Probabilidade pré-e pós-teste

na prática clínica, probabilidades pós-teste são muitas vezes apenas estimadas ou mesmo adivinhadas. Isto é geralmente aceitável na descoberta de um sinal patognomônico ou sintoma, caso em que é quase certo que a condição alvo está presente; ou na ausência de encontrar um sinal sine qua non ou sintoma, caso em que é quase certo que a condição alvo está ausente.

na realidade, no entanto, a probabilidade subjetiva da presença de uma condição nunca é exatamente 0 ou 100%. No entanto, existem vários métodos sistemáticos para estimar essa probabilidade. Estes métodos baseiam-se geralmente na realização prévia do ensaio num grupo de referência em que a presença ou ausência na condição é conhecida (ou, pelo menos, estimada por outro ensaio considerado altamente preciso, como por “padrão-ouro”), a fim de estabelecer dados sobre o desempenho do ensaio. Estes dados são posteriormente utilizados para interpretar o resultado do ensaio de qualquer indivíduo ensaiado pelo método. Uma alternativa ou complemento aos métodos baseados em grupo de referência é comparar um resultado de ensaio com um ensaio anterior com o mesmo indivíduo, o que é mais comum nos ensaios de monitorização.

os métodos sistemáticos de referência mais importantes baseados em grupos para estimar a probabilidade pós-teste incluem os resumidos e comparados no quadro seguinte, e descritos em secções individuais abaixo.

Por preditivo valuesEdit

valores Preditivos podem ser usados para estimar o pós-teste, a probabilidade de um indivíduo se a probabilidade pré-teste do indivíduo puder ser presumida aproximadamente igual à prevalência num grupo de referência em que estejam disponíveis os resultados dos testes e os conhecimentos sobre a presença ou ausência da condição (por exemplo, uma doença, tal como pode ser determinada por “padrão-ouro”).

se o resultado do ensaio for de uma classificação binária em ensaios positivos ou negativos, então pode ser apresentado o seguinte quadro::

a probabilidade de pré-ensaio pode ser calculada a partir do diagrama seguinte::

probabilidade Pré-teste = (Verdadeiro positivo + Falso-negativas) / Total de exemplo

Também, neste caso, o lado positivo pós-teste de probabilidade (a probabilidade de ter o alvo condição se o teste cai positivo), é numericamente igual ao valor preditivo positivo e o negativo pós-teste de probabilidade (a probabilidade de ter o alvo condição se o teste cai negativo) é numericamente complementar o valor preditivo negativo ( = 1 – ), novamente supondo que o indivíduo a ser testado não tem qualquer outros fatores de risco que resultam em que o indivíduo ter uma probabilidade pré-ensaio diferente da do grupo de referência utilizado para determinar os valores preditivos positivos e negativos do ensaio.

No diagrama acima, este positivas no pós-teste de probabilidade, isto é, a probabilidade pós-teste de um alvo condição dado um resultado de teste positivo, é calculado como:

pós-teste Positivo de probabilidade = Verdadeiros positivos / (Verdadeiro-positivos + Falso-positivos)

da seguinte forma:

pós-teste, a probabilidade de doenças, dado um resultado negativo é calculado como:

Negativo probabilidade pós-teste = Falsos negativos / (Falsos negativos + Verdadeiros negativos)

A validade das equações acima dependem também que a amostra da população não tem substancial de amostragem viés que fazem os grupos daqueles que têm a doença e aqueles que não substancialmente desproporcional do correspondente prevalência e “não-incidência” na população. Com efeito, as equações acima não são válidas com apenas um estudo de controle de caso que coleta separadamente um grupo com a condição e um grupo sem ela.

Por probabilidade ratioEdit

Os métodos acima são inadequadas para uso, se a probabilidade pré-teste é diferente da prevalência no grupo de referência usado para estabelecer, entre outros, o valor preditivo positivo do teste. Tal diferença pode ocorrer se outro teste precedido, ou a pessoa envolvida no diagnóstico de considerar que outro probabilidade pré-teste deve ser utilizado devido ao conhecimento, por exemplo, queixas específicas, de outros elementos de uma história clínica, sinais no exame físico, quer por cálculo em cada constatação, como um teste em si, com a sua própria sensibilidade e especificidade, ou pelo menos fazer uma estimativa grosseira do indivíduo probabilidade pré-teste.

nestes casos, a prevalência no grupo de referência não é completamente exato em que representa a probabilidade pré-teste do indivíduo, e, conseqüentemente, o valor preditivo (se positivo ou negativo) não é completamente exato em que representa o pós-teste, a probabilidade de o indivíduo ter o alvo condição.

nestes casos, uma probabilidade posttest pode ser estimada com mais precisão usando uma razão de probabilidade para o teste. O rácio de probabilidade é calculado a partir da sensibilidade e especificidade do teste e, por conseguinte, não depende da prevalência no grupo de referência e, do mesmo modo, não se altera com a alteração da probabilidade pré-teste, em contraste com valores preditivos positivos ou negativos (que se alterariam). Além disso, com efeito, a validade da probabilidade pós-teste determinada a partir da razão da probabilidade não é vulnerável ao viés de amostragem em relação àqueles com e sem a condição na amostra da população, e pode ser feito como um estudo de caso-controle que reúne separadamente aqueles com e sem a condição.

Estimativa de pós-teste, a probabilidade de probabilidade pré-teste e o risco relativo (likelihood ratio vai como segue:

• Pré-teste odds = (probabilidade Pré-teste / (1 – probabilidade Pré-teste)
• pós-teste odds = Pré-teste odds * risco relativo (Likelihood ratio

Na equação acima, positiva e pós-teste, a probabilidade é calculada usando-se o risco relativo (likelihood ratio positivo, e negativos do pós-teste, a probabilidade é calculada usando-se o risco relativo (likelihood ratio negativo.

• probabilidade pós-teste = pós-teste odds / (pós-teste odds + 1)

Fagan nomograma

A relação também pode ser estimado por uma Fagan nomograma (mostrado à direita) fazendo uma linha reta desde o ponto de uma dada probabilidade pré-teste para o risco relativo (likelihood ratio em suas escalas, o que, por sua vez, estima que o pós-teste de probabilidade no ponto em que a reta cruza a sua escala.

a probabilidade pós-ensaio pode, por sua vez, ser utilizada como probabilidade pré-ensaio para ensaios adicionais se continuar a ser calculada da mesma forma.

• Diagrama relativo às probabilidades pré e pós – teste, com a curva verde (metade superior esquerda) representando um teste positivo, e a curva vermelha (metade inferior direita) representando um teste negativo, no caso de sensibilidade a 90% e especificidade a 90%, correspondendo a uma relação de probabilidade positiva a 9, e uma relação de probabilidade negativa a 0.111. O comprimento das setas verdes representa a variação da probabilidade absoluta (em vez de relativa), dado um teste positivo, e as setas vermelhas representam a variação da probabilidade absoluta, dado um teste negativo.
  pode ver-se pelo comprimento das setas que, a baixas probabilidades pré-teste, um teste positivo dá uma maior alteração na probabilidade absoluta do que um teste negativo (uma propriedade que é geralmente válida desde que a especificidade não seja muito superior à sensibilidade). Da mesma forma, em probabilidades pré-teste elevadas, um teste negativo dá uma maior alteração na probabilidade absoluta do que um teste positivo (uma propriedade que é geralmente válida desde que a sensibilidade não seja muito superior à especificidade).

• relação entre as probabilidades pré e pós-teste para vários positivos da relação de probabilidade (metade superior esquerda) e vários negativos da relação de probabilidade (metade inferior direita).

é possível efectuar um cálculo das razões de probabilidade para ensaios com valores contínuos ou com mais de dois resultados, semelhante ao cálculo para resultados dicotómicos. Para este efeito, calcula-se uma relação de probabilidade separada para cada nível do resultado do ensaio e chama-se intervalo ou rácios de probabilidade específicos do estrato.

ExampleEdit

um indivíduo foi avaliado com o teste de sangue oculto fecal (FOB) para estimar a probabilidade de essa pessoa ter a condição alvo de cancro intestinal, e caiu positivo (o sangue foi detectado nas fezes). Antes do teste, esse indivíduo tinha uma probabilidade pré-teste de ter câncer intestinal de, por exemplo, 3% (0.03), como poderia ter sido estimado pela avaliação, por exemplo, da história médica, exame e testes anteriores desse indivíduo.

a sensibilidade, especificidade, etc. do teste FOB foram estabelecidos com uma amostra populacional de 203 pessoas (sem tais hereditariedade), e caiu como segue:

a Partir deste, os rácios de probabilidade do teste pode ser estabelecida:

1. risco relativo (Likelihood ratio positivo = sensibilidade / (1 − especificidade) = 66.67% / (1 − 91%) = 7.4
2. risco relativo (Likelihood ratio negativo = (1 − sensibilidade / especificidade = (1 − 66.67%) / 91% = 0.37

• Pré-teste de probabilidade (neste exemplo) = 0.03
• Pré-teste odds = 0.03 / (1 – 0.03) = 0.0309
• Positivo pós-teste odds = 0.0309 * 7.4 = 0.229
• Positivo probabilidade pós-teste = 0.229 / (0.229 + 1) = 0.186 ou 18.6%

Assim, esse indivíduo tem um pós-teste de probabilidade (ou “pós-teste de risco”), de 18,6% de ter câncer de intestino.

a prevalência na amostra da população é calculada como sendo:

• Prevalência = (2 + 1) / 203 = 0.0148 ou 1.48%

O indivíduo probabilidade pré-teste foi mais do que duas vezes o da população de exemplo, embora o indivíduo pós-teste, a probabilidade foi de menos de duas vezes o da população de exemplo (que é estimado o valor preditivo positivo do teste de 10%), ao contrário do que resultaria pelo menos um método preciso, de simplesmente multiplicando os riscos relativos.As fontes específicas de imprecisões

as fontes específicas de inexactidão quando se utiliza a taxa de probabilidade para determinar uma probabilidade pós-ensaio incluem a interferência com determinantes ou ensaios anteriores ou a sobreposição de objectivos de ensaio, como se explica a seguir .:

Interferência com testEdit

Pós-teste de probabilidade, conforme estimativa da probabilidade pré-teste com risco relativo (likelihood ratio, devem ser manipulados com precaução em indivíduos com outros determinantes (como fatores de risco) do que a população em geral, bem como em indivíduos que foram submetidos a testes anteriores, porque tais determinantes ou testes também podem influenciar o próprio teste em unpredictive maneiras, ainda provocar resultados incorrectos. Um exemplo com o fator de risco de obesidade é que a gordura abdominal pode torná-lo difícil de palpar os órgãos abdominais e diminuir a resolução de ultra-sonografia abdominal, e da mesma forma, remanescente de bário contraste a partir de uma radiografia pode interferir com a posterior abdominal exames, no efeito de diminuir as sensibilidades e as especificidades de tais testes subsequentes. Por outro lado, o efeito da interferência pode potencialmente melhorar a eficácia dos testes subsequentes em comparação com o uso no grupo de referência, como alguns exames abdominais serem mais fáceis quando realizados em pessoas com peso inferior.Além disso, a validade dos cálculos com base em qualquer probabilidade pré-testada derivada de um teste anterior depende do facto de os dois testes não se sobreporem significativamente no que respeita ao parâmetro-alvo a testar, tais como testes sanguíneos de substâncias pertencentes a uma mesma via metabólica demente. Um exemplo do extremo de tal sobreposição é onde a sensibilidade e especificidade foram estabelecidas para um teste de sangue detectando “substância X”, e também para uma detecção de “substância Y”. Se ,de facto,” substância X “e” substância Y ” forem uma mesma substância, então, fazer dois testes consecutivos de uma mesma substância pode não ter qualquer valor de diagnóstico, embora o cálculo pareça mostrar uma diferença. Em contraste com a interferência descrita acima, o aumento da sobreposição de testes apenas diminui a sua eficácia. No contexto médico, a validade do diagnóstico é aumentada pela combinação de testes de diferentes modalidades para evitar sobreposição substancial, por exemplo, em fazer uma combinação de um teste de sangue, uma biópsia e radiografia.

Métodos para superar inaccuracyEdit

Para evitar tais fontes de imprecisão usando likelihood, o melhor método seria o de reunir um grande grupo de referência equivalente indivíduos, a fim de estabelecer um valor preditivo para a utilização do teste em tais indivíduos. No entanto, com mais conhecimento da história médica de um indivíduo, exame físico e testes anteriores, etc. esse indivíduo torna-se mais diferenciado, com dificuldade crescente para encontrar um grupo de referência para estabelecer valores preditivos personalizados, tornando inválida uma estimativa da probabilidade pós-teste por valores preditivos.Outro método para superar tais imprecisões é avaliar o resultado do teste no contexto dos critérios de diagnóstico, como descrito na seção seguinte.A probabilidade pós-teste pode, por vezes, ser estimada multiplicando a probabilidade pré-teste com um risco relativo dado pelo teste. Na prática clínica, este é normalmente aplicado na avaliação da história clínica de um indivíduo, onde o “teste” geralmente é uma pergunta (ou mesmo pressuposto) sobre vários fatores de risco, por exemplo, sexo, fumo de tabaco ou de peso, mas pode, potencialmente, ser um substancial de teste como colocar o indivíduo em uma escala de peso. Quando utilizar os riscos relativos, a probabilidade resultante é geralmente bastante relacionados ao indivíduo desenvolver a doença durante um período de tempo (da mesma forma para a incidência em uma população), em vez de ser a probabilidade de um indivíduo de ter estado presente, mas indiretamente pode ser uma estimativa dos últimos.

a utilização da taxa de risco pode ser utilizada de forma semelhante ao risco relativo.

um factor de risco credita

para estabelecer um risco relativo, o risco num grupo exposto é dividido pelo risco num grupo não exposto.Se for tido em conta apenas um factor de risco de um indivíduo, a probabilidade pós-ensaio pode ser estimada multiplicando o risco relativo pelo risco no grupo de controlo. O grupo de controle geralmente representa a população não exposta, mas se uma fração muito baixa da população é exposta, então a prevalência na população em geral pode muitas vezes ser assumida igual à prevalência no grupo de controle. Nesses casos, a probabilidade pós-ensaio pode ser estimada multiplicando o risco relativo pelo risco na população em geral.Por exemplo, a incidência de cancro da mama numa mulher do Reino Unido com idades compreendidas entre os 55 e os 59 anos é estimada em cerca de 280 casos por 100.000 por ano, e o factor de risco de ter sido exposto a radiações ionizantes em doses elevadas no peito (por exemplo, como tratamentos para outros cancros) confere um risco relativo de cancro da mama entre 2.1 e 4.0, em comparação com os não expostos. Uma vez que uma pequena fração da população está exposta, a prevalência na população não exposta pode ser considerada igual à prevalência na população em geral. Posteriormente, estima-se que uma mulher, no Reino Unido, que é com idades entre os 55 e os 59 anos e que tenha sido exposto a altas doses de radiação ionizante devem ter um risco de desenvolver câncer de mama ao longo de um período de um ano, de entre 588 e 1.120 em 100.000 (isto é, entre 0,6% e 1,1%).Teoricamente, o risco total na presença de múltiplos factores de risco pode ser estimado multiplicando-se por cada risco relativo, mas é geralmente muito menos preciso do que a utilização de rácios de probabilidade, e é geralmente feito apenas porque é muito mais fácil de executar quando apenas são dados riscos relativos, em comparação com, por exemplo, a conversão dos dados de origem para sensibilidades e especificidades e o cálculo por rácios de probabilidade. Da mesma forma, os riscos relativos são frequentemente dados em vez de rácios de probabilidade na literatura porque o primeiro é mais intuitivo. Fontes de imprecisão de multiplicar os riscos relativos incluem:

• os riscos Relativos são afetados pela prevalência da condição no grupo de referência (em contraste com likelihood, que não são), e esse problema resulta em que a validade do pós-teste de probabilidades tornam-se menos válido com o aumento da diferença entre a prevalência no grupo de referência e a probabilidade pré-teste para qualquer indivíduo. Qualquer fator de risco conhecido ou teste anterior de um indivíduo quase sempre confere essa diferença, diminuindo a validade da utilização de riscos relativos na estimativa do efeito total de fatores de risco múltiplos ou testes. A maioria dos médicos não leva devidamente em conta essas diferenças na prevalência ao interpretar os resultados dos testes, o que pode causar testes desnecessários e erros de diagnóstico.
• uma fonte separada de imprecisão de multiplicar vários riscos relativos, considerando apenas testes positivos, é que tende a sobrestimar o risco total em comparação com a utilização de rácios de probabilidade. Esta sobrestimação pode ser explicada pela incapacidade do método para compensar o facto de o risco total não poder ser superior a 100%. Esta sobrestimação é bastante pequena para riscos pequenos, mas torna-se mais elevada para valores mais elevados. Por exemplo, o risco de desenvolver cancro da mama em mulheres com menos de 40 anos, no Reino Unido, pode ser estimado em cerca de 2%. Além disso, estudos sobre judeus Ashkenazi indicaram que uma mutação no BRCA1 confere um risco relativo de 21,6 de desenvolver câncer de mama em mulheres com menos de 40 anos de idade, e uma mutação no BRCA2 confere um risco relativo de 3.3 Desenvolvimento de cancro da mama em mulheres com menos de 40 anos de idade. A partir destes dados, pode estimar-se que uma mulher com uma mutação BRCA1 teria um risco de aproximadamente 40% de desenvolver cancro da mama com menos de 40 anos, e uma mulher com uma mutação BRCA2 teria um risco de aproximadamente 6%. No entanto, em vez improvável situação de ter tanto um BRCA1 e BRCA2 mutação, simplesmente multiplicando com ambos os riscos relativos resultaria em um risco de mais de 140% de desenvolver câncer de mama antes dos 40 anos de idade, que não pode possivelmente ser preciso na realidade.

o efeito (último mencionado) da sobrestimação pode ser compensado pela conversão de Riscos em Probabilidades, e riscos relativos em rácios de probabilidades. No entanto, tal não compensa o efeito (anteriormente mencionado) de qualquer diferença entre a probabilidade pré-teste de um indivíduo e a prevalência no grupo de referência.

um método para compensar ambas as fontes de imprecisão acima é estabelecer os riscos relativos por análise de regressão multivariada. No entanto, para manter a sua validade, os riscos relativos estabelecidos como tal devem ser multiplicados por todos os outros factores de risco na mesma análise de regressão e sem qualquer adição de outros factores para além da análise de regressão.Além disso, a multiplicação de múltiplos riscos relativos tem o mesmo risco de perder sobreposições importantes dos factores de risco incluídos, tal como quando se utilizam rácios de probabilidade. Além disso, diferentes fatores de risco podem atuar em sinergia, com o resultado que, por exemplo, dois fatores que ambos individualmente têm um risco relativo de 2 têm um risco relativo total de 6 quando ambos estão presentes, ou podem inibir uns aos outros, um pouco semelhante à interferência descrita para o uso de razões de probabilidade.

por critérios de diagnóstico e regras de previsão clínica edit

a maioria das doenças principais estabeleceram critérios de diagnóstico e/ou regras de previsão clínica. O estabelecimento de critérios de diagnóstico clínico ou de previsão de regras consiste de uma avaliação abrangente dos muitos testes que são considerados importantes na estimativa da probabilidade de uma condição de interesse, às vezes incluindo também como dividi-lo em subgrupos, e quando e como tratar a condição. Tal estabelecimento pode incluir a utilização de valores preditivos, rácios de probabilidade, bem como riscos relativos.

Por exemplo, o ACR critérios para lúpus eritematoso sistêmico define o diagnóstico, presença de, pelo menos, 4 dos 11 conclusões, cada um dos quais pode ser considerado como um valor-alvo de um teste com a sua própria sensibilidade e especificidade. Neste caso, houve a avaliação dos testes para estes destino parâmetros quando usado em combinação a respeito, por exemplo, a interferência entre eles e sobreposição de destino parâmetros, assim, esforçando-se para evitar imprecisões que poderiam surgir se tentar calcular a probabilidade de a doença usando likelihood dos testes individuais. Por conseguinte, se tiverem sido estabelecidos critérios de diagnóstico para uma condição, é geralmente mais adequado interpretar qualquer probabilidade pós-teste para essa condição no contexto desses critérios.

além disso, existem ferramentas de avaliação de riscos para estimar o risco combinado de vários fatores de risco, tais como a ferramenta on-line a partir do Framingham Heart Study para estimar o risco para doença coronariana resultados usando múltiplos fatores de risco, incluindo a idade, o sexo, lipídios no sangue, a pressão arterial e o tabagismo, sendo muito mais preciso do que multiplicar o indivíduo riscos relativos de cada fator de risco.

Ainda, um médico experiente pode-se estimar o pós-teste de probabilidade (e as ações que motiva) por uma ampla consideração, incluindo critérios e regras, além de outros métodos descritos anteriormente, incluindo os factores de risco individuais e os desempenhos dos testes que foram realizados.