Поможем в ✍️ написании учебной работы

Имя

Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Выберите тип работыЧасть дипломаДипломная работаКурсовая работаКонтрольная работаРешение задачРефератНаучно - исследовательская работаОтчет по практикеОтветы на билетыТест/экзамен onlineМонографияЭссеДокладКомпьютерный набор текстаКомпьютерный чертежРецензияПереводРепетиторБизнес-планКонспектыПроверка качестваЭкзамен на сайтеАспирантский рефератМагистерская работаНаучная статьяНаучный трудТехническая редакция текстаЧертеж от рукиДиаграммы, таблицыПрезентация к защитеТезисный планРечь к дипломуДоработка заказа клиентаОтзыв на дипломПубликация статьи в ВАКПубликация статьи в ScopusДипломная работа MBAПовышение оригинальностиКопирайтингДругое

Нажимая кнопку "Продолжить", я принимаю политику конфиденциальности

http://ebm.org.ua/

Золотой стандарт диагностики

Клинические тесты, используемые в клиническом обследовании — не идеальны. Всегда остается вероятность того, что результаты диагностического исследования не отражают объективное наличие или отсутствие заболевания.

Обычно для любого клинического теста существует несколько (в различной степени точных) альтернатив. Различная доступность, стоимость, безопасность (а также факторы времени и здравого смысла) ограничивают широкое применение тех или иных методов обследования.

Для каждого заболевания существует «золотой стандарт диагностики» — наиболее точный диагностический метод, с помощью которого можно установить наличие или отсутствие данного заболевания. Как правило, применение эталонного метода диагностики ограничивается его неудобствами — от высокого риска осложнений до стоимости.

Ограничения референтного метода диагностики

1. он так же не является 100% точным

2. с развитием знаний и технологий один эталонный метод может быть сменен другим

Сравнивая новый более точный метод со старым стандартным будут выявляться дополнительный позитивные и негативные результаты. Эти результаты будут лишь казаться ложно-позитивными и ложно-негативными.

Клинический тест по отношению к эталонному тесту

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».

Построение четырехпольной таблицы
		Заболевание
		Присутствует	Отсутствует
Тест	Положительный	a	b	a+b
	Отрицательный	c	d	c+d
		a+c	b+d

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 испецифичности 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 Sensitivity test), при отрицательном его результате исключает заболевание (Negative result rules out).

SpPin:

мнемоническое правило, напоминающее о том, что признак, тест или симптом, имеющий высокую специфичность (high Specificity test), при положительном его результате подтверждает заболевание (Positive 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.

Построение четырехпольной таблицы
		Заболевание
		Присутствует	Отсутствует
Тест	Положительный	a	b	a+b
	Отрицательный	c	d	c+d
		a+c	b+d

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.

Построение четырехпольной таблицы
		Заболевание (железодефицитная анемия)
		Присутствует	Отсутствует
Тест (железо сыворотки)	Положительный (< 65ммоль/л)	731 a	270 b	1001 a+b
	Отрицательный (>= 65ммоль/л)	78 c	1500 d	1578 c+d
		809 a+c	1770 b+d	2579 a+b+c+d

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)]
LR- = (1-sensitivity) / specificity = [c/(a+c)] / [(d/(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