Diagnosztikus tesztek értékelése

HTML
DOWNLOAD

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Diagnosztikus tesztek értékelése"

Liliána Székely
8 évvel ezelőtt
Látták:

1 n e c n b c szegregancia relevancia Diagnosztikus tesztek értékelése c Átlapoló eloszlások feltételezés: egy mérhető mennyiség (pl. koncentráció) megnövekszik a populációban (a megváltozás a lényeges és nem a megnövekedés) KAD Az átlapolás mértéke használhatatlan módszer Részleges átfedés n e c valódi Igazságmátrix ál elnevezés Ál Fals Hamis Téves Valódi Korrekt Igaz Helyes gyakorlati esetek False igazi állapot: vagy c True tökéletes módszer 3 n b c ál teszt szerint: vagy valódi 4

Prevalencia =elterjedtség =a tesztet megelőző valószínűség = a-priorivalószínűség a ség gyakorisága a vizsgált populációban összes de sp se sp 5 6 A tesztek megbízhatósága a következő diagnosztikus

2 Prevalencia =elterjedtség =a tesztet megelőző valószínűség = a-priorivalószínűség a ség gyakorisága a vizsgált populációban összes de sp se sp 5 6 A tesztek megbízhatósága a következő diagnosztikus paraméterekkel írható le: relevancia csak 3 független! szegregancia Mindegyik tesztmódszer összehasonlítandó egy referencia módszerrel ( Goldstandard ) = 25% = 5% = 75% 7 az ami biztosan jó, hiteles (néha csak a boncolás eredménye) 8

Diagnosztikus határérték =érzékenység =valódi annak a valószínűsége, hogy a teszt egy et nak talál = a ek se = 5% se se = 7% P( ) se Nagy ú tesztek (közel %) a korai diagnózis során kívánatosak

3 Diagnosztikus határérték =érzékenység =valódi annak a valószínűsége, hogy a teszt egy et nak talál = a ek se = 5% se se = 7% P( ) se Nagy ú tesztek (közel %) a korai diagnózis során kívánatosak (screening), ekkor kevés marad felismerés nélkül. 9 se = 9% se = % Diagnosztikus sp = 5% határérték sp = 7% =fajlagosság =valódi =specificity annak a valószínűsége, hogy a teszt egy et nak talál az ek P( ) sp sp = 9% sp = % sp Magas ú tesztek (közel %) akkor fontosak, ha az ál értékek súlyos következménnyel járnak. 2

$Ál Ál =másodfajú hiba =false-negative rate/fraction annak a valószínűsége, hogy a teszt egy et nak talál a ek P( ) =elsőfajú hiba =false-positive rate/fraction annak a valószínűsége, hogy a teszt egy$

4 Ál Ál =másodfajú hiba =false-negative rate/fraction annak a valószínűsége, hogy a teszt egy et nak talál a ek P( ) =elsőfajú hiba =false-positive rate/fraction annak a valószínűsége, hogy a teszt egy et nak talál az ek P( ) se sp 3 4 Arányok vízszintesen (prevalenciától függetlenek) teszt utáni (a-posteriori) valószínűségek, a prevalenciától erősen függenek Diagnosztikus relevancia =korrekt pozitivitás = prediktív érték =positive predictive value =PPV a ség jelenlétének a valószínűsége, ha a teszt a ak P() PPV összes se se ( sp) ( ) 5 6

Diagnosztikus szegregancia Téves figyelemfelkeltő =korrekt negativitás = prediktív érték =negative predictive value =NPV a ség hiányának a valószínűsége, ha a teszt a ak =false alarm rate a ség

5 Diagnosztikus szegregancia Téves figyelemfelkeltő =korrekt negativitás = prediktív érték =negative predictive value =NPV a ség hiányának a valószínűsége, ha a teszt a ak =false alarm rate a ség hiányának a valószínűsége, ha a teszt a ak P( ) P( ) NPV összes sp ( ) sp ( ) ( se) PPV összes 7 8 Téves megnyugtatási RELEVANCIA Arányok függőlegesen =false reassurance rate a ség jelenlétének a valószínűsége, ha a teszt a ak SZEGREGANCIA P() NPV összes 9 2

=accuracy Diagnosztikus effektivitás helyes besorolás a (korrekt klasszifikáció) de se sp ( ) összes gyakran a határértéket úgy választjuk meg, hogy az effektivitás maximális legyen 2 se sp a ek az

6 =accuracy Diagnosztikus effektivitás helyes besorolás a (korrekt klasszifikáció) de se sp ( ) összes gyakran a határértéket úgy választjuk meg, hogy az effektivitás maximális legyen 2 se sp a ek az ek a ek relevancia PPV a ak p B P szegregancia NPV a pe N ak téves figyelemfelkeltő téves megnyugtatási -PPV -NPV p P B p N E ál -se p N B ál -sp az pp E ek Áttekintő tábla p E P p B N a ak a ak a (valódi ) a (valódi ) a a prevalenciától függetlenek a-posteriori valószínűségek A prevalencia hatása NPV = 9% Pl. A: = 5% teszt sp = 9% Goldstandard egészs. 9 9 se = 9% (de = 9%) PPV = 9% NPV = 99% Pl. B: = % teszt sp = 9% Goldstandard egészs se = 9% (de = 9%) PPV = 5% Nagyon kicsi prevalencia esetén egy magasan szenzitív és egyidejűleg magasan specifikus teszt nagyon gyenge relevanciájú lehet prevalencia =. % = 98 % = 98 % relevancia = 4 %

7 Különböző diagnosztikus módszerek összehasonlítása. ROC görbék ROC: receiver-operator (operating) characteristic az első ROC az 95-es években (receiver: radar vevő) 97 körül az első orvosi alkalmazások Hasüregi folyadékgyülemek daganatdiagnosztikája Sensitivity (%) 5 a CEA és a koleszterin koncentráció megemelkedése karcinózissal kísért rákkal hozható összefüggésbe Specificity (%) 5 CEA Sensitivity (%) 5 Specificity (%) 5 koleszterin Melyik módszer jobb? Hogyan célszerű kiválasztani a legjobb határértéket? - 25 Gulyás M, Kaposi AD, Elek G, Szollár LG, Hjerpe A, Value of carcinoembryonic antigen (CEA) and cholesterol assays of ascitic fluid in cases of inconclusive cytology, J Clinical Pathology 2 (54) de se sp ( ) de se ( sp ) de ( sp) se se ( sp) de meredekség ha tengelymetszet : (3 független adat) de = se ( sp) 2 de = de = - pl. =., meredekség: 9 se ( sp) de meredekség ha < : azonos diagnosztikus effektivitás esetén az egyenes meredeksége nagyobb mint. tengelymetszet ha > : azonos diagnosztikus effektivitás esetén az egyenes meredeksége kisebb mint. pl. =.6, meredekség:.66 =. =.6 de = de = Azok a pontok, amelyek azonos diagnosztikus effektivitásúak, olyan egyenesen vannak, amelynek a meredeksége egy. Ha a de =, akkor a tengelymetszet: ; Ha a de =, akkor a tengelymetszet:. 27 de = - - de = 28

prevalence:. Izoeffektivitás görbék a ROC-on prevalence:.2 prevalence:.3 specificity specificity specificity.9.8.7.6.9.8.7.6.9.8.7.6 haszontalan módszer prevalence:.4 prevalence: prevalence:.

8 prevalence:. Izoeffektivitás görbék a ROC-on prevalence:.2 prevalence:.3 specificity specificity specificity haszontalan módszer prevalence:.4 prevalence: prevalence:.6 specificity specificity specificity jobb módszer 3 ROC analízis prevalence:. Ascites (+ koleszterin, - CEA) prevalence:.2 prevalence:.3 specificity specificity specificity prevalence:.4 prevalence: prevalence:.6 specificity specificity specificity

9 További példák Példa: maximalizáljuk a diganosztikus effektivitást! alacsony prevalencia esetén a CDT módszer jobb magasabb prevalencia esetén a GGT módszer jobb A CDT (carbohydrate deficient transferrin) és GGT (gamma-glutamyltransferase) módszerek ROC görbéi az alkoholizmus kimutatására. Mivel a CDT görbe gyakorlatilag mindig balra van a GGT-től, ezért a CDT-t jobb módszernek tartják

Hasonló dokumentumok

Diagnosztikus tesztek értékelése

Δn e Δc Δn b Δc szegregancia relevancia Diagnosztikus tesztek értékelése c Átlapoló eloszlások feltételezés: egy mérhető mennyiség (pl. koncentráció) megnövekszik a populációban (a megváltozás a lényeges