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 és nem a megnövekedés) KAD 2..9 2 Az átlapolás mértéke használhatatlan módszer Részleges átfedés Δn e Δc valódi Igazságmátrix ál elnevezés Ál Fals Hamis Téves Valódi Korrekt Igaz Helyes gyakorlati esetek False igazi állapot: vagy c True tökéletes módszer 3 Δn b Δc 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 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 arány 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 arány 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 arány Ál arány 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 arány 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 arány 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 aránya (korrekt klasszifikáció) + + de se + sp ( ) összes + + + gyakran a határértéket úgy választjuk meg, hogy az effektivitás maximális legyen 2 se p( P B) ál arány ál arány relevancia szegregancia téves figyelemfelkeltő arány téves megnyugtatási arány sp -se -sp PPV NPV -PPV -NPV + + + + + + + + Áttekintő tábla p( N E) p( N B) p( P E) p( B P) p( E N) p( E P) p( B N) a ek az ek a ek az ek a ak a ak a ak a ak a (valódi arány) a (valódi arány) a a prevalenciától függetlenek a-posteriori valószínűségek A prevalencia hatása Pl. A: 5% sp 9% Pl. B: % sp 9% (de 9%) Goldstandard Goldstandard egészs. egészs. NPV 9% teszt 9 NPV 99% 9 se 9% PPV 9% teszt 8 9 9 se 9% (de 9%) 23 24 PPV 5% Nagyon kicsi prevalencia esetén egy magasan szenzitív és egyidejűleg magasan specifikus teszt nagyon gyenge relevanciájú lehet prevalencia. % 98 % 98 % relevancia 4 %
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) 83-835 26 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:.6 specificity specificity specificity.9.8.7.6.9.8.7.6.9.8.7.6 29 jobb módszer 3 ROC analízis prevalence:. Ascites (+ koleszterin, - CEA) prevalence:.2 prevalence:.3 specificity specificity specificity.9.9.9.8.8.8.7.7.7.6.6.6 prevalence:.4 prevalence: prevalence:.6 specificity specificity specificity.9.9.9.8.8.8.7.7.7.6.6.6 3 32
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. 33 34 Kiegészítés - + valószínűség probalility - esemény E biztos Események bekövetkezési esélyeinek számszerűsítésére szolgáló mérőszámok lehetetlen E bekövetkezése és nem bekövetkezése azonos esélyű valószínűség probability, p(e) + esély(érték) odds esély(érték) odds (chance) 35 Kiegészítés2 Eset-kontroll vizsgálat (case-control study) Kérdés: Lehet-e egy ség kialakulásában szerepet játszó tényező egy adott rizikófaktor? H : nincs összefüggés a rizikófaktor jelenléte és a ség kialakulása. Egy bizonyos séggel rendelkező embereket választunk ki (eset-ek), majd pedig két csoportba osztjuk őket egy feltételezett rizikófaktor megléte ill. hiánya szerint. Pl. krónikus hörghurutban szendvedőknél feltételezzük rizikófaktorként a dohányzást. Választunk melléjük egy olyan csoportot (kontroll), amely tagjainál a vizsgált ség nincs jelen. Őket is két csoportba osztjuk a feltételezett rizikófaktor megléte ill. hiánya szerint. A kontroll csoport egyedeinek számát úgy szokás megválasztani, hogy az nagyjából egyezzék meg az esetek számával. Ez a mintában mesterségesen egy 5 % körüli prevalenciát hoz létre. eset kontroll rizikófaktor jelen van rizikófaktor nincs jelen dohányzik nem dohányzik krónikus hörghurut a4 c6 nincs ség b2 d8 Itt nincs értelme kiszámítani a dohányzók a krónikus hörghurut valószínűségét!
rizikófaktor jelen van rizikófaktor nincs jelen esélyhányados OR 4 2 6 8 dohányzik nem dohányzik a ség esélye a faktor megléte esetén a ség esélye a faktor hiánya esetén 4 8 2.7 6 2 Meghatározható az OR 95 %-os konfidencia intervalluma. Ha az intervallum magában foglalja az értéket, akkor megtartjuk a nullhipotézist (a feltételezett rizikófaktor nem növeli a begegség esélyét). eset krónikus hörghurut a4 c6 kontroll nincs ség b2 d8 a b c d ad bc A ség esélye a rizikófaktror megléte esetén 2.7-szer nagyobb, mint a kontroll csoportban, ahol a rizikófaktor nincs jelen. (általánosan) A krónikus hörghurut esélye a dohányzók 2.7-szer nagyobb, mint a nemdohányzók. (konkrétan) SE(ln OR) + + + a b c d 37 Kiegészítés3 Követéses (megfigyeléses, cohort) vizsgálat Kérdés: Mekkora kockázatot jelent a dohányzás a szívinfarktus kialakulása szempontjából? H : nincs összefüggés a dohányzás és a szívinfarktus kialakulása. Válogatás szempontja: dohányzik nem dohányzik. Később (pl. év múlva) megvizsgáljuk az infarktus előfordulási gyakoriságát a két csoportban. Az adatokat egy 2x2-es táblázatban rendezzük el. rizikófaktor (dohányzik) igen nem összesen (infarktus) igen a c a+c nem b d b+d összesen a+b c+d na+b+c+d 38 A kockázat mértéke a dohányosok : a/(a+b). A kockázat mértéke a nem dohányzók : c/(c+d) Ezekből kiszámítjuk az ún. relatív kockázatot (RR relative risk): a /( a + b) a ( c + d) RR c /( c + d) c ( a + b) ami megadja, hogy hányszor gyakoribb az adott ség kockázata adott rizikófaktor megléte esetében. RR várható értéke, tehát ha H igaz, akkor RR. Meghatározható az RR 95 %-os konfidencia intervalluma (RR-.96*SE; RR+.96*SE). Ha az intervallum magában foglalja az értéket, akkor megtartjuk a nullhipotézist: nincs összefüggés a rizikófaktor (dohányzás) és a ség (szívinfarktus) kialakulása. SE(lnRR) a /( a + b) c /( c + d) + a c 39 Kiegészítés4 Valószínűségi hányados (likelihood ratio) Olyan arány, amely megadja, hogy egy tesztmódszer milyen mértékben változtatja meg a ségi esélyeket. Pozitív teszt eredmény likelihood ratio-ja (posztteszt odds/preteszt odds): LR pos se + + sp + + Negatív teszt eredmény likelihood ratio-ja: LR neg se + + sp + + 4