Диагностика. Анализ и сравнение диагностических тестов

Диагностика. Анализ и сравнение диагностических тестов

Золотой» стандарт - такой диагностический тест, который максимально точно (практически безошибочно) определяет наличие или отсутствие определенной болезни у пациента.

Таблица 2 × 2 - удобная, наглядная и компактная форма представления результатов сравнения диагностических методов

Когортное исследование - субъекты отбираются случайным образом до того, как у них определяется наличие или отсутствие тестируемого заболевания

Задание:

Необходимо определить качество диагностического теста относительного золотого стандарта (эталона сравнения). Для этого вычислите основныемеры качества (точности, надежности, предсказательной способности) диагностического теста, оцените полученные результаты и напишите выводы в терминах полученной задачи. Данные представлены в таблице 2х2: по вертикали – данные, полученные с помощью эталонного теста, по горизонтали, данные, полученные проверяемым методом диагностики. Решение задачи выполняется в программах DiagStat v.01.01 и PPV/NPV.

Другие распространенные обозначения:

a = TP (true positive) = количество верно положительных результатов теста среди истинно больных,

с = FN (false negative) = количество ошибочно отрицательных результатов теста среди истинно больных,

b = FP (false positive) = количество ошибочно положительных результатов теста среди истинно здоровых,

d = TN (true negative) =количество верно отрицательных результатов теста среди истинно здоровых.

Чем меньше ошибочных (ошибочно положительных и ошибочно отрицательных) результатов дает тест, тем он лучше.

Порядок выполнения работы:

Шаг 1. Получите индивидуальное задание у преподавателя. Пример выполнен на основе задания №14 «ЗСН – застойная сердечная недостаточность».

Шаг 2. Визуальный анализ данных. Данные представлены в виде таблицы2х2. Оцените количество верных и ошибочных (ошибочно положительных и ошибочно отрицательных) результатов теста.

Проверяемый диагностический тест	ЗСН согласно эталону сравнения	Всего
присутствует	отсутствует
Натрийуре-тический пептид (BNP)	Положительный ответ (> 100 пг/мл)
Отрицательный ответ (< 100 пг/мл)
Всего

Анамнез заболевания:

• ЗСН - застойная сердечная недостаточность является наиболее широко распространенным недугом, от которого страдают пожилые люди.

• Она наступает при недостаточно эффективной работе сердца, которое перестает справляться со своей ролью насоса, перекачивающего кровь по всему телу, в результате чего в кровеносной системе начинаются застойные явления.

• Симптомами ЗСН могут быть одышка, общая слабость, набухание лодыжек, ступней и брюшной полости.

• Распространенными причинами ЗСН являются заболевание коронарной артерии, сердечный приступ, повышенное артериальное давление и порок сердечного клапана

Проверяемый диагностический тест:

• Натрийуретического гормона (В-типа) N-концевой пропептид (NT-proBNP) - показатель ранних стадий сердечной недостаточности.

 

Шаг 3. Вычисление основных мер качества диагностического теста. Откройте программу DiagStat v.01.01. Введите значения из полученной таблицы в соответствующие ячейки в программе( рисунок1) и нажмите кнопку «Вычислить».

 

Рисунок 1.

•

Шаг 4. Оценка различающей способности проверяемого диагностического теста и его предсказательной ценности. Вы получите следующие результаты расчетов (рисунок 2). Проанализируйте их.

Рисунок 2.

Теоретические основы

1. Чувствительность (вероятность истинного «позитива») - мера способности проверяемого метода распознавать наличие болезни.Иными словами, это вероятность положительного результата теста в популяции пациентов с данным заболеванием. Ее оценкой является доля лиц с положительным результатом теста в выборке пациентов с изучаемым заболеванием.

Вычисляется как отношение числа a больных, подтвержденных проверяемым методом, к числу действительно больных: a/(a+c). Изменяется от 0 до 1 (в процентном отношении от 0% до 100%).

Таким образом, чем ближе полученная оценка чувствительности к 1 . тем лучше проверяемый тест диагностирует наличие болезни у пациентов.

Специфичность - мера способности нового (проверяемого) метода распознавать отсутствие заболевания.Вероятность отрицательного результата теста в популяции без заболевания. Ее оценкой является доля лиц с отрицательным результатом теста в выборке пациентов без изучаемого заболевания.

Вычисляется как отношение числа d здоровых, подтвержденных новым методом, к числу действительно здоровых: d/(b + d). Изменяется от 0 до 1 (в процентном отношении от 0% до 100%).

Таким образом, чем ближе полученная оценка специфичности к 1 . тем лучше проверяемый тест распознает отсутствие болезни у пациентов

Задание: Оцените полученные значения с различными доверительными интервалами, помните, что чем уже ДИ, тем точнее полученная интервальная оценка, чем шире ДИ, тем оценка надежнее. Результаты анализа напишите в графе « Выводы», проверьте себя, используя таблицу на рисунке 3.

Оценка различающей способности проверяемого диагностического теста и его предсказательной ценности.

Задание: Оцените полученные результаты для отношения правдоподобий. Результаты анализа напишите в графе «Выводы».

Теоретические основы:

Отношение правдоподобий сводит воедино информацию о чувствительности и специфичности проверяемого диагностического теста. Оно сообщает нам, насколько сильно полученные результаты теста изменяют вероятность наличия данной болезни у пациента.

 

Отношение правдоподобий для положительных результатов диагностического теста (LR[+] = f(T+|D+) / f(T+|D-)) показывает, во сколько раз доля истинных «позитивов» (верно положительных результатов диагностического теста) превышает долю ложных «позитивов» (ошибочно положительных результатов теста).

LR[+] показывает, во сколько раз чаще положительные результаты данного диагностического теста будут получаться у больных, чем у здоровых.

Чем больше LR[+],

Тем выше способность положительных результатов теста распознавать наличие болезни

 

Отношение правдоподобий для отрицательных результатов диагностического теста (LR[-] = f(T-|D+) / f(T-|D-)) показывает, во сколько раз доля ложных «негативов» (ошибочно отрицательных результатов диагностического теста) меньше доли истинных «негативов» (верно отрицательных результатов теста).

LR[-] показывает, во сколько раз реже отрицательные результаты данного диагностического теста будут получаться у больных, чем у здоровых.

Чем меньше LR[-], тем лучше способность отрицательного результата теста распознавать отсутствие болезни.

•

Шаг 5. Проанализируйте полученные оценки для распространенности заболевания, а также для предсказательной полезности положительных и отрицательных результатов теста. Выводы напишите в соответствующей графе.

Теоретические основы

Вероятность обнаружить пациента с данной болезнью в данной популяции: P(D+) называется распространенностью болезни. Ее оценкой является доля, f(D+), лиц с данной болезнью в выборке объемом n из данной популяции, выявленных с помощью золотого стандарта.

Предсказательная вероятность для положительного результата теста, PV[+] или PPV

- PV[+] (или PPV) есть мера того, насколько хорошо данный тест предсказывает наличие болезни у пациента.

- PV[+] есть вероятность наличия болезни у пациента при условии, что данный тест дал у него положительный результат.

Предсказательная вероятность для отрицательного результата теста, PV[-] или NPV

- PV[-] есть вероятность отсутствия болезни у пациента при условии, что данный тест дал у него отрицательный результат.   Шаг 6.Программа PPVNPV (*.xls) (www.cardiff.ac.uk/medic/aboutus/departments/…