nemůžete interpretovat výsledky testu bez znalosti pretest pravděpodobnost.
jsem si jist, že jsme všichni slyšeli stejnou přednášku o screeningových testech. Jsem si jist, že jsme byli všichni překvapeni podivnými čísly, která vyplývají z použití zdánlivě vynikajících testů u populací s nízkým rizikem. Jsem si jist, že všichni víme, že bychom neměli používat těhotenské testy u mužů.
ale tyto příklady ve třídě jsou příliš snadno zapomenuty při práci na rušných nouzových směnách. Objednáváme stovky testů každou hodinu (pokud zvážíte každý laboratorní test zvlášť) a my prostě nemáme čas bojovat s Bayesovým vzorcem s každým testem.
většinu času se dostáváme. Matematika funguje, aniž by byla uznána, nebo ignorujeme výsledky testů (například chybné počty bílých krvinek), aniž bychom formálně uznali Bayesovské vysvětlení, že se mýlí. Ale někdy se to neuvěřitelně mýlíme. Někdy to ubližuje našim pacientům.
je proto důležité připomenout: výsledky testů nelze interpretovat bez znalosti pravděpodobnosti předběžného testu.
příklad: screeningové testy
nejpřekvapivější výsledky tohoto principu pocházejí z screeningu. Budu používat teoretický příklad zvedl z vynikající učebnice „Kognitivní Chyby a Diagnostické Chyby“ Jonathan Howard: (Howard 2019)
Představte si, že nové CT, které nikdy nemine případě rakoviny prsu (je 100% citlivý), ale výsledky falešně pozitivní čtení u 5% zdravých žen (95% specifické). Je to fantastický test-přesnější než většina, kterou používáme. Chtěli bychom ji použít k včasné detekci rakoviny prsu, jako součást screeningového protokolu. U žen mladších 50 let je míra rakoviny prsu 1 z 1 000. Pokud Robin, a 45 letá žena, má pozitivní test, jaká je pravděpodobnost, že má rakovinu? (Otestujte se-hádejte hned teď).
vypadá to, že Robin má docela vysokou šanci na rakovinu. Koneckonců, velmi přesný test říká, že má rakovinu. Ale pojďme si to spočítat. Ve vzorku 1000 žen očekáváme, že 1 bude mít rakovinu. CT je perfektní a identifikuje jednu ženu s rakovinou. 5% falešně pozitivní míra však znamená, že z této skupiny tisíc žen bude 50 mít falešně pozitivní výsledky. Existuje 51 pozitivních testů a pouze 1 skutečný případ rakoviny. Proto je Robinova šance na rakovinu, navzdory pozitivnímu CT, 1/51, nebo asi 2%.
pozitivní výsledek na velmi přesném testu a stále existuje pouze 2% šance, že pacient má onemocnění?!
výsledky testů, zejména ty z high-tech testů, jako jsou CTs a MRI, jsou příliš často považovány za dokonalé. Výsledky jednoduše přijímáme jako „diagnózu“, ale případ Robina je vynikající připomínkou omylnosti našich testů. I kdyby CT bylo 99% specifické, pravděpodobnost posttestu by byla stále pouze 10%. To je překvapivé. Neočekáváme, že přesné testy se mýlí častěji,než mají pravdu.
můžete namítnout, že 1 z 1000 je velmi nízká pravděpodobnost. V urgentní medicíně se staráme o symptomatické pacienty s vyšším výchozím výskytem onemocnění. (Bohužel, pokud zvážíte naše použití zátěžových testů, myslím, že tento předpoklad považujete za nesprávný.) Z tohoto důvodu si myslím, že následný příklad je ještě zajímavější. Předpokládejme, že aplikujeme stejné CT na 70letou ženu, která má 10% pravděpodobnost předstihu onemocnění. Ve skupině 1 000 pacientů bude mít nyní 100 pacientů rakovinu prsu a CT je všechny identifikuje. Z 900 zdravých žen bude mít 45 pozitivních CTs. Takže výsledky jsou mnohem lepší. Pokud máte pozitivní CT, máte 69% (100/145) šanci na rakovinu. Nicméně, dokonce i ve scénáři, s mírným předtestové pravděpodobnosti a velmi přesný test (mnohem lepší než většina, které používáme v urgentní medicíně) tam je ještě 30% šanci, že to je falešně pozitivní!
jak se to týká urgentní medicíny?
Testy je třeba interpretovat (nebo ještě lépe objednat) po zvážení předtestové pravděpodobnosti.
často slýchám příběhy o „velkých úlovcích“. Lékařů, kteří si objednali CTPA, a to i přesto, že pacient je nízké riziko pro PE a PERC negativní. Nízká a hle, CT je pozitivní. Doktor se široce chlubí touto skvělou záchranou. Obyvatelé se učí o omylnosti PERC pravidla, a nakonec více CTs jsou objednány.
pravděpodobně uvidíte, kam to jde. Pojďme si to spočítat. Poté, co je příslušný pacient vyloučen skóre PERC, má přibližně 1,4% šanci na PE. (Kline, 2004) CT angio plic je docela dobrý test, i když jsem dříve uvedené údaje prokazující, že radiologové často nesouhlasí o konečné číst. (Miller 2015) nejlepší data, která máme, pochází pravděpodobně z PIOPED II studie, která zjistila, že CTPA má 83% senzitivitu a 96% specificitu ve srovnání s tradičními plicní angiografie. (Stein 2006) technologie CT se od studie PIOPED změnila, a proto je citlivost téměř jistě lepší (ale měl jsem velmi těžké najít moderní odhad). Pro účely našich výpočtů budu předpokládat 95% citlivost.
takže na každých 1000 pacientů s nízkým rizikem PERC negativních pozorovaných v ED bude 14 PEs. CT zachytí 13 z těchto 14 pacientů. U zbývajících 986 pacientů bude CT falešně pozitivní u 39. Proto bude CT pozitivní u celkem 52 pacientů, ale pouze 13 z těchto pacientů (25%) má skutečně PE.
takže když se kolega chlubí nalezením PE u nízkorizikového, vnímavého pacienta, existuje 75% šance, že se mýlí. Existuje 75% šance, že pacientovi byla podána zbytečná antikoagulancia. 75% šance, že i když CT bylo falešně pozitivní, pacient bude spěchat na pohotovost pro jakékoliv bolesti na hrudi nebo dušnost nebo dech po celý zbytek svého života, jak se mnozí další testy (a potenciálně více falešných poplachů). Jinými slovy, existuje 75% šance, že ubližujeme tomuto pacientovi.
výsledky testu nelze interpretovat bez znalosti pravděpodobnosti předběžného testu.
to platí pro všechny naše testy. Ať už objednáváte CT, krevní obraz, rentgen nebo EKG. Nemůžete interpretovat výsledky testu bez znalosti pravděpodobnosti předběžného testu. Pokus o to ublíží vašim pacientům.
Howard, J. (2018). Kognitivní chyby a diagnostické chyby. : Springer International Publishing.
Kline JA, Mitchell AM, Kabrhel C, Richman PB, Courtney DM. Klinická kritéria pro zabránění zbytečnému diagnostickému testování u pacientů na pohotovostním oddělení s podezřením na plicní embolii. Žurnál trombózy a hemostázy: JTH . 2004; 2(8):1247-55.
Miller WT, Marinari LA, Barbosa E, et al. Malé defekty plicní tepny nejsou spolehlivými indikátory plicní embolie. Ann Am Thorac Soc. 2015. PMID: 25961445
Stein PD, Fowler SE, Goodman LR, et al. Multidetektorová počítačová tomografie pro akutní plicní embolii. New England journal of medicine. 2006; 354(22):2317-27.
Foto Crissy Jarvis na Unsplash