Transcript TIP fakültesi Dönem 2 Biyoistatistik Ders notlarını indirmek için tıklayın

Tanı testlerinin kullanımı ve
değerlendirilmesi
Prof.Dr. Refik Burgut
Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi
13 Mayıs 2011, Adana
Tanı testlerinin kullanımı ve
değerlendirilmesi
• Tanı koymada ne demek istiyoruz?
• Testin ne kadar güvenilir olduğunu nasıl
biliyoruz?
• Tanı testlerini nasıl araştırırız?
• Bir testi kullanmayı veya hangi testi
kullanacağımıza nasıl karar veririz?
Tanı Koyma
• Kişinin bir hastalığa sahip olduğu
olasılığını belirleme
• Bu olasılığın verilere dayalı belirlenmesi
• Amaç hastalığın tedavi edilmesi (“ruling-in”
a diagnosis veya edilmemesi)
Tanıya ait bilgiler
Aşağıdaki kaynaklardan gelebilir:
• Semptomlar (Ağrı, kusma)
• Fonksiyonlarla ilgili çalışmalar(Göz , kulak
muayeneleri)
• Görüntüleme tekniklerinden (X-ray, CT, MRI)
• Serum çalışmalarından (glukoz seviyeleri,
hücre sayısı gibi)
• Doku çalışmalarından (biyopsi materyalı)
Tanı Testleri
• Bize hastalığın varlığı ve yokluğunu
öneren-ima eden klinik bilgileri verir
• Test karakteristikleri-nitelikleri
»
»
Sensitivitesi
Spesifisitesi
Sensitivite
• Hasta olanlar arasında, test değerleri
pozitif olanların oranıdır
• Hasta olup ta test sonucu pozitif olma
olasılığıdır.
Spesifisite
• Hasta olmayanlar arasında, test değerleri
negatif olanların oranıdır
• Hasta olmayıp test sonucu pozitif olma
olasılığıdır.
Gerekli terminolojiler
P = Olasılık
D = Hastalık
T = test sonuçları
P(D) = Hastalık olasılığı
P(T|D) = Hasta olanlarda test sonucu
olasılığı (Şartlı olasılık)
Test Karakteristikleri
• Sensitivite = Hasta olanlar arasında test
sonucu pozitif olma olasılığı
P(T+|D+)
• Spesifisite = Hasta olmayanlar arasında
test sonucu negatif olma olasılığı
P(T-|D-)
Kusursuz bir Test
100%
Test-pozitif
Test-negatif
0%
Hastalık var
Hastalık yok
Sensitivite=100%, Spesifisite=100%
Eğer bir test kusursuz ise?
• Testte pozitif değer hastanın gerçekte
hasta olduğunu gösterir.
»
Sadece hastalığa sahip olanlar testte pozitif
sonuca sahiptir.
• Testte negatif değer hastanın gerçekte
hasta olmadığını gösterir
»
Sadece hastalığa sahip olmayanlar testte
negatif sonuca sahiptir
Gerçek bir Test
100%
80%
Test-positif
Test-negatif
5%
Hasta
Hasta değil
Sensitivite= ? Spesifisite= ?
2x2 Tablosu yapma…
Hasta
Hasta değil
Testpositif
gerçek
positif
Yanlış
positif
Testnegatif
Yanlış
negatif
Gerçek
negatif
… Sensitivite ve Spesifisite için
HAsta
Hasta değil
Testpositife
95
20
Testnegatif
5
80
Sensitivite = P(T+|D+) =
Spesifisite = P(T-|D-) =
Test katerteristikleri biz ne
söyler?
• SpIn
»
»
Spesifisitesi Yüksek değerli Tests “rule in” de
yardımcı olur .
Yanlış pozitifliği minimize eder
• SnOut
»
»
Sensitivitesi Yüksek değerli Tests “rule out” da
yardımcı olur .
Yanlış negatifliği minimize eder
Gerçek dünya da ise…
• Test sonucu pozitif olanları hepsi hasta
veya test sonucu negatif olanların hepsi
hasta değildir.
• Test sonuçlarına dayalı olarak hastanın
gerçek hasta veya olmadığı olasılığını
belirlememiz gerekir.
Prediktif Değer
• Positif Prediktif Değer (PPV) = Testte
pozitif olanlar arasında gerçek hasta
olanların oranı (olasılığı)
P(D+|T+)
• Negatif Prediktif Değer= testte negatif
değer alanlar arasında gerçek hasta
olmayanların oranı (olasılığı)
P(D-|T-)
… 2x2 Tablo kullanımı
Hasta
Hasta değil
Testpositif
95
20
115
Testnegatif
5
80
85
100
100
PPV = P(D+|T+) =
Örnek - Populasyon
• Örneğe girenlerin hasta olma veya
olmama olasılıkları populasyondakilerin
hasta olma olma veya olmama
olasılıklarını yansıtması durumunda , PPV
ve NPV nin tahmini değerlerinin 2x2
tablolardan elde edilmesi makul bir
yaklaşımdır.
...Farklı P(D+)
Hasta
Hasta değil
Testpositif
95
80
175
Testnegatif
5
320
325
100
400
PPV = P(D+|T+) =
Hastalık olasılığı
• May vary with:
»
»
»
»
»
Yaş
Cinsiyet
Irk
Coğrafya
Diğer factörlerle değişebilir
Pozitif bir test sonucunu nasıl
açıklayabiliriz?
Test Sonuçları çeşitleri
• Sürekli
»
Kan hücreleri sayımı (e.g., cells per µL of blood)
• Kategorik
»
Meme görüntüleme teknikleri ve veri sistemi
1 = Negatiif
2 = Benign sonuç
3 = benign olma olasılığı
4 = Şüpheli abnormalite
5 = malignant neoplasm olması muhtemel
• Binari
»
Positif vs. negatif
Positiflik Kriteri
• Bir eşik değerinin üstünde değer veya
altında değer alması durumunda test
pozitif denilir.
• Seçilen eşik değerleri testin spesifisite ve
sensitivitelerini belirler.
Test Sonuçlarının dağılımı
Hasta olmayanlarda
dağılım
Hasta olanlarda dağılım
Test değerleri
Eşik değeri
“Negatif”
“Positif”
Test değerleri
C
Başka bir açıdan bakış
NoHasta
değil
Test değerleri
Hastae
C
Değişik eşik değerleri
TN
Hasta değil
Hasta
FP
TP
FN
Test değerleri
Eşik değerleri
TN
Hasta değil
hasta
FN
FP
TP
Test değerleri
Mükemmel bir Test
Hasta değil
Hasta
Değersiz bir Test
Hasta değil
HAsta
Testin karakteristikleri
nereden gelir?
Bir tanı testinin değerlendirilmesi
• Testin güvenilirliğinin belirlenmesinde
;Tanı testlerini gold standard adını
verdiğimiz test sonuçları ile
karşılaştırmalıyız
• Tests ler kohort veya vakakontrol
ÇALIŞMALARI KULLANILARAK
DEĞERLENDİRİLEBİLİR.
Kohort Çalışması
Hastalık var (TP)
Test+
Hastalık yok(FP)
Hastalar/
Semptom
Hastalık var(FN)
TestHastalık yok (TN)
Vaka-Kontrol Çalışması
Hastalık var
Test+
(TP)
Test(FN)
Hastalık yok
Test+
(FP)
Test(TN)
Tanı testi araştırmalarında
yanlılık
• Gold standard’ta problemler
• Hasta populasyonu ile araştırmaya alınan
örnek hasta arasındaki farklılıklar nedeni
ile problemler
• Test sonuçlarının yorumlanmasındaki
problemler
Kusurlu Gold Standard
• Eğer Gold Standard test kusur-hata
içeriyorsa, hastalığın varlığını veya
yokluğunu tam olarak söyleyemeyecektir.
Doğrulama-gerçekleme
nedeni ile yanlılık
• Herkeste gold standard test sonucu
ölçülmeyebilir
• Test sonucu pozitif olan hastalarda daha
ileri testler yapılması şansı test sonucu
negatif olanlara göre daha yüksek
olacaktır.
Spectrum Yanlılığı
• Çalışılan populasyon hastalığın şiddeti
veya hastalık riski yönünden hasta
populasyondan farklı olması durumudur.
Test değerlendirmede Yanlılık
• Gold standard test sonuçlarının test
sonuçlarını yorumlayan-değerlendiren kişi
tarafından bilinmesi sonucu
• Veya
• Test sonucunun gold standard sonucunu
değerlendiren kişice bilinmesi sonucunda
yanlılık oluşmaktadır.
Bir testi ne zaman
uygulamalıyız?
Hangi testi kullnmalıyız?
Test Sonuçları Göz önüne
alındığında
• Test bilgileri sağlık sonuçlarını iyileştirmesi
halinde önem kazanır
• Bazı testler invazif olup ; ağrı ve rahatsızlık
verici ve komplikasyonlara neden olabilir.
• Her türlü test sonuçlarının; TP, TN, FP, FN
olası riskleri ve faydalarının düşünülmesi
gerekir.
• En iyi test – en iyi eşik değerinde– sağlık
sonuçlarını optimize eden testtir.