Tanı testlerinin kullanımı ve değerlendirilmesi Prof.Dr. Refik Burgut Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi 13 Mayıs 2011, Adana.

... konulu sunumlar: "Tanı testlerinin kullanımı ve değerlendirilmesi Prof.Dr. Refik Burgut Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi 13 Mayıs 2011, Adana."— Sunum transkripti:

1 Tanı testlerinin kullanımı ve değerlendirilmesi Prof.Dr. Refik Burgut Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi 13 Mayıs 2011, Adana

2 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?

3 Tanı Koyma Kişinin bir hastalığa sahip olduğu olasılığını belirleme Bu olasılığın verilere dayalı belirlenmesi Amaç hastalığın tedavi edilmesi (“ruling-in” a diagnosis veya edilmemesi)

4 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)

5 Tanı Testleri Bize hastalığın varlığı ve yokluğunu öneren-ima eden klinik bilgileri verir Test karakteristikleri-nitelikleri » Sensitivitesi » Spesifisitesi

6 Sensitivite Hasta olanlar arasında, test değerleri pozitif olanların oranıdır Hasta olup ta test sonucu pozitif olma olasılığıdır.

7 Spesifisite Hasta olmayanlar arasında, test değerleri negatif olanların oranıdır Hasta olmayıp test sonucu pozitif olma olasılığıdır.

8 Gerekli terminolojiler P = Olasılık D = Hastalık T = test sonuçları P(D) = Hastalık olasılığı P(T|D) = Hasta olanlarda test sonucu olasılığı (Şartlı olasılık)

9 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-)

10 Sensitivite=100%, Spesifisite=100% Kusursuz bir Test 100% Hastalık varHastalık yok 0% Test-pozitif Test-negatif

11 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

12 Sensitivite= ? Spesifisite= ? Gerçek bir Test 100% Hasta Hasta değil Test-positif Test-negatif 5% 80%

13 2x2 Tablosu yapma… HastaHasta değil Test- positif Test- negatif gerçek positif Yanlış negatif Yanlış positif Gerçek negatif

14 … Sensitivite ve Spesifisite için HAstaHasta değil Test- positife Test- negatif 95 5 20 80 Sensitivite = P(T+|D+) = Spesifisite = P(T-|D-) =

15 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

16 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.

17 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-)

18 … 2x2 Tablo kullanımı HastaHasta değil Test- positif Test- negatif 95 5 20 80 100 115 85 PPV = P(D+|T+) =

19 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.

20 ...Farklı P(D+) Hasta Hasta değil Test- positif Test- negatif 95 5 80 320 PPV = P(D+|T+) = 100 400 175 325

21 Hastalık olasılığı May vary with: » Yaş » Cinsiyet » Irk » Coğrafya » Diğer factörlerle değişebilir

22 Pozitif bir test sonucunu nasıl açıklayabiliriz?

23 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

24 Positiflik Kriteri Bir eşik değerinin üstünde değer veya altında değer alması durumunda test pozitif denilir. Seçilen eşik değerleri testin spesifisite ve sensitivitelerini belirler.

25 Test Sonuçlarının dağılımı Test değerleri Hasta olmayanlarda dağılım Hasta olanlarda dağılım

26 Eşik değeri Test değerleri “Negatif” “Positif” C

27 NoHasta değil Hastae Başka bir açıdan bakış C Test değerleri

28 Hasta değil Hasta TN FN TP FP Değişik eşik değerleri TNFP FN TP Hasta değil hasta Eşik değerleri Test değerleri

29 Mükemmel bir Test Hasta değil Hasta

30 Değersiz bir Test Hasta değil HAsta

31 Testin karakteristikleri nereden gelir?

32 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.

33 Kohort Çalışması Test+ Hastalar/ Semptom Hastalık var (TP) Hastalık yok(FP) Test- Hastalık var(FN) Hastalık yok (TN)

34 Vaka-Kontrol Çalışması Test+ (TP) Hastalık var Hastalık yok Test- (FN) Test+ (FP) Test- (TN)

35 Tanı testi araştırmalarında yanlılık Gold standard’ta problemler Hasta populasyonu ile araştırmaya alınan örnek hasta arasındaki farklılıklar nedeni ile problemler Test sonuçlarının yorumlanmasındaki problemler

36 Kusurlu Gold Standard Eğer Gold Standard test kusur-hata içeriyorsa, hastalığın varlığını veya yokluğunu tam olarak söyleyemeyecektir.

37 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.

38 Spectrum Yanlılığı Çalışılan populasyon hastalığın şiddeti veya hastalık riski yönünden hasta populasyondan farklı olması durumudur.

39 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.

40 Bir testi ne zaman uygulamalıyız? Hangi testi kullnmalıyız?

41 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.