Problema - giorgiobedogni.it fileProblema • ÈÈ possibile predire in maniera non invasiva la...
Transcript of Problema - giorgiobedogni.it fileProblema • ÈÈ possibile predire in maniera non invasiva la...
Predizione della fibrosi epatica in bambini con steatosi epatica non
alcolica
Giorgio Bedogni
www.giorgiobedogni.it
Problema
• È possibile predire in maniera non invasiva la presenza di fibrosi epatica in bambini con steatosi epatica non alcolica (NAFLD) seguiti presso un centro di cura terziario (Epatologia pediatrica)?
www.giorgiobedogni.it
www.giorgiobedogni.it www.giorgiobedogni.it
Predizione della fibrosi epatica inbambini con steatosi epatica non • È possibile predire in maniera non invasiva la
alcol ica p r e s e n z a di fibrosi epatica in bambini con steatosiepatica non alcolica (NAFLD) seguiti presso uncentro di cura terziario (Epatologia pediatrica)?Giorgio Bedogni
Table Measuremenis of children with and without fibrosis.
Gender (malegemale)
Fibrosis(n = 141)
96/45
No fibrosis(n = 62)
40/22
p-value
0.630Agi (Yeam) 12,1 (3,6) 11,6 (3.3) 0807Weight (kg) 620 (27.6) 58.9 (193) 0,378We i t t (SDS) 1.8(1.1) 1.8 (1.3) 0430Height (m) 1.53 (0.23) 1.52 (0.15) 0.983
)BMC Medic ine E t i o P A e d Centra Height (SDS)BM I (kg/m2)
0.2 (1.4)26.4 (63)
ol(ai)25.4 (4.2)
0.3190.078
BMI (SDS) 1.9 (0.7) 1.7 (0.6) 0079Waist eircumference (cm) 94 (1 I) 87(11) < 0.001ALT (LJ/L)AST ( la )
67 (82)47 (32)
66 (M42 (16)
04140.070Research article O p e n M e n a
The pediatric NAFLD fibrosis index: a predictor of Over fibrosis in GGT (U/L) 21(19) 18(11) 0031
children with non-alcoholic fatty liver diseaseAllsumin (rogidl)Prothrombin time (INR)
43 (0,4)1,0 (0.2)
4.4 (0.6)LO (0.3)
0,1750156
Valerio i i * 0 A n n a Misi ' , Andrea Vania1, Claudio Tiribelli3, Glucose (mg/dI) 79(11) 82(11) 0,166
Andrea Pletrobanistal and Giorgio Bedogni,Insulin OlUirml)HOMA-IR
13(10)25(2.1)
9(7)11(1.7)
0.1740189
'SI 3.5 (3.0) 3.9 (2.6) 0.243Triglycerides (mi/di) N (.5.8) 67(39) < 0.001Cholesterol (mi/di) 166 (36) 45(47) < 0.001
Problema
www.giargiabeclognill w w w . g i c r g i a b e d a g n i l l
Continuo. VariableS are given as rnedian (interquartile rane) unticategorical variables as the number of s u l * . with the characteristicof interest. Atibrevetioni 5D5 = standard deviation 'core, BMIbody ma. iride, ALT = alanine transarninasei AST = mpartatetransaminase, GGT = gamma,lutamyl-transferas, INR =international normalized rado: HOMA.111 = homeostasis motelassessment index efinsulin resistine,151= insulin sensitivityWilcovon-Mann-Whitney test for continuous variables and Fisher'saia« test for categorical variables.
www.giargiabeclognill w w w . g i c r g i a b e d a g n i l l
www.giorgiobedogni.it www.giorgiobedogni.it
www.giorgiobedogni.it
Accuratezza di un test
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo
Negativo
www.giorgiobedogni.it
Table 2: Selection or candidate predictors at bootstrappedstepwise logistic regression.
Cutpoint
Malattia
Presente Assente
TestPositivo
NLR PPV
Negativo
k I 1913
Cutpoint i, % TPR TNR PLR NLR PPV NPV
k I 1913 97.5 99.3 6.4 1.1 0.1 70.7 80.0
1,000 1,000Log, ALT
(96.1 te 00.0) ( l i t e 157) (LO to 1,1) (O 01 te 1,0) (63 8 to 76,9) 28.4 to 99 5)k 2 190 93.6 97.2 14,5 1,1 0.2 72.1 69.2
INR 189 226
(92.9 te 99 2) (6,9 te 25.6) (1.0 te 1,31 (0.1 te 0.6) (65,2 m 78,4) (38,6 te 90.9)2 3 179 SU 95.7 29.0 I 3 0.2 75.4 75.0
300
Log, triglycerides
(91.0 so 98,4) (18,2 m 41,9) (1.1 te 1.61 (0.1 te 0.3) (68,4 te 01,5) (53,3 te 90.2)84 167 82.3 93.6 43,5 I 7 0.2 79.0 75.0
(80,2 te 97,0) (31,0 m 56,7) (1.3 m 2,11 (0.1 te 0.3) (72,1 m 04,9) (57S te 87.9)k 5 154 75.9 88.7 53.2 I 9 0.2 81.2 67.3
(82.2 te 93,4) (40,1 m 66,0) (1,4 te 2,5) (0.1 te 0.4) (74,1 m 07,0) (52,5 te 80.1)2 6 I 3E1 68.0 81.6 62.9 2.2 0.3 83.3 60.0
(74.2 so 87.6) (49.7 m 748) (1.6 m 3.1) (0.2 te 04) (76.5 m 89.1) (47.1 te 72.0)8 7 118 501 76.6 83.9 4.7 0.3 91.5 61.2
(68.7 so 83.3) (723 m 910) (2.7 m 8.4) (0.2 te 04) (85.0 te 95.9) (50.0 te 71.8)k 8 94 46.3 62.4 90.3 64 0.4 93.6 51.4
(53,9 so 70,4) (80,1 to 96,4) (30 to 13 9) (0.3 to 0,5) (86,6 so 97,6) (41,6 so 61.11a• 9 66 32.5 46.1 984 28.6 0.6 98.5 44.5
(37.7 te 54,7) (91.300 100,0) (4,0 to 201,0) 10.5 to O 6) (91.800 100.0) (36,0 so 53.3)
Model I Model 2 Model 3
Male gender 243 241 253
Log, age 1,000 1,000 1,000BM1 617 625 643Waist 1.000 1,000 1,000Log, ALT 378 362 350
Lo& AST 281 325 341CCT 389 363 357Albumin 439 423 312INR 189 226 208Glutose 229 --
Lo& insulin 286HOMA-IR -- 218IS1 -. 300
Log, triglycerides 999 1,000 1,000Cholesterol 233 198 161
P 95% CI (Or p-value
Log, age (years) -6.539 -9.358 no -4.137 < 0.001Waist (cm) 0.207 0.135 to 0.286 < 0.001Log, triglycerides (mg/d1) 1.957 1.009 to 3.0(8 < 0.001Intercept -10.074 - 15.838 to -5.028 < 0.001
The bootstrap inclusion fraction, i.e. the number of bootstrap sampiesout of 1,000 where the candidate predictors were selected, is given.Predictors selected for inciusion in the finsi mode' are marked inbold. Abbreviations: log,= natura] logarithm: 8M1= body man index;ALT = alanine transaminase: AST a s p a r t a t e transaminase; GGT =gamma-glutamyl-transferase: INR = international normalized ratio;HOMA-111 homeostas is mode assessment index of insulinresistance; ISI = insulin sensitivity indec
Table 4, Diagnostic accuracy of the 80416411c nonicohollc latty liver discese fibrosIs index•
www.giorgiobedognilt w w w . g i o r g i o b e d o g n i l t
95% confidence interni, ere given in parentheses. Ablareviatiens. TPR = true positive rate; TNR = true negative rate; PLR = positive likelihoodraso; NLR negative likehhood rado; PPV positive predictive value; NPV negative predIceve value,
www.giorgiobedognilt
Table 3: The prediction mode' of the pediatric non-alcoholicfatty liver disease fibrosis index
Abbreviations: Logc= natural logarithm; p = regression coefficient;95%C1 (13) = 95% confidence intenta) for the regression coefficient; p-value = value of p for the regression coefficient. *Obtained on 1,000bootstrap samples of 203 su bjects with blas-correction.
Accuratezza di un test
www.giorgiobedognilt
Vero positivo
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP
Negativo
www.giorgiobedogni.it
Falso positivo
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo FP
Negativo
www.giorgiobedogni.it
Falso negativo
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo
Negativo FN
www.giorgiobedogni.it
Vero negativo
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo
Negativo TN
www.giorgiobedogni.it
Vero positivo
Malattia
Presente Assente
TestPositivo
Negativo TN
TestPositivo
Negativo
Malattia
Presente
TP
Assente
www.giorgiobedognilt
Falso negativo
TestPositivo
Negativo
Malattia
Presente
FN
Assente
www.giorgiobedognilt
Falso positivo
TestPositivo
Negativo
Malattia
Presente Assente
FP
www.giorgiobedognilt
Vero negativo
www.giorgiobedognilt
Accuratezza di un test
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
www.giorgiobedogni.it
Accuratezza di un test
• Sensibilità (SN) • Specificità (SP) • Valore predittivo positivo (PPV) • Valore predittivo positivo (NPV) • Likelihood ratio positivo (LR+) • Likelihood ratio negativo (LR-) • Prevalenza • Pre-test odds • Post-test odds • Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Accuratezza di un test
• Sensibilità (SN) • Specificità (SP) • Valore predittivo positivo (PPV) • Valore predittivo positivo (NPV) • Likelihood ratio positivo (LR+) • Likelihood ratio negativo (LR-) • Prevalenza • Pre-test odds • Post-test odds • Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Sensibilità
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
SN = TP / (TP+FN) www.giorgiobedogni.it
• Sensibilità (SN)• Specificità (SP)• Valore predittivo positivo (PPV)• Valore predittivo positivo (NPV)• Likelihood ratio positivo (LR-F)• Likelihood ratio negativo (LR-)• Prevalenza• Pre-test odds• Post-test odds• Post-test probability
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
Accuratezza di un tes t A c c u r a t e z z a di un tes t
www.giorgiobedognilt
Accuratezza di un tes t
www.giorgiobedognilt
www.giorgiobedognilt
Sensibil ità
SN = TP / (TP-FFN)www.giorgiobedognill
Accuratezza di un test
• Sensibilità (SN) • Specificità (SP) • Valore predittivo positivo (PPV) • Valore predittivo positivo (NPV) • Likelihood ratio positivo (LR+) • Likelihood ratio negativo (LR-) • Prevalenza • Pre-test odds • Post-test odds • Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Specificità
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
SP = TN / (FP+TN) www.giorgiobedogni.it
Accuratezza di un test
• Sensibilità (SN) • Specificità (SP) • Valore predittivo positivo (PPV) • Valore predittivo positivo (NPV) • Likelihood ratio positivo (LR+) • Likelihood ratio negativo (LR-) • Prevalenza • Pre-test odds • Post-test odds • Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Valore predittivo positivo
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
PPV = TP / (TP+FP) www.giorgiobedogni.it
• Sensibilità (SN)• Specificità (SP)• Valore predittivo positivo (PPV)• Valore predittivo positivo (NPV)• Likelihood ratio positivo (LR-F)• Likelihood ratio negativo (LR-)• Prevalenza• Pre-test odds• Post-test odds• Post-test probability
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
SP T N (FP-FTN)
• Sensibilità (SN)• Specificità (SP)• Valore predittivo positivo (PPV)• Valore predittivo positivo (NPV)• Likelihood ratio positivo (LR-F)• Likelihood ratio negativo (LR-)• Prevalenza• Pre-test odds• Post-test odds• Post-test probability
Accuratezza di un tes t S p e c i f i c i t à
www.giorgiobedognilt
www.giorgiobedognilt
www.giorgiobedognilt
Accuratezza di un tes t V a l o r e preditt ivo positivo
PPV = TP / (TP-FFP)www.giorgiobedognilt
Accuratezza di un test
• Sensibilità (SN) • Specificità (SP) • Valore predittivo positivo (PPV) • Valore predittivo positivo (NPV) • Likelihood ratio positivo (LR+) • Likelihood ratio negativo (LR-) • Prevalenza • Pre-test odds • Post-test odds • Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Valore predittivo negativo
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
NPV = TN / (FN + TN) www.giorgiobedogni.it
Accuratezza di un test
• Sensibilità (SN) • Specificità (SP) • Valore predittivo positivo (PPV) • Valore predittivo positivo (NPV) • Likelihood ratio positivo (LR+) • Likelihood ratio negativo (LR-) • Prevalenza • Pre-test odds • Post-test odds • Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Likelihood ratio positivo
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
LR+ = SN / (1-SP) www.giorgiobedogni.it
• Sensibilità (SN)• Specificità (SP)• Valore predittivo positivo (PPV)• Valore predittivo positivo (NPV)• Likelihood ratio positivo (LR-F)• Likelihood ratio negativo (LR-)• Prevalenza• Pre-test odds• Post-test odds• Post-test probability
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
NPV T N ( F N TN)
• Sensibilità (SN)• Specificità (SP)• Valore predittivo positivo (PPV)• Valore predittivo positivo (NPV)• Likelihood ratio positivo (LR-F)• Likelihood ratio negativo (LR-)• Prevalenza• Pre-test odds• Post-test odds• Post-test probability
Accuratezza di un tes t V a l o r e preditt ivo negat ivo
www.giorgiobedognilt
www.giorgiobedognilt
www.giorgiobedognilt
Accuratezza di un tes t L i k e l i h o o d rat io positivo
LR-fr = SN / (1-SP)www.giorglobedognilt
Accuratezza di un test
Sensibilità (SN) Specificità (SP) Valore predittivo positivo (PPV) Valore predittivo positivo (NPV) Likelihood ratio positivo (LR+) Likelihood ratio negativo (LR-) Prevalenza Pre-test odds Post-test odds Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Likelihood ratio negativo
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
LR- = (1-SN) / SP www.giorgiobedogni.it
Accuratezza di un test
• Sensibilità (SN) • Specificità (SP) • Valore predittivo positivo (PPV) • Valore predittivo positivo (NPV) • Likelihood ratio positivo (LR+) • Likelihood ratio negativo (LR-) • Prevalenza • Pre-test odds • Post-test odds • Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Prevalenza
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
Prevalenza = (TP + FN) / (TP + FP + FN + TN) www.giorgiobedogni.it
Sensibilità (SN)Specificità (SP)Valore predittivo positivo (PPV)Valore predittivo positivo (NPV)Likelihood ratio positivo (LR+)Likelihood ratio negativo (LR-)PrevalenzaPre-test oddsPost-test oddsPost-test probability
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
• Sensibilità (SN)• Specificità (SP)• Va lo re predittivo positivo (PPV)• Va lo re predittivo positivo (NPV)• Likelihood ratio positivo (LR+)• Likelihood ratio negativo (LR-)• Prevalenza• Pre-test odds• Post-test odds• Post-test probability
Accuratezza di un tes t L i k e l i h o o d rat io negat ivo
www.giorgiobedognilt
www.giorgiobedognilt
LR- = (1-SN) / SPwww.giorgiobedognilt
Accuratezza di un tes t P r e v a l e n z a
Prevalenza = (TP + FN) / (TP + FP + FN + TN)www.giorglobedognilt
Accuratezza di un test
• Sensibilità (SN) • Specificità (SP) • Valore predittivo positivo (PPV) • Valore predittivo positivo (NPV) • Likelihood ratio positivo (LR+) • Likelihood ratio negativo (LR-) • Prevalenza • Pre-test odds • Post-test odds • Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Pre-test odds
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
Pre-test odds = prevalenza / (1-prevalenza) www.giorgiobedogni.it
Accuratezza di un test
• Sensibilità (SN) • Specificità (SP) • Valore predittivo positivo (PPV) • Valore predittivo positivo (NPV) • Likelihood ratio positivo (LR+) • Likelihood ratio negativo (LR-) • Prevalenza • Pre-test odds • Post-test odds • Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Post-test odds
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
Post-test odds = pre-test odds * LR www.giorgiobedogni.it
• Sensibilità (SN)• Specificità (SP)• Valore predittivo positivo (PPV)• Valore predittivo positivo (NPV)• Likelihood ratio positivo (LR-F)• Likelihood ratio negativo (LR-)• Prevalenza• Pre-test odds• Post-test odds• Post-test probability
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
• Sensibilità (SN)• Specificità (SP)• Valore predittivo positivo (PPV)• Valore predittivo positivo (NPV)• Likelihood ratio positivo (LR-F)• Likelihood ratio negativo (LR-)• Prevalenza• Pre-test odds• Post-test odds• Post-test probability
Accuratezza di un tes t P r e - t e s t odds
www.giorgiobedognilt
www.giorgiobedognilt
Pre-test odds = prevalenza / (1-prevalenza)www.giorgiobedognilt
Accuratezza di un tes t P o s t - t e s t odds
Post-test odds = pre-test odds L Rwww.giorgiobedognilt
Accuratezza di un test
Sensibilità (SN) Specificità (SP) Valore predittivo positivo (PPV) Valore predittivo positivo (NPV) Likelihood ratio positivo (LR+) Likelihood ratio negativo (LR-) Prevalenza Pre-test odds Post-test odds Post-test probability
www.giorgiobedogni.it
Post-test probability
Malattia
Presente Assente
Test
Positivo TP FP
Negativo FN TN
Post-test probability = post-test odds / (post-test odds + 1) www.giorgiobedogni.it
www.giorgiobedogni.it
Uso del PNFI
www.giorgiobedogni.it
Sensibilità (SN)Specificità (SP)Valore predittivo positivo (PPV)Valore predittivo positivo (NPV)Likelihood ratio positivo (LR+)Likelihood ratio negativo (LR-)PrevalenzaPre-test oddsPost-test oddsPost-test probability
n
Malattia
Presente Assente
TestPositivo TP FP
Negativo FN TN
n % TPR TNR PLR NLR PPV NPV
198 97,5 99.3 6.4 1.1 0,1 70.7 800
10.1636
(96.1 to 100 0) ( 'S to 15.7) (1.0 to 1.1) (0.01 to IO) (618 to 76.9) (28.4 to 99.5)190 93.6 97.2 14.5 1.1 0.2 72.1 69.2
10
(92.9 to 99,2) (6,9 te 25.8) (I.0 to 1,3) (DU io 0.6) (65.2 to 78.4) (38.6 to 90.9)1 79 88,2 95,7 29.0 1,3 0,2 75,4 75.0
(91 0 to 904) (18 2 to 419) (1.1 to 1_6) (O 1 to 0.3) (68_4 to 81.5) (53 3 to 90.2)167 82,3 93,6 43,5 1,7 0,2 79.0 75.0
(BB 2 to 97,0) (31,0 to 56.7) (1,3 to 2,1) (0.1 to 0.3) (72.I to 84.9) (57.8 to 819)1 54 75.9 88.1 53.2 1.9 0.2 81.2 67.3
(62.2 o 93,4) (40,1 to 66.0) (IA to 15) (DA to 0.4) (74.1 to 67.0) (52.5 to BO. I)138 68,0 81.6 62.9 12 0.3 83.3 60.0
(74.2 to 87,6) (49,7 to 74.8) (1,6 te 3,1) (0.2 to 0,4) (76,0 to 89.1) (47.1 to 72.0)118 58 1 76.6 83.9 41 0_3 91_5 61.2
(68 l to 83,3) (12.3 to 92.0) (2,7 to 8.4) (0.2 to 0,4) (85,0 to 95.9) (50.0 to 11.6)94 46,3 62,4 90.3 6,4 04 93.6 5 1.4
(53.9 o 10,4) (80.1 to 96.4) (3,0 Co 13.9) (0.3 to 0.5) (86.6 to 97.6) (41.6 to 61.1)66 32,5 46.1 98.4 28.6 0.6 98.5 44.5
(37.7 to 54,7) (91,3 to 103.0) (40 to 201.0) (0.5 to 0,6) (91,8 to 100.0) (36.0 to 53.3)
1 predictors1 logits.23 Age (years) 10 -15.0574 Waist (cm) 84 17.3885 Tryglicerides 180 10.1636 Constant -10.0147 Sum 2.42089 The PNFI is 91011 Use this table to interoret the PNEUs
Accuratezza di un tes t P o s t - t e s t probabil i ty
www.giorgiobedognilt
Table 4. Diagnostic accuracy of the pediatri' non-alcoholic fatty Ive d • ease rbro •1 index.
Cut-point
95% confidenee intervals are given parentheses. Abbreviations, TPR t r u e positive rate; TNR = bue negadve rate; PLR= positive likelihoodrado; NLR= negative likelihood rado: PPV = positive prediedve value; N PV = negative predictive value,
Post-test probability = post-test odds I (post-test odds + 1)www.giorgiobedognilt
Uso dei PNFI
www.giorgiobedognilt w w w . g i o r g i o b e d o g n i l t