Kap3 Diagnos

Post on 04-Jul-2015

1.416 views 1 download

description

kap 3 fletcher: sensitivitet, specificitet, likelihood ratios

Transcript of Kap3 Diagnos

DiagnosKap 3. Jonas Ludvigsson

Fletcher et al

2008

Nytta av ett test

Bekräfta - att en patient har en viss diagnos

Förkast - att en patient har en viss diagnos

Förhållande: test-sjukdom

Sant positiv Falskt positiv

Falskt neg Sant neg

Pos

Neg

Sjuk Frisk

Test

Sjukdom

Förhållande: test-celiaki 1

13 4

3 443

Pos

Neg

Sjuk Frisk

Ema

Celiaki

Hadithi

PPV = 13/17= 76%

NPV = 443/446= 99.3%

Förhållande: test-celiaki 2

13 4

3 443

Pos

Neg

Sjuk Frisk

Ema

Celiaki

Hadithi

PPV = 13/17= 76%

NPV = 443/446= 99.3%

Förhållande: test-celiaki 3

16 192

0 255

Pos

Neg

Sjuk Frisk

HLA DQ2 or 8

Celiaki

“Celiakitest förenligt med celiaki”

(journal)

PPV = 16/208= 8%

NPV = 255/255= 100%

Gold standard 1

Criterion standard

Reference standard

Enkla: halsodling

Komplicerad: Biopsi (lungcancer)

Komplicerad: Biopsi (kardiomyopati)

Alternativ: Follow-up: rätt längd...

Gold standard 2

Föredra enklare test: Rtg

Varför inte lungbiopsi?-Omständligt

-Farligt-Dyrt

Men acceptera vissfelklassificering...

Problem - diagnostiska tester

Innebörd av negativa test?

“Driver inte utredningen vidare om celiakitest är neg...

(kostnad, risker, etiska aspekter)

Alltså vet vi ganska litet om neg testresultat...

Värdera negativa test

Ett sätt att värdera nyttan av ett negativt test: Prostata-Ca

Analysera tidigare sera

Vad visar testet hos friska

Vad visar MR ryggmärg hos patienter utan ryggsmärta?

Objektiva sjukdomskriterier saknas

Angina Pectoris - anamnes

Colon irritabile

Jonas kompis

Dålig gold standard...

Problem när man prövar ett nytt test:

•Hittar nya fall•Hittar inte vissa gamla fall..

Sensitivitet - Specificitet

Sensitivitet: Andel av de sjuka som hittas (pos. test)

Specificitet: Andel av de friska som friskförklaras (neg. test)

Val av test

Sensitivitet: Andel av de sjuka som hittas (pos. test)

Specificitet: Andel av de friska som friskförklaras (neg. test)

Måste hitta alla: PKU-test, Tb, HIV inför att ge blod

NYTTA: testet är negativt

Val av test

Sensitivitet: Andel av de sjuka som hittas (pos. test)

Specificitet: Andel av de friska som friskförklaras (neg. test)

Bekräfta att någon är sjuk: Benmärgsbiopsi inför cytostatikabehandl.

NYTTA: testet är positivt

Trade-off (myntets baksida)

Cut-off var???

Lågt gränsvärde 2 = “få med friska”

Högt gränsvärde 15 = “missa sjuka”

2

15

ROC-kurva

Trade-off (myntets baksida)

Cut-off var???

Lågt gränsvärde 2 = “få med friska”

Högt gränsvärde 15 = “missa sjuka”

2

15

ROC-kurva

Varför nya tester framstår som så bra!

Entusiastisk testare (vill publicera i bra tidskrift)

I vilken patientgrupp man kört testet

Bias när man tolkar testet

Patientgrupper

Testas bland tydliga patientfall: uttalad sjukdom, långdragen sjukdom

Annorlunda i den vanliga befolkningen...

Bias när sensitiv/spec. mäts 1

Om testet positivt: Leta vidare efter sjukdom: “du hittar den!”

Om testet negativt: Ej leta vidare efter sjukdom: “hittas inte”

fler sant positiva

färre sant positiva

Bias när sensitiv/spec. mäts 2

Testet som utvärderas, ej påverka risken för diagnos.

Alltså: Diagnosen ställas oberoende av testet!

“Eftergranska bilderna” = fördel/nackdel

Slump när sensitiv/spec. mäts

Sensitivitet och specificitet utvärderas på bas av små material

Publication bias: Ett test med hög spec/sens - lättare publiceras

Men hur får vi en sensitivitet på 75% av 10 pat..:-)

Prediktivt värde

Före test: Hur stor andel av de sjuka hittar testet?

Före test: Hur stor andel av de friska friskförklaras?

Efter test: Hur stor andel av de EMA+ har celiaki?

Efter test: Hur stor andel av de EMA- har inte celiaki

Prediktivt värde 2

Prediktivt värde = posterior/posttest probability

Accuracy = andel sanna (sant pos + sant neg)

Prevalens = prior / pretest probability*Befolkningen: 1%

Inremitt. för endoskopi: 4%

Prediktivt värde 3Hög sensitivitet = Bättre negativt prediktivt värde

Hög specificitet = Bättre positivt prediktivt värde

låg specificitet (90%): många falskt positiva:lägre andel av de med

pos test är verkligen sjuka!

Prediktivt värde 4

Malaria snabbtest: bara testa bland infödda svenskar i Sverige

Extremt låg prevalens

Alla positiva = falskt positiva.

Positivt prediktiva värdet närmar sig “0”!

Prediktivt värde: Testa vem?

HIV-test: OK att screena riskgrupper

HIV-test: screena alla?

Vad händer om vi screenar hela Sveriges befolkning för celiaki?

Prevalens avgörande för pos pred värde!

Uppskatta prevalensen

Kliniker överskattar prevalensen...”jag hade en Kawasaki förra veckan”...

Stora databaser

Att öka prevalensen

Inremitterade patienter fler diagnost. test

Vissa demografiska grupper 65årig man: angina...

Symptom/tecken/anamnes rökare m. anginasmärta

Likelihood ratio

Probability = sensitivitet, specificitet, prediktivt värde (andelar)

Odds = kvot = sannolikhet av event / (1-sannolikhet)

Likelihood ratios: Hur många gånger mer sannolikt att positivt hos sjuka än hos friska.

Celiaki: EMA: LR+ = 91(91 ggr mer sannolikt att pos test hos celiakipat än hos frisk)

Likelihood ratio

(13/16) / (4/443) = 90

Sensit. 1-spec.

13 4

3 443

Röd=befolkn.Grön=Hadithi

Lieklihood ratio 2

Sensitivitet = andel av alla med sjukdom

Likelihood = hur bra ett test är på att hitta en sjuk

•Rule o thumb: •LR+ 1 = ingen ökad risk för sjd•LR+ 10 = 50% ökad risk för sjd

Parallel vs. serial testing

Många tester samtidigt: Öka sensitivitet (inremitt. patienter / provsvep)

Ett test i taget: Öka specificiteten eftersom bara den som är upprepat positiv går vidare. Ökat PPV: högre andel av de med tre efterföljande test är positiva har verkligen sjukdom!

Dyra, riskabla test: ex. amniocentes