Post on 06-Feb-2017
CURS POSTUNIVERSITAR 15-19.05.2006
Evaluarea testelor diagnostice
Conf. Dr. Emilian Damian Popovici
Planul prezentării
Justificarea evaluării testelor diagnostice;
Indicatorii de evaluare a testelor diagnostice;
Curba ROC;
Teste multiple;
Analiza supravieţuirii.
Justificarea evaluării testelor diagnostice
O bună parte din activitatea unui clinician constă în elaborareaunor strategii de diagnostic:
coroborarea datelor anamnestice cu examenul clinic general şi cu informaţiile furnizate de investigaţiile paraclinice, în vederea stabilirii unui diagnostic.
Anamneză
Ex. clinic
Investigaţii
diagnostic
Justificarea evaluării testelor diagnostice
Din punct de vedere etic, creşterea utilizării tehnicilor noi de
diagnostic este justificată de ameliorarea calităţii actului
medical;
Problema fundamentală este de a demonstra eficienţa acestora
în procesul de ameliorare a stării de sănătate ;
Orice strategie şi tehnică de diagnostic trebuie evaluată,
urmărind obligatoriu punctul de vedere al pacientului, al
medicului, dar şi al societăţii.
Punctul de vedere al pacientului
Pentru pacient, un test diagnostic trebuie să fie:
Eficient – precizia lui trebuie să fie cât mai bună (cât mai
sensibil şi mai specific), pentru a minimiza numărul de
cazuri fals pozitive/fals negative;
Cât mai inofensiv!
Punctul de vedere al medicului
Pentru medic, un test diagnostic trebuie să fie:
Eficace:
Un test pozitiv conduce la aplicarea unui tratament: se
poate spune că pozitivitatea testului a crescut în mod
semnificativ probabilitatea ca boala să existe şi deci să
se propună un tratament;
Un test negativ poate împiedica medicul să trateze o
afecţiune potenţial severă;
Comparativ mai bun decât eventualele teste clasice,
Cu cât mai puţine limite şi dezavantaje;
Cât mai inofensiv pentru pacient.
Punctul de vedere al societăţii
Combină argumentele pacientului cu cele ale medicului ;
Rolul primordial, din punct de vedere al managementului
sanitar, în alegerea unei proceduri diagnostice, îl joacă
raportul cost – eficacitate.
Descrierea performanţelor unui nou test
diagnostic
Evaluarea unui nou test diagnostic porneşte de la identificarea
grupului de pacienţi cu o anumită afecţiune, utilizând un test
clasic, de referinţă;
Limite:
Adesea, testul de referinţă este mai riscant, mai dificil de
executat sau imposibil de aplicat (ex: biopsia cerebrală
postmortem – test de referinţă pentru boala Alzheimer);
Pentru anumite afecţiuni, nu există test de referinţă –
angina pectorală.
Descrierea performanţelor unui nou test
diagnostic
Compararea noului test cu un standard imperfect poate
conduce la concluzii eronate:
Dacă noul test detectează cu mai mare acurateţe bolnavii
decât standardul, aceşti pacienţi vor fi catalogaţi drept fals-
pozitivi;
Dacă noul test este negativ pentru mai multe persoane fără
afecţiunea respectivă versus testul standard, aceşti pacienţi
vor fi catalogaţi drept fals-negativi;
Valoarea prag a testului diagnostic
Centralizarea rezultatelor
Definiţii:
Real pozitivi: subiecţii bolnavi, corect identificaţi de testul
diagnostic;
Falşi pozitivi: subiecţii fără afecţiunea respectivă,
etichetaţi de noul test drept bolnavi;
Real negativi: subiecţii fără afecţiunea respectivă, corect
identificaţi de testul diagnostic ;
Falşi negativi: subiecţii bolnavi, etichetaţi de noul test
drept sănătoşi
Centralizarea rezultatelor
a RP b FP
c FN d RN
B + B - Total
a+b
c+d
T +
T -
Total b+da+c
Tabel de contingenţă 2 x 2
• pe baza acestuia se evaluzază performanţele testului !
Indicatorii de evaluare a testului
Sensibilitatea:
probabilitatea subiecţilor bolnavi de a avea un rezultat pozitiv
Test sensibil :
Rezultatele fals negative sunt rare;
Un astfel de test trebuie ales când o boală este gravă şi nu
poate fi ignorată, când există un tratament pentru această
boală sau când un eventual fals pozitiv nu are consecinţe
dăunătoare pentru pacient;
rezultat negativ - medicul poate fi destul de sigur că
elimină boala.
Sensibilitatea = P(T+/ B+) = a/a+c
Indicatorii de evaluare a testului
Specificitatea:
probabilitatea subiecţilor sănătoşi de a avea un rezultat negativ
Test specific:
Rezultatele fals pozitive sunt rare;
Un test specific trebuie ales când un rezultat fals pozitiv
poate fi dăunător pentru pacient, din punct de vedere fizic,
psihologic sau economic;
rezultat pozitiv - medicul poate fi destul de sigur că boala
este prezentă.
Specificitatea = P(T-/ B-) = d/b+d
Indicatorii de evaluare a testului
rata falsei negativităţi – probabilitatea unui subiect bolnav de
a avea un reultat negativ
rata falsei pozitivităţi – probabilitatea unui subiect sănătos de
a avea un reultat pozitiv
RFN = P(T- / B+) = c/a+c
RFP = P(T+ / B-) =b/b+d
Indicatorii de evaluare a testului
valoarea predictivă pozitivă a testului :
probabilitatea de a avea boala, când testul este pozitiv;
Se alege un test cu o valoare predictivă pozitivă ridicată atunci
când tratamentul unui subiect diagnosticat pozitiv greşit poate
avea urmări grave.
VPP = P(B+ / T+) = a/a+b
Indicatorii de evaluare a testului
valoarea predictivă negativă a testului
probabilitatea de a nu avea boala, când testul este negativ
Un test cu o valoare predictivă negativă ridicată trebuie reţinut,
când absenţa tratamentului la un bolnav cu diagnostic negativ
greşit nu influentează major evoluţia afecţiunii.
VPN = P(B- / T-) = d/c+d
Indicatorii de evaluare a testului
Interconexiuni:
cu cât testul este mai sensibil, cu atât este mai bună valoarea
predictivă negativă şi medicul va fi mai sigur că pacientul care
are testul normal nu prezintă boala;
cu cât testul este mai specific, VPP este mai mare iar medicul
este mai sigur că pacientul care are un test anormal prezintă şi
boala căutată;
VP a testului depinde şi de prevalenţa bolii căutate:
când scade prevalenţa bolii,VPP scade şi VPN creşte;
când creşte prevalenţa bolii,VPP creşte şi VPN scade.
Indicatorii de evaluare a testului
Prevalenţa
Proporţia subiecţilor bolnavi din populaţia studiată
Se mai numeşte şi probabilitate pretest;
Prevalenţa se determină cu acurateţe doar dacă eşantionulrandomizat este reprezentativ pentru populaţia respectivă;
În practică, multe studii clinice sunt efectuate pe eşantioanede pacienţi internaţi şi nu sunt reprezentative la nivelpopulaţional.
Prevalenţa = P(B+) = nr. cazuri de boală
nr. total subiecţi incluşi în studiu
Regula lui Bayes
Permite trecerea de la probabilitatea de a avea un test pozitiv
sau negativ, ştiind că există sau nu boala, la probabilitatea de a
avea sau nu avea boala, ştiind că testul este pozitiv sau negativ.
P(A/B) = P(B/A)P(A)
P(B/A)P(A)+P(B/A’)P(A’)
VPP = P(B+/T+)=P(T+/B+)P(B+)
P(T+/B+)P(B+)+P(T+/B-)P(B-)
Curba ROC
(Receiver operator characteristic curve)
curba caracteristică performanţei unui test ;
exprimă relaţia dintre sensibilitatea şi specificitatea unui test
diagnostic;
Este evident că medicul doreşte să dispună de un test
diagnostic, în acelaşi timp, sensibil şi specific;
Acest lucru nu este posibil în practică;
Trebuie întotdeauna făcut un compromis între sensibilitate şi
specificitate;
se poate folosi pentru a compara în mod practic 2 teste diferite
pentru diagnosticarea aceleiaşi boli.
Curba ROC
1. Se ia în considerare procentul de cazuri real pozitive
(sensibilitate) pe abscisă şi procentul de rezultate fals pozitive
(specificitate) pe ordonată.
2. Determinarea punctelor curbei a = (sensibilitate; specificitate)
Curba ROC
Un test cu o bună putere discriminatorie va ocupa partea
stânga superioară a graficului: astfel, mărind progresiv
sensibilitatea, nu există nici o pierdere de specificitate.
Curba ROC
Un test mai puţin performant are o curbă ROC ce cade mai
aproape de diagonala graficului, mergând din partea stângă
inferioară spre partea dreaptă superioară a graficului;
Precizia globală a testului poate fi descrisă prin suprafaţa de
sub curba ROC;
cu cât este mai mare această suprafaţă, cu atât este mai bun
testul.
Curba ROC
1. Detectarea mamografică a microcalcifierilor;
2. Detectarea mamografică a opacităţilor;
Analiza unui nou test diagnostic
1. Compararea cu un test clasic de referinţă:
Etichetarea subiecţilor în bolnavi sau sănătoşi, conform
testului clasic de diagnosticare şi a celui nou testat, trebuie
să se efectueze independent, fără a se cunoşte rezulatele;
2. Precizia şi exactitate măsurătorilor:
Inexactitatea măsurătorilor creşte variaţia variabilei
măsurate şi scade specificitatea şi sensibilitatea testului;
Standardizarea şi aplicarea repetată creşte precizia;
Analiza unui nou test diagnostic
• lipsa de calibrare a aparaturii de măsurare!
Analiza unui nou test diagnostic
3. Utilizarea unui eşantion adecvat patologiei respective:
Un test ce clasifică subiecţii în bolnavi şi sănătoşi este
mai puţin folositor pentru realizarea diagnosticului
diferenţial faţă de alte boli cu semne şi simptome similare;
Dacă variabila testului diagnostic este corelată cu
severitatea bolii, testul poate detecta pacienţi în perioada
floridă şi mai puţin pacienţi în etapele incipiente, în care
eficacitatea terapeutică ar fi superioară;
Analiza unui nou test diagnostic
3. Descrierea adecvată a eşantionului studiat
pentru aprecierea posibilităţii de generalizare la nivel
populaţional;
4. Criterii clare şi adecvate de definire a normalităţii;
Reproductibilitatea
Arată concordanţa rezultatelor mai multor măsurători;
Cuantificarea reproductibilităţii se bazează pe indicele kappa
(K);
Depinde de sensibilitatea şi specificitate testului dar şi de şansa
interpretării;
Reproductibilitatea
Indicele K evaluează reproductibilitatea, observată în raport cuconcordanţa dată de hazard:
OA = acord observat = (a + d)/(a + b + c + d);
EA = acord aşteptat = [{(a + b)/n} x {(a + c)/n}] + [{(c +d)/n} x {(b + d)/n}] ;
K = (OA-EA) / (1-EA)
K = 1 pentru o concordanţă perfectă;
K = 0 când nu există concordanţă decât sub efectulhazardului;
Valorile negative ale K indică existenţa unor şanse maireduse de acord decât cele observate sub efectul hazardului;
Teste multiple
Majoritatea testelor diagnostice nu sunt perfecte iar rezultatele
unui singur test sunt, foarte frecvent, insuficiente;
Algoritmul de stabilire a diagnosticului utilizează mai multe
teste paraclinice, aplicate:
În paralel
În serie
Test 1
Test 2
Test 1 Test 2
Teste multiple
în paralel, concomitent : ex: multiple probe toxicologice
sangvine;
Un rezultat pozitiv la oricare din teste este relevant
pentru boală;
Utile în situaţii de urgenţă; când este necesar un test
sensibil, dar se dispune de 2 sau 3 teste mai puţin
sensibile;
Măresc sensibilitatea, VPN şi scad specificitatea;
Folosindu-le în paralel creşte sensibilitatea
diagnosticului, cu preţul existenţei rezultatelor fals
pozitive şi a tratamentelor inutile.
Teste multiple
în serie, unele după altele – seria se iniţiază doar dacă testuliniţial, mai simplu şi mai puţin agresiv, este pozitiv;
Toate testele trebuie să fie pozitive pentru a se consideraboală;
Se pot aplica la rece;
Scad sensibilitatea, cresc specificitatea şi VPP;
Medicul este mai sigur de realitatea bolii, dar riscă să aibămai multe rezultate fals negative;
Utile când nici unul dintre testele disponibile nu estefoarte specific;
testul mai specific trebuie folosit primul, testul maisensibil va fi folosit ulterior;
Mai puţini pacienţi vor face acelaşi test, dar acelaşi numărde bolnavi va fi diagnosticat.
Prognosticul
Ideal, stabilirea prognosticului trebuie să includă măsurarea
tuturor datelor clinice relevante:
Durata vieţii;
Calitatea ei;
Decesul.
Pentru determinarea istoriei naturale şi a prognozei,
eşantioanele nu trebuie selecţionate – ex: din asistenţa primară,
mai bun decât din asistenţa secundară;
Prognosticul
Se măsoară:
Fatalitatea;
Probabilitatea de supravieţuire;
Se precizează data debutului şi durata urmăririi:
Curbe Kaplan Mayer
Metoda actuarială
“Viaţa trebuie trăită aşa cum este
pentru că ni s-a dat fără să o cerem
şi ni se va lua fără să fim întrebaţi”.
Anonim
Bibliografie
Rebecca Knapp, M.Clinton Miller III – Describing the
Performance of a Diagnostic Test, in Clinical Epidemiology
and Biostatistics,Williams & Wilkins, Baltimore, Maryland,
1992, 34-45
G.I.Mihalaş – Metodologia cercetării ştiinţifice medicale,
Curs postuniversitar, UMF Timişoara, 2006
C.Pop, Carmen Sima – Elemente de epidemiologie clinică.
Studiul diagnosticului,
http://www.emcb.ro/article.php?story=20030531133708000