evaluarea testelor diagnostice

CURS POSTUNIVERSITAR 15-19.05.2006

Evaluarea testelor diagnostice

Conf. Dr. Emilian Damian Popovici

Planul prezentării

Justificarea evaluării testelor diagnostice;

Indicatorii de evaluare a testelor diagnostice;

Curba ROC;

Teste multiple;

Analiza supravieţuirii.

Justificarea evaluării testelor diagnostice

O bună parte din activitatea unui clinician constă în elaborareaunor strategii de diagnostic:

coroborarea datelor anamnestice cu examenul clinic general şi cu informaţiile furnizate de investigaţiile paraclinice, în vederea stabilirii unui diagnostic.

Anamneză

Ex. clinic

Investigaţii

diagnostic

Justificarea evaluării testelor diagnostice

Din punct de vedere etic, creşterea utilizării tehnicilor noi de

diagnostic este justificată de ameliorarea calităţii actului

medical;

Problema fundamentală este de a demonstra eficienţa acestora

în procesul de ameliorare a stării de sănătate ;

Orice strategie şi tehnică de diagnostic trebuie evaluată,

urmărind obligatoriu punctul de vedere al pacientului, al

medicului, dar şi al societăţii.

Punctul de vedere al pacientului

Pentru pacient, un test diagnostic trebuie să fie:

Eficient – precizia lui trebuie să fie cât mai bună (cât mai

sensibil şi mai specific), pentru a minimiza numărul de

cazuri fals pozitive/fals negative;

Cât mai inofensiv!

Punctul de vedere al medicului

Pentru medic, un test diagnostic trebuie să fie:

Eficace:

Un test pozitiv conduce la aplicarea unui tratament: se

poate spune că pozitivitatea testului a crescut în mod

semnificativ probabilitatea ca boala să existe şi deci să

se propună un tratament;

Un test negativ poate împiedica medicul să trateze o

afecţiune potenţial severă;

Comparativ mai bun decât eventualele teste clasice,

Cu cât mai puţine limite şi dezavantaje;

Cât mai inofensiv pentru pacient.

Punctul de vedere al societăţii

Combină argumentele pacientului cu cele ale medicului ;

Rolul primordial, din punct de vedere al managementului

sanitar, în alegerea unei proceduri diagnostice, îl joacă

raportul cost – eficacitate.

Descrierea performanţelor unui nou test

diagnostic

Evaluarea unui nou test diagnostic porneşte de la identificarea

grupului de pacienţi cu o anumită afecţiune, utilizând un test

clasic, de referinţă;

Limite:

Adesea, testul de referinţă este mai riscant, mai dificil de

executat sau imposibil de aplicat (ex: biopsia cerebrală

postmortem – test de referinţă pentru boala Alzheimer);

Pentru anumite afecţiuni, nu există test de referinţă –

angina pectorală.

Descrierea performanţelor unui nou test

diagnostic

Compararea noului test cu un standard imperfect poate

conduce la concluzii eronate:

Dacă noul test detectează cu mai mare acurateţe bolnavii

decât standardul, aceşti pacienţi vor fi catalogaţi drept fals-

pozitivi;

Dacă noul test este negativ pentru mai multe persoane fără

afecţiunea respectivă versus testul standard, aceşti pacienţi

vor fi catalogaţi drept fals-negativi;

Valoarea prag a testului diagnostic

Centralizarea rezultatelor

Definiţii:

Real pozitivi: subiecţii bolnavi, corect identificaţi de testul

diagnostic;

Falşi pozitivi: subiecţii fără afecţiunea respectivă,

etichetaţi de noul test drept bolnavi;

Real negativi: subiecţii fără afecţiunea respectivă, corect

identificaţi de testul diagnostic ;

Falşi negativi: subiecţii bolnavi, etichetaţi de noul test

drept sănătoşi

Centralizarea rezultatelor

a RP b FP

c FN d RN

B + B - Total

a+b

c+d

T +

T -

Total b+da+c

Tabel de contingenţă 2 x 2

• pe baza acestuia se evaluzază performanţele testului !

Indicatorii de evaluare a testului

Sensibilitatea:

probabilitatea subiecţilor bolnavi de a avea un rezultat pozitiv

Test sensibil :

Rezultatele fals negative sunt rare;

Un astfel de test trebuie ales când o boală este gravă şi nu

poate fi ignorată, când există un tratament pentru această

boală sau când un eventual fals pozitiv nu are consecinţe

dăunătoare pentru pacient;

rezultat negativ - medicul poate fi destul de sigur că

elimină boala.

Sensibilitatea = P(T+/ B+) = a/a+c

Indicatorii de evaluare a testului

Specificitatea:

probabilitatea subiecţilor sănătoşi de a avea un rezultat negativ

Test specific:

Rezultatele fals pozitive sunt rare;

Un test specific trebuie ales când un rezultat fals pozitiv

poate fi dăunător pentru pacient, din punct de vedere fizic,

psihologic sau economic;

rezultat pozitiv - medicul poate fi destul de sigur că boala

este prezentă.

Specificitatea = P(T-/ B-) = d/b+d

Indicatorii de evaluare a testului

rata falsei negativităţi – probabilitatea unui subiect bolnav de

a avea un reultat negativ

rata falsei pozitivităţi – probabilitatea unui subiect sănătos de

a avea un reultat pozitiv

RFN = P(T- / B+) = c/a+c

RFP = P(T+ / B-) =b/b+d

Indicatorii de evaluare a testului

valoarea predictivă pozitivă a testului :

probabilitatea de a avea boala, când testul este pozitiv;

Se alege un test cu o valoare predictivă pozitivă ridicată atunci

când tratamentul unui subiect diagnosticat pozitiv greşit poate

avea urmări grave.

VPP = P(B+ / T+) = a/a+b

Indicatorii de evaluare a testului

valoarea predictivă negativă a testului

probabilitatea de a nu avea boala, când testul este negativ

Un test cu o valoare predictivă negativă ridicată trebuie reţinut,

când absenţa tratamentului la un bolnav cu diagnostic negativ

greşit nu influentează major evoluţia afecţiunii.

VPN = P(B- / T-) = d/c+d

Indicatorii de evaluare a testului

Interconexiuni:

cu cât testul este mai sensibil, cu atât este mai bună valoarea

predictivă negativă şi medicul va fi mai sigur că pacientul care

are testul normal nu prezintă boala;

cu cât testul este mai specific, VPP este mai mare iar medicul

este mai sigur că pacientul care are un test anormal prezintă şi

boala căutată;

VP a testului depinde şi de prevalenţa bolii căutate:

când scade prevalenţa bolii,VPP scade şi VPN creşte;

când creşte prevalenţa bolii,VPP creşte şi VPN scade.

Indicatorii de evaluare a testului

Prevalenţa

Proporţia subiecţilor bolnavi din populaţia studiată

Se mai numeşte şi probabilitate pretest;

Prevalenţa se determină cu acurateţe doar dacă eşantionulrandomizat este reprezentativ pentru populaţia respectivă;

În practică, multe studii clinice sunt efectuate pe eşantioanede pacienţi internaţi şi nu sunt reprezentative la nivelpopulaţional.

Prevalenţa = P(B+) = nr. cazuri de boală

nr. total subiecţi incluşi în studiu

Regula lui Bayes

Permite trecerea de la probabilitatea de a avea un test pozitiv

sau negativ, ştiind că există sau nu boala, la probabilitatea de a

avea sau nu avea boala, ştiind că testul este pozitiv sau negativ.

P(A/B) = P(B/A)P(A)

P(B/A)P(A)+P(B/A’)P(A’)

VPP = P(B+/T+)=P(T+/B+)P(B+)

P(T+/B+)P(B+)+P(T+/B-)P(B-)

Curba ROC

(Receiver operator characteristic curve)

curba caracteristică performanţei unui test ;

exprimă relaţia dintre sensibilitatea şi specificitatea unui test

diagnostic;

Este evident că medicul doreşte să dispună de un test

diagnostic, în acelaşi timp, sensibil şi specific;

Acest lucru nu este posibil în practică;

Trebuie întotdeauna făcut un compromis între sensibilitate şi

specificitate;

se poate folosi pentru a compara în mod practic 2 teste diferite

pentru diagnosticarea aceleiaşi boli.

Curba ROC

1. Se ia în considerare procentul de cazuri real pozitive

(sensibilitate) pe abscisă şi procentul de rezultate fals pozitive

(specificitate) pe ordonată.

2. Determinarea punctelor curbei a = (sensibilitate; specificitate)

Curba ROC

Un test cu o bună putere discriminatorie va ocupa partea

stânga superioară a graficului: astfel, mărind progresiv

sensibilitatea, nu există nici o pierdere de specificitate.

Curba ROC

Un test mai puţin performant are o curbă ROC ce cade mai

aproape de diagonala graficului, mergând din partea stângă

inferioară spre partea dreaptă superioară a graficului;

Precizia globală a testului poate fi descrisă prin suprafaţa de

sub curba ROC;

cu cât este mai mare această suprafaţă, cu atât este mai bun

testul.

Curba ROC

1. Detectarea mamografică a microcalcifierilor;

2. Detectarea mamografică a opacităţilor;

Analiza unui nou test diagnostic

1. Compararea cu un test clasic de referinţă:

Etichetarea subiecţilor în bolnavi sau sănătoşi, conform

testului clasic de diagnosticare şi a celui nou testat, trebuie

să se efectueze independent, fără a se cunoşte rezulatele;

2. Precizia şi exactitate măsurătorilor:

Inexactitatea măsurătorilor creşte variaţia variabilei

măsurate şi scade specificitatea şi sensibilitatea testului;

Standardizarea şi aplicarea repetată creşte precizia;

Analiza unui nou test diagnostic

• lipsa de calibrare a aparaturii de măsurare!

Analiza unui nou test diagnostic

3. Utilizarea unui eşantion adecvat patologiei respective:

Un test ce clasifică subiecţii în bolnavi şi sănătoşi este

mai puţin folositor pentru realizarea diagnosticului

diferenţial faţă de alte boli cu semne şi simptome similare;

Dacă variabila testului diagnostic este corelată cu

severitatea bolii, testul poate detecta pacienţi în perioada

floridă şi mai puţin pacienţi în etapele incipiente, în care

eficacitatea terapeutică ar fi superioară;

Analiza unui nou test diagnostic

3. Descrierea adecvată a eşantionului studiat

pentru aprecierea posibilităţii de generalizare la nivel

populaţional;

4. Criterii clare şi adecvate de definire a normalităţii;

Reproductibilitatea

Arată concordanţa rezultatelor mai multor măsurători;

Cuantificarea reproductibilităţii se bazează pe indicele kappa

(K);

Depinde de sensibilitatea şi specificitate testului dar şi de şansa

interpretării;

Reproductibilitatea

Indicele K evaluează reproductibilitatea, observată în raport cuconcordanţa dată de hazard:

OA = acord observat = (a + d)/(a + b + c + d);

EA = acord aşteptat = [{(a + b)/n} x {(a + c)/n}] + [{(c +d)/n} x {(b + d)/n}] ;

K = (OA-EA) / (1-EA)

K = 1 pentru o concordanţă perfectă;

K = 0 când nu există concordanţă decât sub efectulhazardului;

Valorile negative ale K indică existenţa unor şanse maireduse de acord decât cele observate sub efectul hazardului;

Teste multiple

Majoritatea testelor diagnostice nu sunt perfecte iar rezultatele

unui singur test sunt, foarte frecvent, insuficiente;

Algoritmul de stabilire a diagnosticului utilizează mai multe

teste paraclinice, aplicate:

În paralel

În serie

Test 1

Test 2

Test 1 Test 2

Teste multiple

în paralel, concomitent : ex: multiple probe toxicologice

sangvine;

Un rezultat pozitiv la oricare din teste este relevant

pentru boală;

Utile în situaţii de urgenţă; când este necesar un test

sensibil, dar se dispune de 2 sau 3 teste mai puţin

sensibile;

Măresc sensibilitatea, VPN şi scad specificitatea;

Folosindu-le în paralel creşte sensibilitatea

diagnosticului, cu preţul existenţei rezultatelor fals

pozitive şi a tratamentelor inutile.

Teste multiple

în serie, unele după altele – seria se iniţiază doar dacă testuliniţial, mai simplu şi mai puţin agresiv, este pozitiv;

Toate testele trebuie să fie pozitive pentru a se consideraboală;

Se pot aplica la rece;

Scad sensibilitatea, cresc specificitatea şi VPP;

Medicul este mai sigur de realitatea bolii, dar riscă să aibămai multe rezultate fals negative;

Utile când nici unul dintre testele disponibile nu estefoarte specific;

testul mai specific trebuie folosit primul, testul maisensibil va fi folosit ulterior;

Mai puţini pacienţi vor face acelaşi test, dar acelaşi numărde bolnavi va fi diagnosticat.

Prognosticul

Ideal, stabilirea prognosticului trebuie să includă măsurarea

tuturor datelor clinice relevante:

Durata vieţii;

Calitatea ei;

Decesul.

Pentru determinarea istoriei naturale şi a prognozei,

eşantioanele nu trebuie selecţionate – ex: din asistenţa primară,

mai bun decât din asistenţa secundară;

Prognosticul

Se măsoară:

Fatalitatea;

Probabilitatea de supravieţuire;

Se precizează data debutului şi durata urmăririi:

Curbe Kaplan Mayer

Metoda actuarială

“Viaţa trebuie trăită aşa cum este

pentru că ni s-a dat fără să o cerem

şi ni se va lua fără să fim întrebaţi”.

Anonim

Bibliografie

Rebecca Knapp, M.Clinton Miller III – Describing the

Performance of a Diagnostic Test, in Clinical Epidemiology

and Biostatistics,Williams & Wilkins, Baltimore, Maryland,

1992, 34-45

G.I.Mihalaş – Metodologia cercetării ştiinţifice medicale,

Curs postuniversitar, UMF Timişoara, 2006

C.Pop, Carmen Sima – Elemente de epidemiologie clinică.

Studiul diagnosticului,

http://www.emcb.ro/article.php?story=20030531133708000