Probabilitatea Pre – și post-test

în practica clinică, probabilitățile post-test sunt adesea doar estimate sau chiar ghicite. Acest lucru este de obicei acceptabil în constatarea unui semn sau simptom patognomonic, caz în care este aproape sigur că condiția țintă este prezentă; sau în absența găsirii unui semn sau simptom sine qua non, caz în care este aproape sigur că condiția țintă este absentă.

în realitate, însă, probabilitatea subiectivă a prezenței unei afecțiuni nu este niciodată exact 0 sau 100%. Cu toate acestea, există mai multe metode sistematice pentru a estima această probabilitate. Astfel de metode se bazează, de obicei, pe efectuarea anterioară a testului pe un grup de referință în care prezența sau absența afecțiunii este cunoscută (sau cel puțin estimată printr-un alt test considerat extrem de precis, cum ar fi „standardul de aur”), pentru a stabili date privind performanța testului. Aceste date sunt ulterior utilizate pentru a interpreta rezultatul testului oricărei persoane testate prin metodă. O alternativă sau o completare a metodelor bazate pe grupuri de referință este compararea unui rezultat al testului cu un test anterior pe același individ, care este mai frecvent în testele de monitorizare.

cele mai importante metode sistematice bazate pe grupuri de referință pentru estimarea probabilității post-test includ cele rezumate și comparate în tabelul următor și descrise în continuare în secțiunile individuale de mai jos.

prin valori predictiveedit

valorile Predictive pot fi utilizate pentru a estima probabilitatea post-test a unui individ dacă probabilitatea pre-test a individului poate fi presupusă aproximativ egală cu prevalența într-un grup de referință pe care sunt disponibile atât rezultatele testelor, cât și cunoștințele privind prezența sau absența afecțiunii (de exemplu, o boală, cum ar fi poate determinată de „standardul de aur”).

dacă rezultatul testului are o clasificare binară în teste pozitive sau negative, atunci se poate face următorul tabel:

probabilitatea pre-test poate fi calculată din diagrama după cum urmează:

probabilitatea Pretestului = (adevărat pozitiv + fals negativ) / eșantion total

de asemenea, în acest caz, probabilitatea pozitivă post-test (probabilitatea de a avea condiția țintă dacă testul scade pozitiv), este numeric egală cu valoarea predictivă pozitivă, iar probabilitatea negativă post-test (probabilitatea de a avea condiția țintă dacă testul scade negativ) este complementară numeric valorii predictive negative ( = 1 – ), presupunând din nou că individul testat nu are o valoare predictivă aveți alți factori de risc care duc la faptul că individul are o probabilitate de pre-test diferită de grupul de referință utilizat pentru a stabili valorile predictive pozitive și negative ale testului.

în diagrama de mai sus, această probabilitate pozitivă post-test, adică probabilitatea posttest a unei condiții țintă având un rezultat pozitiv al testului, este calculată ca:

probabilitatea posttest pozitivă = adevărate pozitive / (adevărate pozitive + false pozitive)

în mod similar:

probabilitatea post-test a bolii având un rezultat negativ este calculată ca:

probabilitatea negativă posttest = fals negative / (fals negative + adevărat negative)

validitatea ecuațiilor de mai sus, de asemenea, depinde de faptul că eșantionul din populație nu are părtinire substanțială de eșantionare care fac grupurile de cei care au condiție și cei care nu substanțial disproporționată față de prevalența corespunzătoare și „non-prevalență” în populație. De fapt, ecuațiile de mai sus nu sunt valabile doar cu un studiu de caz-control care colectează separat un grup cu condiția și un grup fără ea.

după raportul de probabilitateedit

metodele de mai sus nu sunt adecvate pentru a fi utilizate dacă probabilitatea pretestului diferă de prevalența din grupul de referință utilizat pentru a stabili, printre altele, valoarea predictivă pozitivă a testului. O astfel de diferență poate apărea dacă a precedat un alt test sau dacă persoana implicată în diagnosticare consideră că trebuie utilizată o altă probabilitate de pretest datorită cunoașterii, de exemplu, a plângerilor specifice, a altor elemente ale unui istoric medical, a semnelor într-un examen fizic, fie prin calcularea fiecărei constatări ca test în sine cu propria sensibilitate și specificitate, fie cel puțin făcând o estimare aproximativă a probabilității individuale de pre-test.

în aceste cazuri, prevalența în grupul de referință nu este complet exactă în reprezentarea probabilității pre-test a individului și, în consecință, valoarea predictivă (pozitivă sau negativă) nu este complet exactă în reprezentarea probabilității post-test a individului de a avea condiția țintă.

în aceste cazuri, o probabilitate posttest poate fi estimată mai precis utilizând un raport de probabilitate pentru test. Raportul de probabilitate este calculat din sensibilitatea și Specificitatea testului și, prin urmare, nu depinde de prevalența în grupul de referință și, de asemenea, nu se modifică odată cu probabilitatea pre-test modificată, spre deosebire de valorile predictive pozitive sau negative (care s-ar schimba). De asemenea, de fapt, valabilitatea probabilității post-test determinată din raportul de probabilitate nu este vulnerabilă la părtinirea eșantionării în ceea ce privește cei cu și fără condiție din eșantionul populației și poate fi făcută ca un studiu de caz-control care adună separat pe cei cu și fără condiție.

estimarea probabilității post-test din probabilitatea pre-test și raportul de probabilitate merge după cum urmează:

• pretest odds = (Pretest probability / (1-pretest probability)
• posttest odds = pretest odds * Probability ratio

în ecuația de mai sus, probabilitatea post-test pozitivă este calculată folosind raportul de probabilitate pozitiv, iar probabilitatea post-test negativă este calculată folosind raportul de probabilitate negativ.

• probabilitatea Posttest = cote Posttest / (cote Posttest+ 1)

Fagan nomogram

relația poate fi, de asemenea, estimată printr-o așa-numită nomogramă Fagan (prezentată în dreapta) făcând o linie dreaptă din punctul probabilității pre-test date la raportul de probabilitate dat în scalele lor, care, la rândul său, estimează probabilitatea post-test în punctul în care acea linie dreaptă își traversează scara.

probabilitatea post-test poate fi, la rândul său, utilizată ca probabilitate pre-test pentru teste suplimentare dacă continuă să fie calculată în același mod.

• diagrama referitoare la probabilitățile pre și post-test, curba verde (jumătatea stângă sus) reprezentând un test pozitiv și curba roșie (jumătatea dreaptă jos) reprezentând un test negativ, pentru cazul sensibilității de 90% și specificității de 90%, corespunzând unui raport de probabilitate pozitiv de 9 și unui raport de probabilitate negativ de 0,111. Lungimea săgeților verzi reprezintă schimbarea probabilității absolute (mai degrabă decât relativă) dată unui test pozitiv, iar săgețile roșii reprezintă schimbarea probabilității absolute dată unui test negativ.
  se poate observa din lungimea săgeților că, la probabilități pre-test scăzute, un test pozitiv oferă o schimbare mai mare a probabilității absolute decât un test negativ (o proprietate care este în general valabilă atâta timp cât specificitatea nu este mult mai mare decât sensibilitatea). În mod similar, la probabilități ridicate de pre-test, un test negativ oferă o schimbare mai mare a probabilității absolute decât un test pozitiv (o proprietate care este în general valabilă atâta timp cât sensibilitatea nu este mult mai mare decât specificitatea).

• relația dintre probabilitățile pre-și post-test pentru diferite pozitive ale raportului de probabilitate (jumătatea stângă sus) și diferite negative ale raportului de probabilitate (jumătatea dreaptă jos).

este posibil să se efectueze un calcul al raporturilor de probabilitate pentru testele cu valori continue sau mai mult de două rezultate, care este similar cu calculul rezultatelor dihotomice. În acest scop, se calculează un raport de probabilitate separat pentru fiecare nivel al rezultatului testului și se numește raporturi de probabilitate specifice intervalului sau stratului.

Exempluedit

o persoană a fost examinată cu testul sângelui ocult fecal (FOB) pentru a estima probabilitatea ca acea persoană să aibă starea țintă a cancerului intestinal și a căzut pozitiv (sângele a fost detectat în scaun). Înainte de test, acea persoană avea o probabilitate pre-test de a avea cancer intestinal de, de exemplu, 3% (0,03), așa cum ar fi putut fi estimat prin evaluarea, de exemplu, a istoricului medical, a examinării și a testelor anterioare ale acelei persoane.

sensibilitatea, specificitatea etc. din testul FOB au fost stabilite cu un eșantion de populație de 203 de persoane (fără o astfel de ereditate) și au căzut după cum urmează:

din aceasta, se pot stabili raporturile de probabilitate ale testului:

1. raportul de probabilitate pozitiv = sensibilitate /(1-specificitate) = 66.67% / (1 − 91%) = 7.4
2. raport de probabilitate negativ = (1-sensibilitate) / specificitate = (1 − 66.67%) / 91% = 0.37

• probabilitatea Pretest (în acest exemplu) = 0.03
• cote Pretest = 0.03 / (1 – 0.03) = 0.0309
• cote posttest pozitive = 0.0309 * 7.4 = 0.229
• probabilitate posttest pozitivă= 0.229 / (0.229 + 1) = 0.186 sau 18.6%

astfel, individul respectiv are o probabilitate post-test (sau „risc post-test”) de 18,6% de a avea cancer intestinal.

prevalența în eșantionul populației este calculată ca fiind:

• prevalență = (2 + 1) / 203 = 0.0148 sau 1.48%

probabilitatea pre-test a individului a fost de peste două ori mai mare decât cea a eșantionului populației, deși probabilitatea post-test a individului a fost mai mică de două ori decât cea a eșantionului populației (care este estimată prin valoarea predictivă pozitivă a testului de 10%), opusă a ceea ce ar rezulta printr-o metodă mai puțin precisă de înmulțire a riscurilor relative.

surse specifice de inexactitateedit

sursele specifice de inexactitate atunci când se utilizează raportul de probabilitate pentru a determina o probabilitate post-test includ interferența cu determinanții sau testele anterioare sau suprapunerea țintelor de testare, după cum se explică mai jos:

interferența cu testEdit

probabilitatea Post-test, estimată din probabilitatea pre-test cu raportul de probabilitate, trebuie tratată cu precauție la persoanele cu alți factori determinanți (cum ar fi factorii de risc) decât populația generală, precum și la persoanele care au fost supuse testelor anterioare, deoarece astfel de factori determinanți sau teste pot influența, de asemenea, testul în sine în moduri imprevizibile, provocând în continuare rezultate inexacte. Un exemplu cu factorul de risc al obezității este că grăsimea abdominală suplimentară poate face dificilă palparea organelor abdominale și poate reduce rezoluția ultrasonografiei abdominale și, în mod similar, contrastul de bariu rămas dintr-o radiografie anterioară poate interfera cu examinările abdominale ulterioare, reducând efectiv sensibilitățile și specificitățile unor astfel de teste ulterioare. Pe de altă parte, efectul interferenței poate îmbunătăți eficacitatea testelor ulterioare în comparație cu utilizarea în grupul de referință, cum ar fi unele examinări abdominale fiind mai ușoare atunci când sunt efectuate pe persoane subponderale.

suprapunerea testeloredit

în plus, valabilitatea calculelor pe baza oricărei probabilități pre-test care este ea însăși derivată dintr-un test anterior depinde de faptul că cele două teste nu se suprapun în mod semnificativ în ceea ce privește parametrul țintă testat, cum ar fi testele de sânge ale substanțelor aparținând uneia și aceleiași căi metabolice perturbate. Un exemplu de extremă a unei astfel de suprapuneri este locul în care sensibilitatea și specificitatea au fost stabilite pentru un test de sânge care detectează „substanța X” și, de asemenea, pentru unul care detectează „substanța Y”. Dacă, de fapt, „substanța X” și „substanța Y” sunt una și aceeași substanță, atunci efectuarea a două teste consecutive ale aceleiași substanțe poate să nu aibă deloc valoare diagnostică, deși calculul pare să arate o diferență. Spre deosebire de interferențele descrise mai sus, creșterea suprapunerii testelor scade doar eficacitatea acestora. În mediul medical, valabilitatea diagnosticului este crescută prin combinarea testelor diferitelor modalități pentru a evita suprapunerile substanțiale, de exemplu în realizarea unei combinații de test de sânge, biopsie și radiografie.

metode de depășire a inexactității

pentru a evita astfel de surse de inexactitate prin utilizarea raporturilor de probabilitate, metoda optimă ar fi adunarea unui grup mare de referință de indivizi echivalenți, pentru a stabili valori predictive separate pentru utilizarea testului la astfel de indivizi. Cu toate acestea, cu mai multe cunoștințe despre istoricul medical al unui individ, examinarea fizică și testul anterior etc. acel individ devine mai diferențiat, cu dificultăți din ce în ce mai mari de a găsi un grup de referință pentru a stabili valori predictive adaptate, făcând o estimare a probabilității post-test prin valori predictive nevalide.

o altă metodă de depășire a acestor inexactități este evaluarea rezultatului testului în contextul criteriilor de diagnostic, așa cum este descris în secțiunea următoare.

cu risc relativedit

probabilitatea Post-test poate fi uneori estimată prin înmulțirea probabilității pre-test cu un risc relativ dat de test. În practica clinică, acest lucru se aplică de obicei în evaluarea unui istoric medical al unui individ, unde „testul” este de obicei o întrebare (sau chiar presupunere) cu privire la diverși factori de risc, de exemplu, sexul, fumatul sau greutatea, dar poate fi un test substanțial, cum ar fi punerea individului pe o scară de cântărire. Atunci când se utilizează riscuri relative, probabilitatea rezultată este de obicei mai degrabă legată de individul care dezvoltă afecțiunea pe o perioadă de timp (similar cu incidența într-o populație), în loc să fie probabilitatea unui individ de a avea condiția în prezent, dar poate fi indirect o estimare a acestuia din urmă.

utilizarea raportului de risc poate fi utilizată oarecum similar cu riscul relativ.

un factor de riscredit

pentru a stabili un risc relativ, riscul dintr-un grup expus este împărțit la riscul dintr-un grup neexpus.

dacă se ia în considerare un singur factor de risc al unei persoane, probabilitatea post-test poate fi estimată prin înmulțirea riscului relativ cu riscul din grupul de control. Grupul de control reprezintă de obicei populația neexpusă, dar dacă este expusă o fracțiune foarte mică a populației, atunci prevalența în populația generală poate fi adesea presupusă egală cu prevalența în grupul de control. În astfel de cazuri, probabilitatea post-test poate fi estimată prin înmulțirea riscului relativ cu riscul în populația generală.

de exemplu, incidența cancerului de sân la o femeie din Regatul Unit la vârsta de 55 până la 59 de ani este estimată la aproximativ 280 de cazuri la 100.000 pe an, iar factorul de risc de a fi fost expus la radiații ionizante cu doze mari la piept (de exemplu, ca tratamente pentru alte tipuri de cancer) conferă un risc relativ de cancer de sân între 2,1 și 4,0, comparativ cu cel neexpus. Deoarece o fracțiune scăzută a populației este expusă, prevalența în populația neexpusă poate fi presupusă egală cu prevalența în populația generală. Ulterior, se poate estima că o femeie din Regatul Unit care are vârsta cuprinsă între 55 și 59 de ani și care a fost expusă la radiații ionizante cu doze mari ar trebui să aibă riscul de a dezvolta cancer de sân pe o perioadă de un an cuprinsă între 588 și 1.120 în 100.000 (adică între 0,6% și 1,1%).

factori de risc Multipliedit

teoretic, riscul total în prezența mai multor factori de risc poate fi estimat aproximativ prin înmulțirea cu fiecare risc relativ, dar este în general mult mai puțin precis decât utilizarea raporturilor de probabilitate și se face de obicei numai pentru că este mult mai ușor de realizat atunci când sunt date doar riscuri relative, comparativ cu, de exemplu, conversia datelor sursă în sensibilități și specificități și calcularea prin rapoarte de probabilitate. De asemenea, riscurile relative sunt adesea date în loc de rapoarte de probabilitate în literatură, deoarece prima este mai intuitivă. Sursele de inexactitate a multiplicării riscurilor relative includ:

• riscurile Relative sunt afectate de prevalența afecțiunii în grupul de referință (spre deosebire de rapoartele de probabilitate, care nu sunt), iar această problemă are ca rezultat faptul că valabilitatea probabilităților post-test devine mai puțin valabilă, cu o diferență crescândă între prevalența în grupul de referință și probabilitatea pre-test pentru orice individ. Orice factor de risc cunoscut sau test anterior al unui individ conferă aproape întotdeauna o astfel de diferență, scăzând validitatea utilizării riscurilor relative în estimarea efectului total al mai multor factori de risc sau teste. Majoritatea medicilor nu iau în considerare în mod corespunzător astfel de diferențe de prevalență atunci când interpretează rezultatele testelor, ceea ce poate provoca erori inutile de testare și diagnosticare.
• o sursă separată de inexactitate a multiplicării mai multor riscuri relative, luând în considerare doar testele pozitive, este că tinde să supraestimeze riscul total în comparație cu utilizarea raporturilor de probabilitate. Această supraestimare poate fi explicată prin incapacitatea metodei de a compensa faptul că riscul total nu poate fi mai mare de 100%. Această supraestimare este destul de mică pentru riscuri mici, dar devine mai mare pentru valori mai mari. De exemplu, riscul de a dezvolta cancer de sân la o vârstă mai mică de 40 de ani la femeile din Regatul Unit poate fi estimat la aproximativ 2%. De asemenea, studiile asupra evreilor Ashkenazi au indicat că o mutație în BRCA1 conferă un risc relativ de 21,6 de a dezvolta cancer de sân la femeile cu vârsta sub 40 de ani, iar o mutație în BRCA2 conferă un risc relativ de 3.3 din dezvoltarea cancerului de sân la femeile Sub 40 de ani. Din aceste date, se poate estima că o femeie cu o mutație BRCA1 ar avea un risc de aproximativ 40% din dezvoltarea cancerului de sân la o vârstă mai mică de 40 de ani, iar femeia cu o mutație BRCA2 ar avea un risc de aproximativ 6%. Cu toate acestea, în situația destul de improbabilă de a avea atât o mutație BRCA1, cât și o mutație BRCA2, pur și simplu înmulțirea cu ambele riscuri relative ar duce la un risc de peste 140% de a dezvolta cancer de sân înainte de vârsta de 40 de ani, ceea ce nu poate fi corect în realitate.

efectul (cel din urmă menționat) al supraestimării poate fi compensat prin conversia riscurilor în Cote și a riscurilor relative în raporturi de cote. Cu toate acestea, acest lucru nu compensează efectul (menționat anterior) al oricărei diferențe între probabilitatea pre-test a unui individ și prevalența în grupul de referință.

o metodă pentru a compensa ambele surse de inexactitate de mai sus este de a stabili riscurile relative prin analiza de regresie multivariată. Cu toate acestea, pentru a-și păstra valabilitatea, riscurile relative stabilite ca atare trebuie înmulțite cu toți ceilalți factori de risc din aceeași analiză de regresie și fără adăugarea altor factori în afara analizei de regresie.

în plus, înmulțirea mai multor riscuri relative prezintă același risc de a nu se suprapune importante ale factorilor de risc incluși, în mod similar cu utilizarea ratelor de probabilitate. De asemenea, diferiți factori de risc pot acționa în sinergie, rezultând că, de exemplu, doi factori care ambii au individual un risc relativ de 2 au un risc relativ total de 6 atunci când ambii sunt prezenți sau se pot inhiba reciproc, oarecum similar cu interferența descrisă pentru utilizarea raporturilor de probabilitate.

după criterii de diagnostic și reguli de predicție clinicăedit

majoritatea bolilor majore au stabilit criterii de diagnostic și/sau reguli de predicție clinică. Stabilirea criteriilor de diagnostic sau a regulilor de predicție clinică constă într-o evaluare cuprinzătoare a multor teste care sunt considerate importante în estimarea probabilității unei afecțiuni de interes, uneori incluzând și modul de împărțire a acesteia în subgrupuri și când și cum se tratează afecțiunea. O astfel de stabilire poate include utilizarea valorilor predictive, a raporturilor de probabilitate, precum și a riscurilor relative.

de exemplu, criteriile ACR pentru lupusul eritematos sistemic definesc diagnosticul ca prezența a cel puțin 4 din 11 constatări, fiecare dintre acestea putând fi privită ca o valoare țintă a unui test cu propria sensibilitate și specificitate. În acest caz, a existat o evaluare a testelor pentru acești parametri țintă atunci când au fost utilizați în combinație în ceea ce privește, de exemplu, interferența dintre aceștia și suprapunerea parametrilor țintă, încercând astfel să se evite inexactitățile care ar putea apărea altfel dacă se încearcă calcularea probabilității bolii folosind rapoarte de probabilitate ale testelor individuale. Prin urmare, dacă au fost stabilite criterii de diagnostic pentru o afecțiune, este, în general, cel mai adecvat să se interpreteze orice probabilitate post-test pentru acea afecțiune în contextul acestor criterii.

de asemenea, există instrumente de evaluare a riscului pentru estimarea riscului combinat al mai multor factori de risc, cum ar fi instrumentul online Din Framingham Heart Study pentru estimarea riscului pentru rezultatele bolii coronariene folosind mai mulți factori de risc, inclusiv vârsta, sexul, lipidele din sânge, tensiunea arterială și fumatul, fiind mult mai precise decât multiplicarea riscurilor relative individuale ale fiecărui factor de risc.

totuși, un medic cu experiență poate estima probabilitatea post-test (și acțiunile pe care le motivează) printr-o analiză largă, incluzând criterii și reguli în plus față de alte metode descrise anterior, incluzând atât factorii de risc individuali, cât și performanțele testelor care au fost efectuate.