Чувствительность и специфичность лабораторного теста зависят от выбранной границы нормы. Чем ниже граница нормы, тем выше чувствительность теста, т.е. тем больше положительных ответов отмечается среди больных. В то же время, пропорционально будет возрастать число ложно-положительных ответов в группе контроля. Понятие нормы, как и понятие здоровья, весьма условно.
Можно определить понятие «порог нормальности» теста как биологическое и медицинское понятие. Если биологический порог определяется биологической вариацией изучаемого параметра в популяции, то медицинский порог, прежде всего, определяется теми клиническими задачами, которые предполагается решить с помощью применяемого диагностического вмешательства.
Медицинская норма зависит от современных представлений медицинской науки. Так верхняя граница нормы для С-реактивного белка (СРБ), которая используется для диагностики воспалительных заболеваний, составляет 10 мг/л, а в случае, если используются новые высокочувствительные тесты определения СРБ для диагностики нестабильной стенокардии или риска сердечно-сосудистых заболеваний составляет 4 мг/л.
Лактатдегидрогеназа синтезируется внутриклеточно, и в норме лишь небольшая часть этого фермента попадает в кровь. При повреждении миокарда (например, при инфаркте миокарда), печени (при гепатитах, циррозе печени) в результате цитолиза (разрушения клеток) этот фермент попадает в кровь, что выявляется лабораторными методами. Норма:дети старше 12 лет и взрослые — 250 Ед/л
TP – верно классифицированные положительные примеры (так называемые истинно положительные случаи);
TN – верно классифицированные отрицательные примеры (истинно отрицательные случаи);
FN – положительные примеры, классифицированные как отрицательные (ошибка I рода). Это так называемый "ложный пропуск" – когда интересующее нас событие ошибочно не обнаруживается (ложно отрицательные примеры);
FP – отрицательные примеры, классифицированные как положительные (ошибка II рода); Это ложное обнаружение, т.к. при отсутствии события ошибочно выносится решение о его присутствии (ложно положительные случаи).
Дайте формулу для диагностической чувствительности диагностического признака (симптома) и
Пояснить статистическую значимость этой формулы. Чему равно максимальное значение чувствительности? При каком условии она его принимает? Приведите пример, когда целесообразно выбирать максимальное значение чувствительности.
Se=TP/(TP+FN) диагностическая чувствительность показывает отношение числа здоровых людей к общему числу исследуемых. Диагностическая чувствительность — это доля позитивных результатов теста в группе (в популяции) больных пациентов. Максимальное значение чувствительности равно 1. она его принимает когда мало значение ложного отрицательного.
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ - это доля всех больных, которых можно выявить с помощью диагностического метода.
Хороший метод должен выявлять большую долю больных.
Если у теста высокая чувствительность, то по его отрицательному результату можно надежно исключить подозреваемую болезнь. При обследовании таким тестом группы людей невозможно пропустить больных.
Максимальное значение 100%, при идеальном тесте.
Но так, как идеальный тест понятие абстрактное и даже при самых точных исследованиях(гистология рака), бывают неточности, то реальное значение чувствительности не может быть больше 99,9 %
Максимальное значение ДС нужно использовать при испытании нового метода диагностики(идет сравнение метода с высокой чувствительностью, который или идеальный или приближается к нему).
Также максимальное значение ДС нужно использовать, если исследуется группа пациентов и необходимо выявить больных с максимальной точностью.
Для проверки нового метода диагностики необходимо использовать методы «золотого стандарта», которые дают максимально положительный результат при диагностике соответствующей патологии у пациента.
Если у теста высокая чувствительность, то по его отрицательному результату можно надежно исключить подозреваемую болезнь. При обследовании таким тестом группы людей невозможно пропустить больных.
Чувствительность (sensitivity):
доля позитивных результатов теста в группе (в популяции) больных пациентов
Специфичность (specificity):доля негативных результатов теста в группе здоровых пациентов
Использование в клиническом обследовании
Чувствительный тест часто дает положительный результат при наличии заболевания (обнаруживает его). Однако, особенно информативен он, когда дает отрицательный результат, т.к. редко пропускает пациентов с заболеванием.
Дайте формулу для диагностической специфичности диагностического признака (симптома) и пояснить статистическую значимость этой формулы. Чему равно максимальное значение специфичности? При каком условии она его принимает? Приведите пример, когда целесообразно выбирать максимальное значение специфичности.
Dc=TN/TN+FP*100% (частота ИО результатов теста у лиц, не страдающих болезнью).
Специфичность-способность метода не выявлять болезни у людей, у которых их нет.
Специфичные тесты предпочтительны для подтверждения диагноза, уже предложенного на основании других данных. Высокоспецифичный тест особенно полезен в такой клинической ситуации, когда опасно получить ложноположительный результат и последующими назначениями нанести вред здоровью пациента. Положительный результат высокоспецифичного теста почти никогда не бывает у здоровых.
Максимальное значение специфичности – 100% при условии, что число ложно - положительных результатов равно нулю.
Дайте формулу для прогностичности положительного результата (ППР) диагностического признака (симптома) и пояснить статистическую значимость этой формулы. Чему равно максимальное значение этой характеристики? При каком условии она его принимает?
Прогностичность положительного результата – вероятность наличия болезни у пациента с положительным результатом теста (доля больных с положительным результатом, диагностированные корректно).
Выражается процентным соотношением истинно положительных (ИП) результатов к общему числу положительных результатов
ПЗ+ = (ИП/(ИП+ЛП))*100%
Статистическое значение:
ППР есть мера того, насколько хорошо данный тест предсказывает наличие болезни у пациента.
ППР есть вероятность наличия болезни у пациента при условии, что данный тест дал у него положительный результат.
Синонимы:
Предсказательная полезность положительного результата теста
Прогностичность положительного результата теста
Послетестовая вероятность наличия у пациента болезни
Максимальное значение только при идеальном тесте:
Идеальный тест: ПОР = 1 и ППР = 1. На практике не более 99,9 %
Дайте формулу для прогностичности отрицательного (ПОР) результата диагностического признака (симптома) и пояснить статистическую значимость этой формулы. Чему равно максимальное значение этой характеристики? При каком условии она его принимает?
Прогностичность отрицательного результата – вероятность отсутствия заболевания у больного с отрицательным результатом теста (доля больных с отрицательным результатом, диагностированные корректно)
ПЗ- = (ИО/(ИО+ИП))*100%
Статистическое значение:
ПОР есть мера того, насколько хорошо данный тест предсказывает отсутствие болезни у пациента.
ПОР есть вероятность отсутствия болезни у пациента при условии, что данный тест дал у него отрицательный результат.
Синонимы:
Предсказательная полезность отрицательного результата теста
- Прогностичность отрицательного результата теста
- Послетестовая вероятность наличия у пациента болезни
Максимальное значение только при идеальном тесте:
Идеальный тест: ППР = 1 и ПОР = 1
Чем более выгнута синяя кривая для (1 – NPV), тем лучше способность отрицательных результатов теста предсказывать отсутствие болезни.
Как изменяется диагностическая чувствительность (Se) диагностического признака, если иагностическая специфичность (Sp) возрастает? Что предпочтительнее при диагностике инфаркта миокарда с помощью количественного диагностического признака (например, SGOT) установка «порога нормальности», при котором максимальна диагностическая чувствительность (Se) или диагностическая специфичность (Sp)? Почему? Приведите пример (примеры) когда желательно обратное соотношение (Se) или (Sp) и объясните его (их).
Для каждого заболевания существует «золотой стандарт диагностики» — наиболее точный диагностический метод, с помощью которого можно установить наличие или отсутствие данного заболевания(Метод Короткова). Как правило, применение эталонного метода диагностики ограничивается его неудобствами.
Чувствительноть (Se) есть количественный показатель способности диагностического теста распознавать наличие болезни;условная вероятность истинного «позитива», т.е. вероятность
получить положительный результат теста у субъекта с выявляемой болезнью.Ее статистической оценкой является доля TP среди субъектов с болезнью. Чувствительный тест следует выбрать, если есть риск пропустить заболевание при неясной диагностической картине или сузить рамки диагностического поиска, исключив ряд частых причин с помощью высокочувствительных тестов. В последнем случае для врача чувствительный тест наиболее информативен, когда он дает отрицательный результат.
Специфичность(Sp) - количественный показатель способности диагностического теста распознавать отсутствие болезни;условная вероятность TN, т.е. вероятность получить отрицательный результат теста у субъекта без выявляемой болезни.Ее статистической оценкой является доля TN среди субъектов без болезни. Специфичные тесты нужны для подтверждения диагноза, предложенного на основании других данных. Высокоспецифичные тесты особенно необходимы, если ложно-положительный результат может нанести пациенту вред, например, в результате ошибочно назначенного лечения.
Таким образом увеличивая диагностическую чувствительность,мы увеличиваем долю ложно-отрицательно диагностированных,что приводит к сверх диагностике.
Увеличение диагностической специфичности привод к возрастанию числа ложно-положительно диагностированных пациентов. Таким образом,если возрастает специфичность,то уменьшается чувствительность.
Для нахождения «золотой середины» мы используем ППР(LR(+))- во сколько раз доля истинных «позитивов» превышает долю ложных «позитивов»(показывает, во сколько
раз чаще положительные результаты данного диагностического теста будут получаться у больных, чем у здоровых.); и ПОР(LR(-)) -показывает, во сколько раз доля ложных «негативов» меньше истинных «негативов»(показывает, во сколько раз реже отрицательные
результаты данного диагностического теста будут получаться у больных, чем у здоровых).
Если тест идеальный, то • LR[+] = ∞ и LR[-] = 0.,если • LR[+] = LR[-] = 1,то бесполезный.