Bewertung diagnostischer Tests

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1 n g c gesund krank n k c Segreganz negativ positiv negativ positiv Relevanz Beertung diagnostischer Tests gesund krank c Annahme: Überlappende Populationen eine messbare Grösse (z.b Konzentration) vergrössert sich in der kranken Population die Veränderung ist ichtig, nicht die Vergrösserung KAD Das Mass der Überlappung nutzlose Methode reelle Methoden perfekte Methode 3 4

2 Basismatrix für diagnostische Tests Wahrheitsmatrix mögliche Ergebnisskonstellationen Prävalenz ahrer Zustand: gesund oder krank = Krankheitshäufigkeit = Häufigkeit einer Krankheit in einer Population = Wahrscheinlichkeit vor dem Test = Vortestahrscheinlichkeit = a-priori-wahrscheinlichkeit nach dem Test: negativ o. positiv alle Kranken alle Untersuchten de sp se sp 5 6 Die Zuverlässigkeit diagnostischer Tests ird mit den Kennerten (Validätsparameter) beschrieben. Relevanz Segreganz = 25% = 5% = 75% Jeder Test sollte an einem internationalen Standard geeicht erden, und es sollte eine Referenzmethode (Goldstandard) zur Erfassung des tatsächlichen Zustandes des Patienten verfügbar sein. 7 8

3 Diagnostische Grenzert Sens. = Empfindlichkeit = Wahrscheinlichkeit, einen Kranken als positiv zu erkennen se = 5% se se = 7% richtig positiv se p(positiv krank) krank Tests mit hoher sind bei der Frühdiagnostik (screening) von Krankheiten erünscht, und enn es darauf ankommt, dass möglichst enig Kranke unentdeckt bleiben. 9 se = 9% se = % Diagnostische sp = 5% Grenzert Spez. sp = 7% = Wahrscheinlichkeit, einen Gesunden als negativ zu erkennen richtig negativ sp p(negativ gesund) gesund sp sp = 9% sp = % Tests mit hoher sind als Bestätigungstests erünscht und in allen Situationen, in denen eine falsch-positive Diagnose fatale Folgen hätte. 2

4 u. : gegenläufige Eigenschaften von Testen N(3,) N(4,) N(4.5,) Diagnostische Falschpositivrate (vgl. Fehler. Art) sp p(positiv gesund) gesund N(7,) N(6,) N(5.5,) Diagnostische Falschnegativrate (vgl. Fehler 2. Art) se p(negativ krank) krank grössere Überlappung der Verteilungen 3 4 Horizontale Raten hängen von der Prävalenz nicht ab (se) Falschnegativrate (-se) (sp) se - se sp Vorhersageerten (prädiktive Werte, vertikale Raten) Wahrscheinlichkeiten nach dem Test, Nachtestahrscheinlichkeiten, a-posteriori-wahrscheinlichkeiten = positiv prädiktiver Wert = positiver Vorhersageert = positive predictive value, PPV Diagnostische Relevanz Wahrscheinlichkeit eines Test-Positiven, krank zu sein Falschpositivrate (-sp) - sp 5 PPV positiv se p(krank positiv) se (- sp) (- ) 6

5 Diagnostische Segreganz Falschalarm(rate) = negativ prädiktiver Wert = negativer Vorhersageert = negative predictive value, NPV Wahrscheinlichkeit eines Test-Negativen, gesund zu sein PPV p(gesund positiv) positiv Falsche Beruhigung(srate) NPV negative sp ( ) p(gesund negative) sp ( ) (- se) NPV p(krank negativ) negativ 7 8 Relevanz (PPV) Falschalarmrate (-PPV) vertikale Raten hängen von der Prävalenz ab PPV - PPV Diagnostische Effektivität = richtige Klassifikationsrate = accuracy Segreganz (NPV) NPV de alle Untersuch ten se sp ( - ) falsche Beruhigung (-NPV) - NPV oft: Grenzert ist so geählt, dass Effektivität maximal ist 9 2

6 Effekt der Prävalenz NPV = 9% (de = 9%) PPV = 5% 2 Bei einer sehr kleineren Prävalenz können die hochsensitive und gleichzeitig hochspezifische Tests sehr geringe Relevanz haben. Prävalenz =. % = 98 % = 98 % Relevanz = 4 % 22 Übersichtstabelle Falschnegativrate Falschpositivrate Relevanz; positiver prädiktiver Wert Segreganz; negativer prädiktiver Wert Falschalarmrate falsche Beruhigungsrate se sp -se -sp PPV NPV -PPV -NPV p P K p N G p N K p P G p K P p G N p G P p K N bedingte Wahrscheinlichkeit (Bayes) Testpositiven z. den Kranken Testnegativen z. den Gesunden Testnegativen z. den Kranken Testpositiven z. den Gesunden Kranken z. den Testpositiven Gesunden z.den Testnegativen Gesunden z. den Testpositiven Kranken z. den Tesnegativen Richtigpositivrate, Empfindlichkeit Beispiel A: = 5% Test negativ positiv sp = 9% Goldstandard gesund 9 krank 9 se = 9% (de = 9%) PPV = 9% NPV = 99% Beispiel B: = % Test negativ positiv sp = 9% Goldstandard gesund 8 9 krank 9 se = 9% Richtignegativrate positiver Vorhersageert negativer Vorhersageert Fehlalarmrate hängen von der Prävalenz nicht ab Prävalenzabhängigkeit 23 Vergleichung verschiedener diagnostischer Methode. ROC Kurven ROC: receiver-operator (operating) characteristic ca. 95: erste ROC Analyse (receiver: Radar Empfänger) ca. 97: die erste medizinische Anendungen - 24

7 nutzlose Methode noch bessere Methode bessere Methode sehr gute Methode ROC Analyse Beispiel: Tumormarker im Bauchasser (Ascites) Die Erhöhung von CEA (und/oder Cholesterin) Konzentration im Bauchasser kann mit Karzinose in Zusammenhang bringen. Specificity (%) 5 Specificity (%) 5 Sensitivity (%) 5 CEA (Carcinoembryonales Antigen) Sensitivity (%) 5 Cholesterin Welche Methode ist besser? Wie kann man den optimalen Grenzert ausählen? 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)

8 de se sp ( ) de se ( sp ) de ( sp) se se ( sp) de Steigung enn Achsenabschnitt.5 : de = se ( sp) 2 de =.5 de =.5 - enn <.5: Die Steigung der Geraden mit gleicher diagnostischen Effektivität ist grösser als. z.b. =., die Steigung: 9 se ( sp) de Steigung Achsenabschnitt enn >.5: Die Steigung der Geraden mit gleicher diagnostischen Effektivität ist kleiner als. z.b. =.6, Steigung:.66 =. =.6 de = de = Die Punkte, die gleiche diagnostische Effektivität haben, sind auf den Geraden mit einer Steigung von. de =.5 de =.5 Wenn de =.5 ist, dann beträgt der Achsenabschnitt Isoeffektive Kurven auf ROC Ascites (+ Cholesterin, CEA) prevalence:. prevalence:.2 prevalence:.3 prevalence:. prevalence:.2 prevalence:.3 specificity.5 specificity.5 specificity.5 specificity.5 specificity.5 specificity prevalence:.4 prevalence:.5 prevalence:.6 prevalence:.4 specificity.5 prevalence:.5 specificity.5 prevalence:.6 specificity.5 specificity.5 specificity.5 specificity

9 Weitere Beispiele Beispiel: maximalisieren ir die diagnostische Effektivität! bei einem kleineren Prävalenzert ist die CDT Methode besser bei einem höheren Prävalenzert ist die GGT Methode besser ROC für CDT (carbohydrate deficient transferrin) und GGT (gamma-glutamyltransferase) in Bezug auf Alkoholismus. Da CDT praktisch immer auf der linken, oberen Seite der GGT liegt, ist CDT ein esentlich besser Test für Alkoholkonsum als GGT 33 34