. Er bestaat in werkelijkheid niet zoiets als een BI-RADS 4 borst. In de natuur bestaan allerlei grijstinten. Met zo’n classificatie brengen we eigenlijk kunstmatige grenzen aan in het natuurlijke spectrum van wit naar zwart. Zie hieronder figuur 4. Zo’n classificatie komt overigens niet uit de lucht vallen. Daar zit vaak heel veel wetenschappelijk onderzoek achter. Zo zie je dat bij de ISUP classificatie van prostaatkanker de overlevingskansen van een man afnemen als die score hoger wordt. Maar dat is niet absoluut. Ook hier is het een doorlopende schaal van grijstinten die wij kunstmatig in 5 stukken hakken.

BI rads
Figuur 4. De natuur bestaat vooral uit grijstinten. Zo neemt op een borstfoto de kans op kwaadaardigheid geleidelijk aan toe. Met de BI-RADS classificatie wordt daar een kunstmatige verdeling in gemaakt.

Afgesproken grenzen

In figuur 3 kun je de 2 groepen vrouwen, wel en niet zwanger, makkelijk onderscheiden. Maar als je nog eens naar de cholesterolwaarden in figuur 2 kijkt, zie je die pieken helemaal niet. Wanneer is het cholesterolgehalte nu te hoog?

Daarvoor moeten we iets meer weten. Een hoog cholesterolgehalte geeft een hoger risico op hart- en vaatziekten. Maar dit is geen ‘ja’ – ‘nee’ verhaal. Er is geen waarde zoals bij de zwangerschapstest die voor 2 groepen zorgt: een groep zonder risico en een groep met risico. Dat komt juist door dat woordje ‘risico’. Ook iemand met een laag cholesterol gehalte loopt een kans op hart- en vaatziekten. Maar hoe hoger het cholesterol, hoe groter die kans. Ook dit is een grijstinten verhaal. Dat heb ik in figuur 5 proberen weer te geven door de kleur van de poppetjes aan te passen. Groen voor een laag risico en rood voor een hoog risico. Hiermee wordt direct duidelijk dat de grens voor een te hoog cholesterol geen zwart-wit verhaal is. Die grens wordt uiteindelijk bepaald door richtlijncommissies of tijdens congressen. Dat gebeurt op basis van veel onderzoek. Het is ook de reden dat die waarden af en toe worden herzien. Het zijn dus afgesproken grenzen.

Cholesterolverdeling
Figuur 5. Nogmaals het cholesterolgehalte in het bloed. De kleur geeft het risico op hart- en vaatziekten aan. Groen: heel laag risico. Rood: heel hoog risico.

In de volgende hoofdstukken ga ik verder in op testuitslagen. Wat zijn de effecten van steeds betere testen en scans? En wat gebeurt er als we de grens van abnormaal veranderen? Is de uitslag van een test altijd correct? En tenslotte de meest belangrijke vraag: wat betekent een normale of afwijkende uitslag voor een patiënt?

 

Hoofdstuk 4. De gevolgen van betere scans en laboratoriumtesten

Overige hoofdstukken

 

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit /  Bijwerken )

Google+ photo

Je reageert onder je Google+ account. Log uit /  Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit /  Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit /  Bijwerken )

Verbinden met %s