Prawdopodobieństwo przed i po teście

w praktyce klinicznej prawdopodobieństwo po teście jest często tylko z grubsza oszacowane lub nawet odgadnięte. Jest to zwykle dopuszczalne w przypadku stwierdzenia patognomonicznego znaku lub objawu, w którym to przypadku jest prawie pewne, że stan docelowy jest obecny; lub w przypadku braku stwierdzenia sine qua non znaku lub objawu, w którym to przypadku jest prawie pewne, że stan docelowy jest nieobecny.

w rzeczywistości jednak subiektywne prawdopodobieństwo wystąpienia stanu nigdy nie wynosi dokładnie 0 lub 100%. Istnieje jednak kilka systematycznych metod szacowania tego prawdopodobieństwa. Metody takie są zwykle oparte na wcześniejszym przeprowadzeniu badania na grupie odniesienia, w której obecność lub nieobecność pod warunkiem jest znana (lub przynajmniej oszacowana przez inny test, który jest uważany za wysoce dokładny, taki jak „złoty standard”), w celu ustalenia danych dotyczących wyników badania. Dane te są następnie wykorzystywane do interpretacji wyników badań każdej osoby badanej metodą. Alternatywą lub uzupełnieniem metod opartych na grupach referencyjnych jest porównanie wyniku testu z poprzednim testem na tej samej osobie, co jest bardziej powszechne w testach do monitorowania.

najważniejsze systematyczne metody oparte na grupach referencyjnych do szacowania prawdopodobieństwa po badaniu obejmują te podsumowane i porównane w poniższej tabeli i dalej opisane w poszczególnych sekcjach poniżej.

według wartości predykcyjnychedytuj

wartości predykcyjne można wykorzystać do oszacowania prawdopodobieństwa po teście indywidualnego jeśli można założyć, że prawdopodobieństwo przed testem danej osoby jest w przybliżeniu równe występowaniu w grupie referencyjnej, w której dostępne są zarówno wyniki testu, jak i wiedza na temat obecności lub braku choroby (na przykład choroby, takiej jak may określona przez „złoty standard”).

jeśli wynik testu jest klasyfikacją binarną do testów dodatnich lub ujemnych, można sporządzić następującą tabelę:

prawdopodobieństwo wstępne testu można obliczyć na podstawie poniższego diagramu:

prawdopodobieństwo wstępne = (prawdziwe dodatnie + fałszywie ujemne) / całkowita próbka

również, w tym przypadku, dodatnie prawdopodobieństwo po teście (prawdopodobieństwo posiadania warunku docelowego, jeśli test wypadnie dodatnio), jest numerycznie równe dodatniej wartości predykcyjnej, a ujemne prawdopodobieństwo po teście (prawdopodobieństwo posiadania warunku docelowego, jeśli test wypadnie ujemnie) jest numerycznie komplementarne do ujemnej wartości predykcyjnej ( = 1 -), ponownie zakładając, że badana osoba nie ma mają jakiekolwiek inne czynniki ryzyka, które powodują, że dana osoba ma inne prawdopodobieństwo wstępne niż grupa referencyjna stosowana do ustalenia dodatnich i ujemnych wartości predykcyjnych testu.

na powyższym diagramie to dodatnie prawdopodobieństwo po teście, czyli prawdopodobieństwo posttestu dla warunku docelowego, któremu nadano pozytywny wynik testu, jest obliczane jako:

dodatnie prawdopodobieństwo posttestu = True positives / (True positives + False positives)

podobnie:

prawdopodobieństwo posttestu choroby, któremu nadano negatywny wynik, jest obliczane jako:

negatywne prawdopodobieństwo posttestu = False negatives / (False negatives + True negatives)

Ważność powyższych równań zależy również od tego, że próbka z populacji nie ma istotnego odchylenia próbkowania, które sprawiają, że grupy tych, którzy mają ten warunek i tych, którzy nie są zasadniczo nieproporcjonalni od odpowiedniego rozpowszechnienia i „braku rozpowszechnienia” w populacji. W efekcie powyższe równania nie są poprawne tylko z badaniem kontrolnym przypadku, które oddzielnie gromadzi jedną grupę z warunkiem i jedną grupę bez niego.

według prawdopodobieństwa ratioEdit

powyższe metody są nieodpowiednie do stosowania, jeśli wstępne prawdopodobieństwo różni się od częstości występowania w grupie referencyjnej stosowanej m.in. do ustalenia dodatniej wartości prognostycznej testu. Taka różnica może wystąpić, jeśli inny test poprzedzony lub osoba zaangażowana w diagnostykę uważa, że należy użyć innego prawdopodobieństwa wstępnego testu ze względu na znajomość, na przykład, konkretnych skarg, innych elementów historii medycznej, objawów w badaniu fizykalnym, albo przez obliczenie każdego stwierdzenia jako testu sam w sobie z własną czułością i swoistością, lub przynajmniej dokonanie przybliżonej oceny indywidualnego prawdopodobieństwa wstępnego testu.

w tych przypadkach częstość występowania w grupie referencyjnej nie jest całkowicie dokładna w przedstawianiu prawdopodobieństwa przed testem osoby, a w konsekwencji wartość prognostyczna (dodatnia lub ujemna) nie jest całkowicie dokładna w przedstawianiu prawdopodobieństwa po testach osoby o stanie docelowym.

w takich przypadkach prawdopodobieństwo posttestu można oszacować dokładniej, stosując współczynnik prawdopodobieństwa dla testu. Współczynnik prawdopodobieństwa jest obliczany na podstawie czułości i swoistości badania, a zatem nie zależy od częstości występowania w grupie referencyjnej, a także nie zmienia się ze zmienionym prawdopodobieństwem przed badaniem, w przeciwieństwie do dodatnich lub ujemnych wartości predykcyjnych (które uległyby zmianie). Ponadto, w efekcie, Ważność prawdopodobieństwa po badaniu określonym na podstawie współczynnika prawdopodobieństwa nie jest podatna na błąd pobierania próbek w odniesieniu do osób z i bez warunku w próbie populacji, i może być wykonana jako badanie kontrolne przypadku, które oddzielnie gromadzi osoby z i bez warunku.

Szacowanie prawdopodobieństwa po teście na podstawie prawdopodobieństwa przed testem i współczynnika prawdopodobieństwa wygląda następująco:

• kursy przed testem = (prawdopodobieństwo przed testem / (1 – prawdopodobieństwo przed testem)
• kursy po testach = kursy przed testem * Współczynnik prawdopodobieństwa

w powyższym równaniu dodatnie prawdopodobieństwo po testach oblicza się za pomocą współczynnika prawdopodobieństwa dodatniego, a ujemne prawdopodobieństwo po testach oblicza się za pomocą współczynnika prawdopodobieństwa ujemnego.

• prawdopodobieństwo Posttestowe = kurs Posttestowy / (kurs Posttestowy + 1)

Fagan nomogram

zależność można również oszacować za pomocą tak zwanego nomogramu Fagana (pokazanego po prawej stronie), tworząc linię prostą od punktu danego prawdopodobieństwa przed testem do danego współczynnika prawdopodobieństwa w ich skalach, który z kolei szacuje prawdopodobieństwo po teście w punkcie, w którym ta linia prosta przecina swoją skalę.

prawdopodobieństwo po teście można z kolei wykorzystać jako prawdopodobieństwo przed testem dla dodatkowych testów, jeśli nadal jest obliczane w ten sam sposób.

• Diagram odnoszący się do prawdopodobieństwa przed i po badaniu, z zieloną krzywą (lewa górna połowa) reprezentującą wynik dodatni, a czerwoną krzywą (prawa dolna połowa) reprezentującą wynik ujemny, dla przypadku 90% czułości i 90% swoistości, odpowiadającej współczynnikowi prawdopodobieństwa dodatnie 9 i współczynnikowi prawdopodobieństwa ujemnego 0,111. Długość zielonych strzałek reprezentuje zmianę bezwzględnego (a nie względnego) prawdopodobieństwa przy pozytywnym teście, a czerwone strzałki reprezentują zmianę bezwzględnego prawdopodobieństwa przy negatywnym teście.
  z długości strzałek widać, że przy niskich prawdopodobieństwach wstępnych pozytywny test daje większą zmianę w prawdopodobieństwie bezwzględnym niż test ujemny (właściwość, która jest ogólnie ważna, o ile specyficzność nie jest znacznie wyższa niż czułość). Podobnie, przy wysokich prawdopodobieństwach wstępnych test ujemny daje większą zmianę w prawdopodobieństwie bezwzględnym niż test dodatni (właściwość, która jest ogólnie ważna, o ile czułość nie jest znacznie wyższa niż swoistość).

• zależność między prawdopodobieństwem przed i po badaniu dla różnych dodatnich współczynników prawdopodobieństwa (górna lewa połowa) i różnych ujemnych współczynników prawdopodobieństwa (dolna prawa połowa).

możliwe jest obliczenie współczynników prawdopodobieństwa dla badań z wartościami ciągłymi lub więcej niż dwoma wynikami, które jest podobne do obliczenia wyników dychotomicznych. W tym celu dla każdego poziomu wyniku testu oblicza się oddzielny współczynnik prawdopodobieństwa i nazywa się go współczynnikami prawdopodobieństwa specyficznego dla przedziału lub warstwy.

Przykładedit

osoba została poddana badaniu krwi utajonej w kale (FOB) w celu oszacowania prawdopodobieństwa wystąpienia u tej osoby docelowego stanu raka jelita grubego i wypadła pozytywnie (wykryto krew w stolcu). Przed badaniem prawdopodobieństwo wystąpienia raka jelita grubego u tej osoby przed badaniem wynosiło na przykład 3% (0,03), co można było oszacować na podstawie np. wywiadu lekarskiego, badań i wcześniejszych testów tej osoby.

czułość, swoistość itp. z testu FOB zostały ustalone z próbką populacyjną 203 osób (bez takiej dziedziczności) i wypadły w następujący sposób:

na tej podstawie można ustalić współczynniki prawdopodobieństwa badania:

1. Współczynnik prawdopodobieństwa dodatni = Czułość / (1-swoistość) = 66.67% / (1 − 91%) = 7.4
2. Współczynnik prawdopodobieństwa ujemny = (1-czułość) / swoistość = (1 − 66.67%) / 91% = 0.37

• prawdopodobieństwo Przedestu (w tym przykładzie) = 0,03
• szanse Przedestu = 0.03 / (1 – 0.03) = 0.0309
• pozytywne kursy posttestu = 0.0309 * 7.4 = 0.229
• dodatnie prawdopodobieństwo posttestu= 0.229 / (0.229 + 1) = 0.186 lub 18.6%

tak więc osoba ta ma prawdopodobieństwo po teście (lub” ryzyko po teście”) 18,6% raka jelita grubego.

:

• = (2 + 1) / 203 = 0.0148 lub 1.48%

prawdopodobieństwo pre-test osoby było więcej niż dwa razy jeden z próby populacji, chociaż prawdopodobieństwo osoby po teście było mniej niż dwa razy jeden z próby populacji (która jest szacowana przez dodatnią wartość predykcyjną testu 10%), W przeciwieństwie do tego, co wynikałoby z mniej dokładnej metody po prostu pomnożenie ryzyka względnego.

szczegółowe źródła niedokładnościedytuj

szczegółowe źródła niedokładności przy użyciu współczynnika prawdopodobieństwa do określenia prawdopodobieństwa po teście obejmują ingerencję w wyznaczniki lub wcześniejsze testy lub nakładanie się celów testowych, jak wyjaśniono poniżej:

ingerencja w testEdit

prawdopodobieństwo po badaniu, oszacowane na podstawie prawdopodobieństwa przed badaniem ze współczynnikiem prawdopodobieństwa, powinno być traktowane ostrożnie u osób z innymi czynnikami (takimi jak czynniki ryzyka) niż ogólna populacja, jak również u osób, które przeszły poprzednie testy, ponieważ takie czynniki lub testy mogą również wpływać na sam test w nieprzewidywalny sposób, nadal powodując niedokładne wyniki. Przykładem czynnika ryzyka otyłości jest to, że dodatkowa tkanka tłuszczowa w jamie brzusznej może utrudnić badanie palpacyjne narządów jamy brzusznej i zmniejszyć rozdzielczość ultrasonografii jamy brzusznej, podobnie pozostałość kontrastu baru z poprzedniej radiografii może zakłócać późniejsze badania jamy brzusznej, w efekcie zmniejszając wrażliwość i specyficzność takich późniejszych testów. Z drugiej strony, wpływ interferencji może potencjalnie poprawić skuteczność kolejnych testów w porównaniu do stosowania w grupie referencyjnej, takich jak niektóre badania jamy brzusznej są łatwiejsze, gdy wykonywane są u osób z niedowagą.

nakładanie się testówedytuj

ponadto, Ważność obliczeń na każdym prawdopodobieństwie przed badaniem, które samo pochodzi z poprzedniego testu, zależy od tego, że oba testy nie nakładają się znacząco w odniesieniu do badanego parametru docelowego, takiego jak badania krwi substancji należących do jednego i tego samego obłąkanego szlaku metabolicznego. Przykładem skrajności takiego nakładania się jest sytuacja, w której ustalono czułość i swoistość dla badania krwi wykrywającego „substancję X”, a także dla badania wykrywającego „substancję Y”. Jeśli w rzeczywistości „substancja X” i „substancja Y” są jedną i tą samą substancją, to wykonanie dwóch kolejnych testów jednej i tej samej substancji może nie mieć żadnej wartości diagnostycznej, chociaż obliczenia wydają się wykazywać różnicę. W przeciwieństwie do interferencji opisanych powyżej, coraz większe nakładanie się testów tylko zmniejsza ich skuteczność. W środowisku medycznym Ważność diagnostyczna zwiększa się poprzez łączenie testów różnych metod, aby uniknąć znacznego nakładania się, na przykład w połączeniu z badaniem krwi, biopsją i radiografią.

metody pokonywania niedokładnościedytuj

aby uniknąć takich źródeł niedokładności za pomocą współczynników prawdopodobieństwa, optymalną metodą byłoby zebranie dużej grupy referencyjnej równoważnych osób, w celu ustalenia oddzielnych wartości predykcyjnych do wykorzystania testu u takich osób. Jednak z większą wiedzą na temat indywidualnej historii medycznej, badania fizykalnego i poprzedniego testu itp. ta osoba staje się bardziej zróżnicowana, ze wzrostem trudności w znalezieniu grupy referencyjnej do ustalenia dostosowanych wartości predykcyjnych, dzięki czemu oszacowanie prawdopodobieństwa po teście przez wartości predykcyjne jest nieprawidłowe.

inną metodą pokonywania takich nieścisłości jest ocena wyniku testu w kontekście kryteriów diagnostycznych, jak opisano w następnej sekcji.

przez względne ryzykoedit

prawdopodobieństwo po teście może być czasami oszacowane przez pomnożenie prawdopodobieństwa przed testem przez względne ryzyko podane przez test. W praktyce klinicznej jest to zwykle stosowane w ocenie historii medycznej osoby, gdzie „test” zwykle jest pytaniem (lub nawet założeniem) dotyczącym różnych czynników ryzyka, na przykład płci, palenia tytoniu lub wagi, ale może to być potencjalnie istotny test, taki jak umieszczenie osoby na wadze. Przy użyciu ryzyka względnego, wypadkowe prawdopodobieństwo jest zwykle raczej związane z osobą rozwijającą warunek w okresie czasu (podobnie jak częstość występowania w populacji), zamiast być Prawdopodobieństwo osoby o warunek w teraźniejszości, ale może pośrednio być oszacowanie tego ostatniego.

zastosowanie współczynnika ryzyka może być nieco podobne do ryzyka względnego.

jeden czynnik ryzykaedytuj

aby ustalić ryzyko względne, ryzyko w grupie narażonej dzieli się przez ryzyko w grupie nienależącej do ekspozycji.

jeżeli bierze się pod uwagę tylko jeden czynnik ryzyka danej osoby, prawdopodobieństwo po badaniu można oszacować poprzez pomnożenie ryzyka względnego przez ryzyko w grupie kontrolnej. Grupa kontrolna Zwykle reprezentuje populację nienaświetloną, ale jeśli narażona jest bardzo niska część populacji, często można przyjąć, że częstość występowania w populacji ogólnej jest równa częstości występowania w grupie kontrolnej. W takich przypadkach prawdopodobieństwo po badaniu można oszacować przez pomnożenie ryzyka względnego przez ryzyko w populacji ogólnej.

na przykład częstość występowania raka piersi u kobiety w Zjednoczonym Królestwie w wieku od 55 do 59 lat szacuje się na około 280 przypadków na 100 000 rocznie, a czynnik ryzyka ekspozycji na wysokie dawki promieniowania jonizującego do klatki piersiowej (na przykład w leczeniu innych nowotworów) daje względne ryzyko raka piersi między 2, 1 A 4, 0 w porównaniu do przypadków nienaświetlonych. Ponieważ narażona jest niewielka część populacji, można przyjąć, że częstość występowania w populacji nienaświetlonej jest równa częstości występowania w populacji ogólnej. Następnie można oszacować, że kobieta w Zjednoczonym Królestwie, która jest w wieku od 55 do 59 lat i która była narażona na wysokie dawki promieniowania jonizującego, powinna mieć ryzyko rozwoju raka piersi w okresie jednego roku między 588 a 1,120 na 100 000 (czyli między 0,6% A 1,1%).

wiele czynników ryzykaedytuj

teoretycznie całkowite ryzyko w obecności wielu czynników ryzyka można z grubsza oszacować przez pomnożenie z każdym ryzykiem względnym, ale na ogół jest znacznie mniej dokładne niż przy użyciu współczynników prawdopodobieństwa i zwykle robi się to tylko dlatego, że jest znacznie łatwiejsze do wykonania, gdy podano tylko ryzyko względne, w porównaniu, na przykład, z konwersją danych źródłowych na wrażliwość i specyficzność i obliczyć za pomocą współczynników prawdopodobieństwa. Podobnie w literaturze często zamiast współczynników prawdopodobieństwa podaje się ryzyko względne, ponieważ pierwsze z nich jest bardziej intuicyjne. Źródła nieścisłości pomnażania ryzyka względnego obejmują:

• na ryzyko względne ma wpływ częstość występowania warunku w grupie referencyjnej (w przeciwieństwie do współczynników prawdopodobieństwa, które nie są), a kwestia ta powoduje, że ważność prawdopodobieństw po badaniu staje się mniej ważna wraz ze wzrostem różnicy między częstością występowania w grupie referencyjnej a prawdopodobieństwem przed badaniem dla każdej osoby. Każdy znany czynnik ryzyka lub poprzedni test jednostki prawie zawsze powoduje taką różnicę, zmniejszając Ważność stosowania ryzyka względnego w szacowaniu całkowitego wpływu wielu czynników ryzyka lub testów. Większość lekarzy nie bierze w odpowiedni sposób pod uwagę takich różnic w częstości występowania przy interpretacji wyników badań, co może powodować niepotrzebne błędy w badaniach i diagnostyce.
• osobnym źródłem niedokładności pomnożenia kilku względnych ryzyk, biorąc pod uwagę tylko pozytywne testy, jest to, że ma tendencję do zawyżania całkowitego ryzyka w porównaniu do stosowania współczynników prawdopodobieństwa. To przeszacowanie można wytłumaczyć niezdolnością metody do zrekompensowania faktu, że całkowite ryzyko nie może być większe niż 100%. To przeszacowanie jest raczej małe dla małych zagrożeń, ale staje się wyższe dla wyższych wartości. Na przykład ryzyko zachorowania na raka piersi w wieku poniżej 40 lat u kobiet w Zjednoczonym Królestwie można oszacować na około 2%. Ponadto badania na Żydach aszkenazyjskich wykazały, że mutacja w BRCA1 daje względne ryzyko 21,6 rozwoju raka piersi u kobiet poniżej 40 roku życia, a mutacja w BRCA2 daje względne ryzyko 3.3 rozwoju raka piersi u kobiet poniżej 40 roku życia. Na podstawie tych danych można oszacować, że u kobiet z mutacją BRCA1 ryzyko rozwoju raka piersi w wieku poniżej 40 lat wynosi około 40%, a u kobiet z mutacją BRCA2 ryzyko wynosi około 6%. Jednak w raczej nieprawdopodobnej sytuacji posiadania zarówno mutacji BRCA1, jak i BRCA2, po prostu pomnożenie obu względnych zagrożeń skutkowałoby ryzykiem ponad 140% zachorowania na raka piersi przed 40 rokiem życia, co w rzeczywistości nie może być dokładne.

(ostatni z wymienionych) efekt przeszacowania można zrekompensować przeliczając ryzyko na kurs, a ryzyko względne na stosunek kursów. Nie rekompensuje to jednak (wcześniej wspomnianego) wpływu jakiejkolwiek różnicy między prawdopodobieństwem danej osoby przed badaniem a częstością występowania w grupie referencyjnej.

metodą kompensacji obu powyższych źródeł niedokładności jest ustalenie względnego ryzyka za pomocą wielowymiarowej analizy regresji. Aby jednak zachować ważność, ryzyko względne ustalone jako takie musi zostać pomnożone przez wszystkie inne czynniki ryzyka w tej samej analizie regresji i bez dodawania innych czynników poza analizą regresji.

ponadto mnożenie wielu względnych ryzyk wiąże się z takim samym ryzykiem braku istotnych nakładania się uwzględnionych czynników ryzyka, podobnie jak w przypadku stosowania współczynników prawdopodobieństwa. Ponadto różne czynniki ryzyka mogą działać w synergii, w wyniku czego, na przykład, dwa czynniki, które oba indywidualnie mają względne ryzyko 2, mają całkowite względne ryzyko 6, gdy oba są obecne lub mogą hamować się nawzajem, nieco podobnie do interferencji opisanej w odniesieniu do stosowania współczynników prawdopodobieństwa.

według kryteriów diagnostycznych i zasad przewidywania klinicznegoedytuj

większość głównych chorób ma ustalone kryteria diagnostyczne i / lub zasady przewidywania klinicznego. Ustanowienie kryteriów diagnostycznych lub zasad przewidywania klinicznego składa się z kompleksowej oceny wielu testów, które są uważane za ważne w szacowaniu prawdopodobieństwa stanu zainteresowania, czasami również w tym, jak podzielić go na podgrupy, oraz kiedy i jak leczyć stan. Takie ustanowienie może obejmować stosowanie wartości predykcyjnych, współczynników prawdopodobieństwa, a także względnego ryzyka.

na przykład kryteria ACR dla tocznia rumieniowatego układowego definiują diagnozę jako obecność co najmniej 4 z 11 wyników, z których każde można uznać za wartość docelową testu z własną czułością i swoistością. W tym przypadku dokonano oceny testów dla tych parametrów docelowych, gdy są one stosowane w połączeniu, na przykład pod kątem interferencji między nimi i nakładania się parametrów docelowych, dążąc w ten sposób do uniknięcia niedokładności, które mogłyby powstać w przypadku próby obliczenia prawdopodobieństwa choroby przy użyciu współczynników prawdopodobieństwa poszczególnych testów. W związku z tym, jeżeli kryteria diagnostyczne zostały ustalone dla danego schorzenia, na ogół najbardziej właściwe jest zinterpretowanie wszelkiego prawdopodobieństwa wystąpienia tego schorzenia po badaniu w kontekście tych kryteriów.

istnieją również narzędzia oceny ryzyka do szacowania łącznego ryzyka kilku czynników ryzyka, takie jak narzędzie online z badania serca Framingham do szacowania ryzyka wystąpienia choroby wieńcowej przy użyciu wielu czynników ryzyka, w tym wieku, płci, lipidów we krwi, ciśnienia krwi i palenia tytoniu, które są znacznie dokładniejsze niż pomnożenie indywidualnego względnego ryzyka każdego czynnika ryzyka.

jednak doświadczony lekarz może oszacować prawdopodobieństwo po badaniu (i działania, które motywuje) poprzez szerokie rozważenie, w tym kryteriów i zasad oprócz innych metod opisanych wcześniej, w tym zarówno indywidualnych czynników ryzyka, jak i wyników przeprowadzonych testów.