Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Клинический тест по отношению к эталонному тесту ⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2
Как судят насколько хорош данный клинический (диагностический или скрининговый) тест относительноэталонного? Один из подходов — рассчитать долю пациентов с нормальным и патологическим результатом, которые действительно правильно диагностированы этим тестом. Термины позитивный результат теста и негативный результат теста используются в их обычном значении — для обозначения наличия или отсутствия заболевания соответственно. Построим четырехпольную таблицу, для иллюстрации соотношений между результатами данного клинического теста и « золотым стандартом диагностики ».
Всего обследовалось a+c больных пациентов (по результатам другого теста! ) и b+d здоровых пациентов. Нашим гипотетическим тестом правильно выявлено a больных (из a+c всего больных) и d здоровых (из b+dвсего здоровых). Эти соотношения правильно диагностированных пациентов носят названия чувствительности и специфичности клинического исследования. Чувствительность (Se) = a/(a+c) Специфичность (Sp) = d/(b+d) Определения Чувствительность (sensitivity): доля позитивных результатов теста в группе (в популяции) больных пациентов Специфичность (specificity): доля негативных результатов теста в группе здоровых пациентов Использование в клиническом обследовании Чувствительный тест часто дает положительный результат при наличии заболевания (обнаруживает его). Однако, особенно информативен он, когда дает отрицательный результат, т.к. редко пропускает пациентов с заболеванием. Специфичный тест редко дает положительный результат при отсутствии заболевания. Особенно информативен при положительном результате, подтверждая (предположенный) диагноз. Существует два мнемонических правила, значительно помогающих в использовании данных о чувствительности и специфичности диагностического теста. SnNout: мнемоническое правило, напоминающее о том, что признак, тест или симптом, имеющий высокую чувствительность (high S e n sitivity test), при отрицательном его результате исключает заболевание ( N egative result rules out ). SpPin: мнемоническое правило, напоминающее о том, что признак, тест или симптом, имеющий высокую специфичность (high Sp ecificity test), при положительном его результате подтверждает заболевание ( P ositive result rules in ). Дополнительные замечания Чувствительность и специфичность — пропорции. Т.о., к ним применимо понятие доверительного интервала. Чувствительность и специфичность являются только одним из подходов к количественной оценке диагностической способности клинического теста. В реальной клинической практике все что нам известно — лишь конкретный результат диагностического исследования, и мы хотим знать насколько хорошо результат теста предсказывает заболевание. Этот ответ в следующей заметке — Предсказательная ценность диагностического теста. Дополнительные ссылки Документ основан на: Университет Торонто Sensitivity & Specificity (SnNouts and SpPins) Oxford Centre for Evidence-Based Medicine SpPins and SnNouts BMJ 1994; 308: 1552 (11 June) D.G. Altman, J.M. Bland Statistics Notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity
Отношение правдоподобия результатов диагностического теста Статус Документ основан на материалах сайта Университета Торонто www.cebm.utoronto.ca/glossary/lrs.htm и Оксфордского центра доказательной медицины www.cebm.net/likelihood_ratios.asp. Термины, перевод которых оказался затруднен, указаны в скобках. Комментарии, дополнения, исправления etc приветствуются. Определение Отношение правдоподобия (likelihood ratio): Вероятность того, что данный результат диагностического теста будет ожидаться у пациента с заболеванием по сравнению с вероятностью, что тот же самый результат будет ожидаться у пациента без заболевания. Показывает, во сколько раз выше (ниже) вероятность получить данный результат теста у больных, нежели у здоровых. Построим четырехпольную таблицу для некоторого гипотетического заболевания и диагностического исследования.
Зная значения всех полей, можем вычислить чувствительность и специфичность диагностического теста. Чувствительность (Se) = a/(a+c) Специфичность (Sp) = d/(b+d) Используя эти значения, можем вычислить отношение правдоподобия для положительного результата: LR+ = чувствительность/(1-специфичность) Аналогично, для отрицательного результата: LR- = (1-чувствительность)/специфичность Некоторые примеры Представьте, что к вам обратился пациент с анемией и уровнем железа сыворотки 60ммоль/л. Вы обнаружили систематический обзор* сывороточного железа, как диагностического теста на железодефицитную анемию, с результатами, представленными в таблице ниже.
Эти данные показывают, что у 90% пациентов с железодефицитной анемией результаты диагностического теста положительны. Этот показатель известен как чувствительность теста, и вычисляется: Чувствительность (Se) = a/(a+c) = 731/809 = 90% Кроме того, приведенные данные показывают, что у 85% пациентов без железодефицитной анемии результаты диагностического теста отрицательны. Этот показатель называется специфичность теста, и вычисляется: Специфичность (Sp) = d/(b+d) = 1500/1770 = 85% Из полученных значений вычисляем отношения правдоподобия для положительного и отрицательного результатов диагностического исследования: LR+ = чувствительность/(1-специфичность) = 90%/15% = 6 LR- = (1-чувствительность)/специфичность = 10%/85% = 0.12 Таким образом, из вычисленного LR+ видно, что положительный результат теста будет в 6 раз более вероятен у пациента с железодефицитной анемией, чем у пациента без нее. * J Gen Intern 1992; 7: 145-53 Преимущество отношений правдоподобия состоит в том, что они отражают одновременно и чувствительность, и специфичность теста и помогают выйти за рамки грубой классификации результатов теста (норма-патология). Отношение правдоподобия для положительного результата теста -- это чувствительность деленная на 1 минус специфичность. Таким образом, отношение правдоподобия отражает одновременно и чувствительность, и специфичность теста. LR+ = sensitivity / (1-specificity) = [a/(a+c)] / [b/(b+d)] Если отношение правдоподобия положительного результата теста равно 1, то это значит, что вероятность положительного результата теста у больного такая же, как вероятность положительного результата теста у здорового. Если отношение правдоподобия положительного результата теста равно 5, то это значит, что вероятность положительного теста у больного в 5 раз выше, чем вероятность положительного результата теста у здорового. Преимущество отношений правдоподобия состоит в том что они помогают выйти за рамки грубой классификации результатов теста (норма-патология), с которой сталкиваются если описывают точность теста только в терминах чувствительности и специфичности при единственной точке разделения. Подробнее, на классическом сайте Oxford Centre for Evidence-Based Medicinecebm.jr2.ox.ac.uk/docs/likerats.html
Предсказательная ценность диагностического теста http: //ebm.org.ua/ Прогностическая ценность диагностического теста Прогностическая ценность теста -- вероятность наличия (отсутствия) заболевания при известном результате исследования. Когда распространенность заболевания стремится к 0%, прогностическая ценность положительного результата стремится к нулю. Когда распространенность заболевания стремится к 100%, прогностическая ценность отрицательного результата стремится к нулю. |
Последнее изменение этой страницы: 2019-05-18; Просмотров: 304; Нарушение авторского права страницы