{"id":1676,"date":"2014-11-23T23:35:01","date_gmt":"2014-11-23T23:35:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/?p=1676"},"modified":"2023-02-08T09:34:33","modified_gmt":"2023-02-08T08:34:33","slug":"rozpoznania-choroby-a-statystyczne-prawdopodobienstwo-testow-diagnostycznych","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/2014\/rozpoznania-choroby-a-statystyczne-prawdopodobienstwo-testow-diagnostycznych\/","title":{"rendered":"Rozpoznania choroby a statystyczne prawdopodobie\u0144stwo test\u00f3w diagnostycznych."},"content":{"rendered":"

W praktyce lekarskiej do ustalenia rozpoznania<\/strong> wykorzystujemy badania dodatkowe<\/strong><\/a> – testy diagnostyczne<\/a>.<\/strong> Ich celem jest potwierdzenie lub wykluczenie choroby<\/strong> u pacjenta.<\/p>\n

Od stopnia wiarygodno\u015bci testu<\/strong> zale\u017cy rozpoznanie i id\u0105ce za nim leczenie. Trudno np.\u00a0 kogo\u015b operowa\u0107 usuwaj\u0105c mu jaki\u015b narz\u0105d, je\u015bli nasze rozpoznanie opiera si\u0119 na niewiarygodnym te\u015bcie diagnostycznym, a co za tym idzie rozpoznaniu.<\/p>\n

Nale\u017cy zadawa\u0107 sobie spraw\u0119 z faktu, \u017ce badania dodatkowe maj\u0105 pewne ograniczenia. Nie zawsze s\u0105 one prawdziwe<\/span>. Mog\u0105 one tak\u017ce by\u0107 fa\u0142szywie dodatnie<\/span> (potwierdzaj\u0105 chorob\u0119, gdzie jej nie ma) lub fa\u0142szywie ujemne<\/span> (nie wykrywaj\u0105 istniej\u0105cej choroby u pacjenta). Dla pacjenta najwa\u017cniejsze jest jednak to, z jakim prawdopodobie\u0144stwem dodatni wynik testu pozwala rozpozna\u0107 u niego chorob\u0119. Na tym tle powstaj\u0105 cz\u0119sto nieporozumienia mi\u0119dzy lekarzem a pacjentem, a nawet tragedie \u017cyciowe i niepotrzebne zabiegi operacyjne lub samob\u00f3jstwa.<\/p>\n

Problemem mo\u017ce te\u017c by\u0107, kt\u00f3ry test diagnostyczny ma wi\u0119ksz\u0105 wiarygodno\u015b\u0107.
\nWi\u0119cej ciekawych informacji na ten temat jest w video wyk\u0142adach Mark H. Ebell MD, MS of the University of Georgia http:\/\/ebp.uga.edu\/courses\/
\nEvidence-Based Practice for the Health Professions: A Free Online Course<\/strong><\/a>
\nNp. Progowy model Rozpoznania<\/a> znajduje si\u0119 na stronie<\/p>\n

The Threshold Model of Diagnosis http:\/\/ebp.uga.edu\/courses\/Chapter%204%20-%20Diagnosis%20I\/2%20-%20Threshold%20model.html<\/a><\/h3>\n

W ocenie metod badawczych stosujemy wska\u017anik czu\u0142o\u015bci testu<\/strong> (prawdopodobie\u0144stwo dodatniego testu w przypadku obecno\u015bci choroby) i swoisto\u015b\u0107 testu<\/strong> (prawdopodobie\u0144stwo ujemnego testu, gdy nie ma choroby. Nale\u017cy tak\u017ce podkre\u015bli\u0107, \u017ce prawdopodobie\u0144stwa te okre\u015bla si\u0119 dla okre\u015blonych warunk\u00f3w prawdopodobie\u0144stwa wyst\u0105pienia choroby w danej populacji<\/span>. Inna mo\u017ce by\u0107 dla grupy ryzyka, a inna dla os\u00f3b bez takiego obci\u0105\u017cenia.<\/p>\n

\"czu\u0142o\u015b\u0107<\/a>\"rozk\u0142ad<\/a>\"rozk\u0142ad<\/a>\"wiarygodno\u015bc<\/a>Do opracowania cz\u0119\u015bci statystyczne wykorzysta\u0142em stron\u0119 producenta programu statystycznego
\nPQStat \u2013 Statystyczne Oprogramowanie Obliczeniowe. Dotycz\u0105c\u0105 test\u00f3w nieparametrycznych (kat. Nieuporz\u0105dkowane \u2013 Wiarygodno\u015b\u0107 diagnostyczna test<\/a>u.<\/p>\n

” Dla takiej tabeli mo\u017cemy wyliczy\u0107 podane ni\u017cej miary.
\n\u2022 Czu\u0142o\u015b\u0107 i swoisto\u015b\u0107 testu diagnostycznego<\/strong>
\nKa\u017cdy test diagnostyczny mo\u017ce w niekt\u00f3rych przypadkach uzyska\u0107 wyniki r\u00f3\u017cne od wynik\u00f3w rzeczywistych, na przyk\u0142ad test diagnostyczny na podstawie otrzymanych parametr\u00f3w klasyfikuje pacjenta do grupy os\u00f3b chorych na dan\u0105 chorob\u0119, b\u0105d\u017a zdrowych. W rzeczywisto\u015bci ilo\u015b\u0107 os\u00f3b zakwalifikowanych do powy\u017cszych grup przez test mo\u017ce si\u0119 r\u00f3\u017cni\u0107 od ilo\u015bci os\u00f3b rzeczywi\u015bcie zdrowych i rzeczywi\u015bcie chorych.
\nStosowane s\u0105 dwie miary oceny trafno\u015bci testu. S\u0105 to:<\/p>\n

o CZU\u0141O\u015a\u0106 DIAGNOSTYCZNA
\n<\/strong><\/p>\n

\u2013 opisuje zdolno\u015b\u0107 wykrywania os\u00f3b rzeczywi\u015bcie chorych (posiadaj\u0105cych dan\u0105 cech\u0119). Je\u015bli wi\u0119c badamy grup\u0119 os\u00f3b chorych, to czu\u0142o\u015b\u0107 daje nam informacje jaki procent z nich ma pozytywny wynik testu.<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 TP\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 prawdziwie pozytywni<\/h6>\n
czu\u0142o\u015b\u0107 = ——————–\u00a0 = ——————————<\/h6>\n
\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 TP+FN\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 suma chorych<\/h6>\n

 <\/p>\n

Przedzia\u0142 ufno\u015bci budowany jest w oparciu o metod\u0119 Cloppera-Pearsona dla pojedynczej proporcji.<\/p>\n

Inaczej – “Czu\u0142o\u015b\u0107<\/strong> testu jest to stosunek os\u00f3b chorych<\/strong> wykrytych przy jego u\u017cyciu do wszystkich chorych.” (Aby zapami\u0119ta\u0107, \u017ce czu\u0142o\u015b\u0107 dotyczy chorych – pomy\u015blmy, \u017ce ka\u017cdy chory potrzebuje czu\u0142o\u015bci \ud83d\ude42\u00a0 )<\/p>\n

Ze wzoru wynika, \u017ce CZU\u0141O\u015a\u0106 j<\/strong>est tym wi\u0119ksza im wi\u0119cej w\u015br\u00f3d chorych<\/strong> jest os\u00f3b z prawdziwie pozytywnym testem.\u00a0<\/strong><\/p>\n

o SWOISTO\u015a\u0106 DIAGNOSTYCZNA <\/strong>\u2013 opisuje zdolno\u015b\u0107 wykrywania os\u00f3b rzeczywi\u015bcie zdrowych<\/strong> (bez danej cechy). Je\u015bli wi\u0119c badamy grup\u0119 os\u00f3b zdrowych, to swoisto\u015b\u0107 daje nam informacje jaki procent z nich ma negatywny wynik testu.<\/p>\n

swoisty<\/a><\/span> \u00abb\u0119d\u0105cy szczeg\u00f3ln\u0105 w\u0142a\u015bciwo\u015bci\u0105 kogo\u015b lub czego\u015b\u00bb<\/p>\n

Inaczej – “Swoisto\u015b\u0107 testu jest to stosunek os\u00f3b wolnych od choroby<\/strong>, uznanych na podstawie prawid\u0142owych wynik\u00f3w<\/strong> testu do wszystkich os\u00f3b zdrowych<\/strong>, u kt\u00f3rych ten test wykonano<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 TN\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 prawdziwie negatywni<\/h6>\n
swoisto\u015b\u0107 = —————-\u00a0\u00a0 =\u00a0 ————————————<\/h6>\n
\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 FP+TN\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 suma zdrowych<\/h6>\n

Ze wzoru wynika, \u017ce SWOISTO\u015a\u0106 <\/strong>jest tym wi\u0119ksza im wi\u0119cej w\u015br\u00f3d zdrowych<\/strong> jest os\u00f3b z prawdziwie ujemnym testem.\u00a0<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Przedzia\u0142 ufno\u015bci budowany jest w oparciu o metod\u0119 Cloppera-Pearsona dla pojedynczej proporcji.
\n\u2022 Warto\u015bci predykcyjne dodatnie i ujemne oraz wsp\u00f3\u0142czynnik chorobowo\u015bci<\/strong>
\no Warto\u015b\u0107 predykcyjna dodatnia<\/span> (PPV)<\/strong> \u2013 prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce osobnik mia\u0142 chorob\u0119 maj\u0105c pozytywny wynik testu. Je\u015bli wi\u0119c badana osoba otrzyma\u0142a pozytywny wynik testu, to PPV daje jej informacj\u0119 na ile mo\u017ce by\u0107 pewna, \u017ce cierpi na dan\u0105 chorob\u0119.<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0 TP<\/h6>\n
PPV= \u00a0 ————
\nTP+FP
\nPrzedzia\u0142 ufno\u015bci budowany jest w oparciu o metod\u0119 Cloppera-Pearsona dla pojedynczej proporcji.
\no Warto\u015b\u0107 predykcyjna ujemna<\/span> (NPV)<\/strong> \u2013 prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce osobnik nie mia\u0142 choroby maj\u0105c negatywny wynik testu. Je\u015bli wi\u0119c badana osoba otrzyma\u0142a negatywny wynik testu, to NPV daje jej informacj\u0119 na ile mo\u017ce by\u0107 pewna, \u017ce nie cierpi na dan\u0105 chorob\u0119.<\/h6>\n
\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 TN<\/h6>\n
NPV=\u00a0\u00a0 ——————<\/h6>\n
\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 FN+TN<\/h6>\n
Przedzia\u0142 ufno\u015bci budowany jest w oparciu o metod\u0119 Cloppera-Pearsona dla pojedynczej proporcji.
\nWarto\u015bci predykcyjne dodatnie i ujemne s\u0105 zale\u017cne od rozpowszechnienia choroby (od wsp\u00f3\u0142czynnika chorobowo\u015bci).
\no Wsp\u00f3\u0142czynnik chorobowo\u015bc<\/strong>i \u2013 prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia choroby w populacji, dla kt\u00f3rej przeprowadzony by\u0142 test diagnostyczny.<\/h6>\n
\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 TP+FN<\/h6>\n
wsp\u00f3\u0142czynnik chorobowo\u015bci= ———————–<\/h6>\n
\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 n<\/h6>\n
<\/h6>\n

Przedzia\u0142 ufno\u015bci budowany jest w oparciu o metod\u0119 Cloppera-Pearsona dla pojedynczej proporcji.”<\/p>\n

 <\/p>\n

Zagadnienie oceny wska\u017anik\u00f3w statystycznych bada\u0144 diagnostycznych opisa\u0142a Pani Irena Cie\u015bli\u0144ska w Gazecie Wyborczej z 21.11.2014 str. 28 w artykule \u201eNieznajomo\u015b\u0107 matematyki zabija\u201d<\/strong><\/a>. W podtytule pojawia si\u0119 pytanie \u201eCzy lekarze rozumiej\u0105 wyniki bada\u0144, kt\u00f3re zlecaj\u0105 pacjentom? Niestety nie. A straszenie mo\u017ce by\u0107 dla ludzi \u015bmiertelne.\u201d<\/p>\n

Nie ukrywam, \u017ce artyku\u0142 ten by\u0142 dla mnie inspiracj\u0105, do powstania obecnego wpisu.<\/p>\n

Autorka poda\u0142a kilka przyk\u0142ad\u00f3w, jak niew\u0142a\u015bciwa interpretacja wska\u017anik\u00f3w statystycznych mo\u017ce prowadzi\u0107 do fa\u0142szywych wniosk\u00f3w.<\/p>\n

Po pierwsze<\/span> ustalenie wska\u017anik\u00f3w bada\u0144 dla danej populacji. Dodatni wynik HIV u os\u00f3b z grupy ryzyka jest czu\u0142y w 99,9% i swoisty w 99,9%. Oznacza to prawie 100% potwierdzenia choroby. Natomiast dla os\u00f3b spoza grupy ryzyka dodatni jest prawdziwy dla rozpoznania HIV tylko dla oko\u0142o 50% os\u00f3b z takim wynikiem. (czyli wska\u017aniki czu\u0142o\u015bci i swoisto\u015bci dla tej grupy b\u0119d\u0105 inne).<\/p>\n

Po drugie<\/span> \u2013 obliczenie prawdopodobie\u0144stwa choroby przy dodatnim te\u015bcie<\/span> w oparciu o statystyczn\u0105 cz\u0119sto\u015b\u0107 wyst\u0119powania choroby w populacji oraz\u00a0 swoisto\u015b\u0107 i czu\u0142o\u015b\u0107 testu.<\/span> Nie mo\u017cna uto\u017csamia\u0107 czu\u0142o\u015bci testu z prawdopodobie\u0144stwem potwierdzenia choroby u osoby z dodatnim wynikiem testu.<\/strong> Tzn., \u017ce 90% czu\u0142o\u015b\u0107 testu nie oznacza, \u017ce w 90% pacjent ma dan\u0105 chorob\u0119. Poniewa\u017c mo\u017ce to by\u0107 tak\u017ce fa\u0142szywie dodatni wyniki , co mo\u017ce doprowadzi\u0107 do sytuacji, \u017ce prawdopodobie\u0144stwo choroby mo\u017ce wynosi\u0107 np. 9% mimo dodatniego wyniku.<\/p>\n

Przyk\u0142ad z artyku\u0142u: \u201eNowotw\u00f3r piersi atakuje 0,8% kobiet. To oznacza, \u017ce z 1000 kobiet chorych jest osiem, zdrowych 992. Wyobra\u017amy sobie, \u017ce wszystkie 1000 kobiet ma zrobion\u0105 mammografi\u0119. Poniewa\u017c czu\u0142o\u015b\u0107 testu wynosi 90%, pozytywny wynik testu otrzyma tylko 7 z tych o\u015bmiu chorych. W\u015br\u00f3d 992 pa\u0144, kt\u00f3re raka nie maj\u0105, 7%, czyli oko\u0142o 70, te\u017c dostanie wynik pozytywny\u201d (moja uwaga – autorka prawdopodobnie przyj\u0119\u0142a swoisto\u015b\u0107 testu w granicach 93% – co daje 7% fa\u0142szywie dodatnich wynik\u00f3w). \u201eW sumie na 1000 badanych pozytywny wynik otrzyma 70 zdrowych i 7 chorych razem 77. Szansa, \u017ce mam raka, je\u015bli mammografia da\u0142a pozytywny wynik , wynosi wi\u0119c 7\/77,1\/11, czyli blisko 9%. Dziewi\u0119\u0107 a nie 90%<\/strong>\u201d. (moja uwaga 7% z 77 =9% bo 7*100\/77=9%).<\/p>\n

Czyli warto\u015b\u0107 predykcyjna dodatnia (PPV) wynosi 9%<\/strong><\/p>\n

Poni\u017cej przedstawiam m\u00f3j schemat graficzny dotycz\u0105cy tego artyku\u0142u oraz inne grafiki z nim zwi\u0105zane<\/p>\n

\"Mammografia<\/a>Oceniaj\u0105c czu\u0142o\u015b\u0107 i swoisto\u015b\u0107 testu oraz prawdopodobie\u0144stwo choroby nale\u017cy uwzgl\u0119dni\u0107 tak\u017ce jakiej grupy badanych dotyczy dany test \u2013 czy wyst\u0119powania choroby w ca\u0142ej populacji na ziemi, czy tylko os\u00f3b z grupy ryzyka. Jak pokaza\u0142a w swoim artykule Pani Irena Ciesli\u0144ska na przyk\u0142adzie HIV \u2013 prawdopodobie\u0144stwo choroby przy dodatnim te\u015bcie w grupie ryzyka wynosi oko\u0142o 100% (czu\u0142o\u015b\u0107 i swoisto\u015b\u0107 testu 99,9%), ale ten sam dodatni test w ca\u0142ej populacji (spoza grupy ryzyka) mo\u017ce potwierdzi\u0107 chorob\u0119 tylko u 50% os\u00f3b z tym wynikiem.<\/p>\n

\"czu\u0142o\u015b\u0107Dodano<\/a><\/p>\n

Tablica pomy\u0142ek<\/a> tak\u017ce mo\u017ce by\u0107 pomocna w analizie b\u0142\u0119d\u00f3w –<\/p>\n

dodano 4.04.2020 w czasie pandemii coronawirusa COVID-19<\/p>\n

wpis – W\u0105tpliwy test. Czy ten zgon by\u0142 z powodu COVID-19?<\/a><\/p>\n

Warto obejrze\u0107 fil na YouTube – obliczanie swoisto\u015bci i czu\u0142o\u015bci Plus Projekt www.zadania-projekty.pl<\/a><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Metodologia bada\u0144 medycznych.<\/a> Streszczenie. Agata Zywert<\/em><\/h1>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

W praktyce lekarskiej do ustalenia rozpoznania wykorzystujemy badania dodatkowe – testy diagnostyczne. Ich celem jest potwierdzenie lub wykluczenie choroby u pacjenta. Od stopnia wiarygodno\u015bci testu zale\u017cy rozpoznanie i id\u0105ce za nim leczenie. Trudno np.\u00a0 kogo\u015b operowa\u0107 usuwaj\u0105c mu jaki\u015b narz\u0105d, … Czytaj dalej →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1,17,22,4],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1676"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1676"}],"version-history":[{"count":28,"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1676\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6747,"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1676\/revisions\/6747"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1676"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1676"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1676"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}