Diagnosztikus tesztek értékelése

Hasonló dokumentumok
Diagnosztikus tesztek értékelése

Intelligens orvosi műszerek VIMIA023

Súlyos infekciók differenciálása a rendelőben. Dr. Fekete Ferenc Heim Pál Gyermekkórház Madarász utcai Gyermekkórháza

GYORSTESZTEK ALKALMAZÁSA A

11.Négymezős táblázatok. Egyezés mérése: kappa statisztika Kockázat becslés: esélyhányados (OR) Kockázat becslés: relatív kockázat (RR)

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Dózis-válasz görbe A dózis válasz kapcsolat ábrázolása a legáltalánosabb módja annak, hogy bemutassunk eredményeket a tudományban vagy a klinikai

Tumor marker analízis. Diagnosztikai specifitás és szenzitivitás. Prof. Dr. med. Hans Reinauer (Düsseldorf)

LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála

4. LECKE: DÖNTÉSI FÁK - OSZTÁLYOZÁS II. -- Előadás Döntési fák [Concepts Chapter 11]

Módszertani áttekintés

A biostatisztika alapfogalmai, valószínűségszámítási alapok. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Diagnosztikai eszközök technológiai értékelésének keretei

Elemszám becslés. Kaszaki József Ph.D. SZTE ÁOK Sebészeti Műtéttani Intézet

Eredmény POSZTANALITIKA. értelmezése. Vizsgálatkérés Eredmény. Fekete doboz: a labor. Mintavétel

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Statisztikai csalások és paradoxonok. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc november 26. 1/31

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Gyakorló feladatok a 2. zh-ra MM hallgatók számára

PrenaTest Újgenerációs szekvenálást és z-score

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

IRREGULÁRIS SZINTÉVESZTÉSI TIPUSOK

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Előadó: Dr. Kertész Krisztián

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Mesterséges Intelligencia MI

Segítség az outputok értelmezéséhez

TU 7 NYOMÁSSZABÁLYZÓ ÁLLOMÁSOK ROBBANÁSVESZÉLYES TÉRSÉGÉNEK MEGHATÁROZÁSA ÉS BESOROLÁSA AZ MSZ EN :2003 SZABVÁNY SZERINT.

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Szá molá si feládáttí pusok á Ko zgázdásá gtán I. (BMEGT30A003) tá rgy zá rthelyi dolgozátá hoz

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Fogadóóra: minden szerdán között Helyszín: 311-es szoba

Kapcsolat vizsgálat II: kontingencia táblák jelentősége és használata az epidemiológiában, diagnosztikában: RR, OR. ROC analízis.

Rovarméreg (méh, darázs) - allergia

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka

Várandós nők Streptococcus agalactiaeszűrése

3. előadás Stabilitás

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 4. hét A KERESLETELMÉLET ALKALMAZÁSAI

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Adatbányászati, data science tevékenység

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Minőségbiztosítás, validálás

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

17. Diffúzió vizsgálata

Eredmény POSZTANALITIKA. értelmezése. Vizsgálatkérés Eredmény. Fekete doboz: a labor. Mintavétel

Eredmények kiértékelése

1. ábra: Magyarországi cégek megoszlása és kockázatossága 10-es Rating kategóriák szerint. Cégek megoszlása. Fizetésképtelenné válás valószínűsége

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

A HEPARIN INDUKÁLTA THROMBOCYTOPENIA (HIT) LABORATÓRIUMI DIAGNOSZTIKÁJA DR. FEHÉR ADRIENNE SEMMELWEIS EGYETEM LABORATÓRIUMI MEDICINA INTÉZET

LÉGZÉSFUNKCIÓS VIZSGÁLATOK. Pulmonológiai Klinika

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 2. hét KERESLET, KÍNÁLAT, EGYENSÚLY

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Fogadóóra: minden szerdán között Helyszín: 311-es szoba

SZÉNHIDRÁTSZEGÉNY TRANSZFERRIN (CDT, CARBOHYDRATE DEFICIENT TRANSFERRIN) VIZSGÁLAT ALKOHOL ABUSUS SZŰRÉSÉRE

Hipotézis vizsgálatok

Reakció kinetika és katalízis

openbve járműkészítés Leírás az openbve-hez kapcsolódó extensions.cfg fájl elkészítéséhez

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

Monopolista árképzési stratégiák: árdiszkrimináció, lineáris és nem lineáris árképzés. Carlton -Perloff fejezet

Axiomatikus felépítés az axiómák megalapozottságát a felépített elmélet teljesítképessége igazolja majd!

Elektrokémia Kiegészítés a praktikumhoz Elektrokémiai cella, Kapocsfeszültség, Elektródpotenciál, Elektromotoros erı.

monitorozás jelentısége

DOWN-KÓR INTRAUTERIN SZŰRÉSI LEHETŐSÉGEI szeptemberi MLDT-tagozati ülésen elhangzottak

Adatbányászati, data science tevékenység projektmenedzsmentje

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

Korreláció és lineáris regresszió

Ó Ó ü ú ú

Logisztikus regresszió

Abszorpciós spektroszkópia

Elemi statisztika. >> =weiszd= << december 20. Szerintem nincs sok szükségünk erre... [visszajelzés esetén azt is belerakom] x x = n

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

KÖRNYEZETVÉDELEM- VÍZGAZDÁLKODÁS ISMERETEK

ű ű Ö Ü

ő Ú ú Ü ú

NEMZETI KÖZSZOLGÁLATI EGYETEM KATONAI M SZAKI DOKTORI ISKOLA

Ó

Ó Ü

ű ű ű Ú Ü Ü Ú ű Ó Ó ű

ű ű Ó

Ú ű Ö ű ű Ü Ú ű Ü ű ű ű ű ű Ö ű

Mikro- és makroökonómia. Monopolisztikus verseny, Oligopóliumok Szalai László

ű ű ű Ú ű ű Ó ű Ó Ö

ú ú ú ű ú Ó ú ű Ö Ö ű ű ű ú ú ű ű ű ű ú ű Ö ú ú ű Ó ű ű

Ú Ö ű Ö

Az Arteriográfról mindenkinek, nem csak orvosoknak

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Átírás:

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 23..28 2 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 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 (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 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 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 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. 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