Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2008

... konulu sunumlar: "Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2008"— Sunum transkripti:

1 Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2008
ANALİTİK ÖLÇÜM YÖNTEMLERİNİN LABORATUVARA KURULMASI İLE İLGİLİ HESAPLAMALAR Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2008

2 Ölçüm Yöntemleri ve Ölçme İşlemleri
*Klinik biyokimya laboratuvarlarında, çoğunlukla vücut sıvılarındaki glukoz, üre, kreatinin, amilaz v.b. gibi analitler için; kütle, konsantrasyon, aktivite, hacim gibi çeşitli ölçüm sonuçları elde edilir.

3 *Ölçüm yöntemi, ölçüm prosedürü ve ölçme işlemi kavramları ayrı ayrı tanımlanarak, aralarındaki farklar daha belirgin açıklanabilir. -Ölçüm yöntemi, bir analitin hangi örnekte, hangi ilkeye göre, hangi araç ve gereçler kullanılarak, hangi teknikle ve nasıl ölçüldüğünü belirtir. Bir analit için çok sayıda ölçüm yöntemi bulunabilir. Her ölçüm yöntemi tüm laboratuvarlarda aynıdır. -Ölçüm prosedürü, ölçüm yönteminin laboratuvarda nasıl uygulanacağını belirtir. -Ölçme işlemi, yöntemin prosedürlere göre uygulanmasıdır.

4 *Laboratuvarlarda yararlanılan ölçüm yöntemleri, performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: Kesin yöntemler, referans yöntemler, rutin yöntemler. Rutin yöntemler, klinik laboratuvar hizmetlerinde en yaygın kullanılan yöntemlerdir. Her laboratuvar rutin ölçüm yöntemini ya kendi hazırlar ya da hazır kit kullanır. Rutin ölçüm yöntemlerinin en güvenilir, tıbben kabul edilebilir en kısa zamanda, en uygun maliyette sonuç verecek kalitede olması beklenir.

5 Yeni Bir Ölçüm Yöntemi Seçimi
*Yeni bir ölçüm yöntemi seçiminde, temel olarak dört basamağın izlenmesi önerilmektedir. -Yöntem karakteristiklerinin ayrı ayrı değerlendirilmesi -Pazar araştırması -İlk iki basamak verilerinin gözden geçirilmesi -Önerilen yöntemler arasından yeni yönteme karar verilmesi

6 Yöntemi Seçimini Etkileyen Faktörler
*Yöntemin toplam maliyeti *Yöntemin uygulamadaki pratik özellikleri *Yöntemin analitik performans özellikleri *Yöntemin tıbbi yararı

7 Yöntemin Toplam Maliyeti:
-Yatırım maliyeti -Sarf malzemesi ve reaktif maliyetleri -Servis ve tamir giderleri -Çalışanların ücretleri

8 Yöntemin Uygulamadaki Pratik Özellikleri:
-Numune türü ve hacmi -Analizin geri dönüş zamanı -Laboratuvarda halen üretilen bilgilerle uyum sağlayıp sağlamadığı -Kalibrasyon sıklığı -Yöntemin prensibi -Laboratuvarda cihaz için gerek duyulan alan -Reaktiflerin yapısı, depolama koşulları, raf ömürleri

9 -Gerek duyulan eleman sayısı
-Laboratuvar elemanlarının teknik becerileri ve eğitim gereksinimi -Diğer kullanıcıların referansları -Eğitim için gerek duyulan zaman -Teknik destek ve servis güvencesi -Atıkların türü ve güvenli çalışma koşullarının olup olmadığı -1 saatte maksimum test yapma kapasitesi

10 Yöntemin Analitik Performans Özellikleri:
-Doğruluğu (accuracy) -Spesifikliği (özgüllüğü) -Tekrarlanabilirliği (precision, kesinlik) -Lineerite ve rapor edilebilirlik sınırları -Referans aralığı -Bozucu etkenler (interferans)

11 Yöntemin Tıbbi Yararı:
-Teşhisteki hassasiyeti (duyarlılığı, sensitivity) -Teşhisteki özgüllüğü (spesifitesi, specificity) -Prediktif değeri (önceden tahmin değeri)

12 Yöntem Karakteristikleri
*Yöntem karakteristikleri genel olarak üç kategori altında toplanmaktadır. -Uygulanma karakteristikleri -Metodolojik karakteristikler -Performans karakteristikleri

13 Yöntemin Uygulanma Karakteristikleri:
-Test başına maliyet -Analiz örneklerinin tipi -Örnek hacmi -İstek-sonuç verme süresi (turnaround time-TAT -İş yükü -Ekipman ve personel gereklilikleri -Fiziksel olarak kapladığı alan -Taşınabilirliği ve güvenlik koşulları Yöntemin uygulanabileceği laboratuvar koşulları hakkında bilgi sağlar.

14 Yöntemin Metodolojik Karakteristikleri:
-Yöntemin analitik duyarlılığı (sensitivity, hassasiyet) -Özgüllüğü (specificity) -Kimyasal reaksiyonu -Reaksiyon koşullarının optimizasyonu -Standardizasyon ilkeleri -Kalibrasyonu -Analitik prosedürün özelliği Yöntem seçiminde kararı önemli derecede etkilerler.

15 Yöntemin Performans Karakteristikleri:
-Doğruluk (accuracy) -Kesinlik (precision) -Geri elde veya geri kazanım (recovery) -Etkileşimler veya girişimler (interference) -Saptama gücü (tayin limiti) -Ölçüm aralığı Yöntemin o analitin ölçümünde ne kadar yeterli olduğunu gösterir.

16 Seçilen Yöntemin Değerlendirilmesi
*Laboratuvarda kullanılabilecek ölçüm yöntemi belirlendikten sonra bu yöntemin ölçülebilir karakteristikleri deneylerle belirlenir *Karar kriterlerine (kalite standartlarına, kalite kriterlerine, performans standartlarına-çoğunlukla tıbben müsaade edilen toplam hata değeridir) göre değerlendirilir *Referans yöntemle veya güvenilirliği kanıtlanmış bir yöntemle karşılaştırılır *Yeni yöntemin laboratuvara kurulup kurulmamasına karar verilir

17 Yöntem Değerlendirme Deneyleri:
*Dört aşamada uygulanır. -Yöntemin tanınması ve hazırlanması -Ön değerlendirme deneyleri -Son değerlendirme deneyleri -Uygulama hazırlıkları ve hizmete koyma

18 Yöntemin Tanınması ve Hazırlanması:
*Çalışma prosedürlerinin oluşturulması *Ölçüm aralığının kontrolü *Kalibrasyon *En düşük değeri saptama sınırının kontrolü

19 Ön Değerlendirme Deneyleri:
*Çalışma grubu içi değişkenliğin saptanması *Etkileşim (girişim) deneyleri *Geri elde (geri kazanım) deneyleri *Analitik olarak kabul etme kararı

20 Son Değerlendirme Deneyleri:
*Tekrarlanabilirlik için deneyler (çoklu ölçüm) *Yöntem karşılaştırma deneyleri *Analitik geçerlilik kararı *Referans aralıklarının saptanması *Dokümantasyon

21 Uygulama Hazırlıkları ve Hizmete Koyma:
*Kalite kontrol prosedürlerinin seçimi *Kalite kontrol çizelgelerinin hazırlanması *Ölçüm prosedürlerinin hazırlanması ve yazılması *Görevlilerin eğitimi *Yöntemin hizmete sokulması *Günlük performansın izlenmesi

22 Yöntem Seçiminde Göz Önünde Bulundurulacak Özellikler
*Yönteme ilişkin prensipler saptanmalıdır. *Reaktif ve standartlar için: -Kimyasal bileşim -Birim test için gereken miktarlar -Ambalajın açılmasından önce ve sonra depolama koşulları belirlenmelidir. *Reaktif ve standartların uygun koşullarda saklandıklarında raf ömürleri belirlenmelidir.

23 *Olası hasarlar ve güvenlik önlemleri konusunda kullanıcı uyarılmalıdır.
*Atık madde tipi ve miktarı belirlenmelidir. *Örneğe ilişkin bilgiler: -Örnek toplama koşulları -Örnek hacmi -Antikoagulanlar ve koruyucular -Saklama koşulları belirlenmelidir.

24 *Doğruluk (accuracy) saptanmalıdır.
*Kesinlik (precision) saptanmalıdır. *Analitik aralık saptanmalıdır. *Lineerite saptanmalıdır. *Referans aralığı belirlenmelidir. *Yönteme ilişkin tam ve ayrıntılı çalışma şeması yapılmalıdır.

25 *Ölçümün yapılacağı cihazın özellikleri, performansı ve uygulamaya ilişkin sınırlamalar tartışılmalıdır. *Teknik destek, yedek parça ve teknik servis sağlanması konuları dikkate alınmalıdır. *Laboratuvar koşulları da değerlendirmeye alınmalıdır: -Laboratuvarda uygun ve yeterli alan -Teknisyenlerin deneyim düzeyi ve ayıracakları zaman -Laboratuvar çalışanlarına verilecek eğitim

26 *Kalite kontrol ve kalibrasyon örnekleri ile birlikte birim test maliyeti hesaplanmalıdır.
*Verilerin klinisyene ulaştırılmasında kullanılacak rapor şekli belirlenmeli ve kullanılmakta olan rapor formatı ile karşılaştırılmalıdır. **Yöntemlerin performansını değerlendirmek için kullanılan geleneksel protokollerin yanında NCCLS’in (National Committee for Clinical Laboratory Standards)hazırladığı yeni protokoller de vardır: -EP5 → tekrarlanabilirlik (kesinlik) -EP6 → lineerite -EP7 → bozucu etkenler (interferans)

27 Doğruluk (Accuracy) Doğruluk, ölçülen değer ile ilgili bir tanımlama olarak; ölçülen değerin gerçek değere yakınlığını ifade eder. Ölçülen değer Gerçek değer Ölçülen değer Gerçek değer

28 Ölçülen değerle gerçek değer arasındaki fark hatadır (inaccuracy, error). Sistematik hata (SE, bias), rasgele hata (RE) ve toplam hata (TE) olmak üzere üç hata türü tanımlanır. TE = SE + RE

29 Sistematik hata (SE), ölçülen değerin gerçek değerden uzaklaşma derecesidir (bias). Sistematik hatanın (SE), sabit hata (CE) ve oransal hata (PE) olmak üzere iki türü vardır. Sabit hata interferans çalışmalarıyla, oransal hata ise recovery (geri elde) çalışmalarıyla saptanır.

30 Rasgele hata (RE), ölçülen değer için verilerin ortalama etrafındaki dağılımına göre değişir. Verilerin ortalama etrafında dağılım ölçütü olan standart sapma (s) düzeyi, rasgele hatanın göstergesidir. Rasgele hata tekrarlanabilirlik için deneyler (çoklu ölçüm) ile saptanır. Rasgele hatanın büyüklüğü, karar verilen kata göre 2s veya 3s olarak alınabilir.

31 Toplam hata (TE), matematiksel olarak bias (sistematik hata, SE) ve standart sapma katlarının toplamıdır. TE = Bias + 2s TE = Bias + 3s TE = Bias + 4s

32 Her analit için, tıbbi karar düzeyi (Xc) tanımlanmıştır
Her analit için, tıbbi karar düzeyi (Xc) tanımlanmıştır. Bir analit için tıbbi karar düzeyi; tanı, izleme ve tedavi için tıbbi önlemlerin alındığı düzeylerdir. Analit Tıbbi Karar Düzeyi Tıbbi Karar Glukoz 120 mg/dl Hiperglisemi Kolesterol 200 mg/dl Hiperkolesterolemi Yöntemler için hatalar, bu konsantrasyonlarda incelenmeli ve değerlendirilmelidir.

33 Her analit için; tıbben müsaade edilen toplam hata (TEa) düzeyleri, tıbbi karar düzeyinde (Xc) farklıdır. Analit Xc TEa Glukoz 120 mg/dl 12 mg/dl Kolesterol 200 mg/dl 20 mg/dl Tıbben müsaade edilen toplam hata TEa) düzeyleri için çok sayıda öneri bulunmaktadır. Amerika Birleşik Devletleri’nde yeterlilik testleri sonuçlarından hesaplanarak önerilen değerler (CLIA’88-Clinical Laboratory Implementation Amendments 1988 kriterleri) yanında, Avrupa ülkelerinde biyolojik değişkenlik katsayılarını (CV) temel alarak hesaplanan farklı öneriler bulunmaktadır.

34 Deneylerle elde edilen Sistematik hata (SE, bias) ve standart sapma (s) katlarından hesaplanan toplam hata düzeyi tıbben müsaade edilen toplam hata (TEa) ile karşılaştırılarak performans hakkında karar verilir: Bias + 2s < TEa veya Bias + 3s < TEa veya Bias + 4s < TEa olmalıdır.

35 Bir yöntemin kontrol altında tutulması için biyolojik değişkenlik kriterlerine göre müsaade edilen maksimum standart sapma (s) düzeyleri: Gün içi değişkenlik için s<0,25 TEa Günler arası değişkenlik için s<0,33 TEa olmalıdır.

36 Bir laboratuvar, yöntemle ilgili olarak beklediği hata sınırlarını belirlerken aşağıdaki üç faktörü göz önünde tutmalıdır: -Tıbbi kriterler: Klinik yarar, testin geri dönüş zamanı, biyolojik değişkenler… -CLIA’88 kriterleri -Kalite hedeflerine göre yöntemin analitik özellikleri

37 Sabit Hatanın (CE) Hesaplanması
İnterferans deneyleri ile olur. Deney, girişim (interferans) oluşturabileceği öngörülen materyaller eklenerek yapılır. Performans standardı: TEa Karar: CE (interferans) < TEa ise performans yeterlidir.

38 Glukoz için kreatinin interferansı deneyi:
Tıbbi karar düzeyi (Xc) = 120 mg/dl Tıbben müsaade edilen toplam hata (TEa) = 12 mg/dl Örnek hazırlama 1.örnek: 1,0 ml serum + 0,1 ml su (bazal konsantrasyon için) 2.örnek: 1,0 ml serum + 0,1 ml 50 mg/dl kreatinin standardı 3.örnek: 1,0 ml serum + 0,1 ml 100 mg/dl kreatinin standardı

39 Sonuçlar/Hesaplamalar
Eklenen kons. = St. kons. * [ml st. / (ml st. + ml serum)] İnterferans = CE = Kons.(test) - Kons.(bazal) Ölçülen glukoz Eklenen Krea. İnterferans 120 mg/dl - 124 mg/dl 4,5 mg/dl 4 mg/dl 131 mg/dl 9.1 mg/dl 11 mg/dl

40 Karar Xc = 120 mg/dl ve TEa = 12 mg/dl olduğuna göre: 4,5 mg/dl kreatinin eklendiğinde; CE = interferans = 4 mg/dl < TEa = 12 mg/dl olduğundan performans yeterlidir. 9,1 mg/dl kreatinin eklendiğinde de; CE = interferans = 11 mg/dl < TEa = 12 mg/dl olduğundan performans yeterlidir.

41 Oransal Hatanın (PE) Hesaplanması
Geri elde (recovery) deneyleri ile olur. Deneyde, analit miktarı ölçülen hasta örneğine bilinen miktarlarda analit çözeltileri eklenir, tekrar ölçüm yapılır ve eklenen miktarın yüzde kaçının saptanabildiği hesaplanır. Performans standardı: TEa %PE = %Geri elde – 100 PE = %PE/100*Xc Karar: PE < TEa ise performans yeterlidir.

42 Kalsiyum için geri elde deneyi:
Tıbbi karar düzeyi (Xc) = 10,8 mg/dl Tıbben müsaade edilen toplam hata (TEa) = 1,0 mg/dl Örnek hazırlama 1.örnek: 2,0 ml serum + 0,1 ml su (bazal konsantrasyon ölçümü için) 2.örnek: 2,0 ml serum + 0,1 ml 15 mg/dl kalsiyum standardı 3.örnek: 2,0 ml serum + 0,1 ml 100 mg/dl kalsiyum standardı

43 Sonuçlar/Hesaplamalar
Eklenen kons. = St. kons. * [ml st. / (ml st. + ml serum)] Geri elde kons. = Kons.(test) - Kons.(bazal) %geri elde = (Geri elde kons. / Eklenen kons.) * 100 PE = |(Ortalama %geri elde – 100)/100 * Xc )

44 Ölçülen kons. Eklenen kons. Geri elde kons. %geri elde 6,43 mg/dl - 7,10 mg/dl 0,71 mg/dl 0,67 mg/dl %94 10,8 mg/dl 4,76 mg/dl 4,37 mg/dl %92 Ortalama %93

45 Karar Xc = 10,8 mg/dl ve TEa = 1,0 mg/dl olduğuna göre: PE = |(Ortalama %geri elde – 100)/100 * Xc = |(93 – 100)/100 * 10,8 = 0,07 * 10,8 = 0,76 mg/dl 0,76 mg/dl < 1,0 mg/dl PE < TEa olduğundan performans yeterlidir.

46 Rasgele Hatanın (RE) Hesaplanması
Tekrarlanabilirlik Deneyleri (Çoklu ölçümler) ile olur. Performans standardı: TEa Karar: Gün içi değişkenlik için s < 0,25 TEa Günler arası değişkenlik için s <0,33 TEa ise performans yeterlidir. 1. Ölçümler : Grup içi, gruplar arası, günler arası 2. Örnek sayısı : En az 20 örnek 3. Örnek matriksi : Hasta örneği matriksi 4. Analit konsantrasyonu: Tıbbi karar düzeyi (Xc) 5. Hesaplanan ölçütler: Aritmetik ortalama, s, CV

47 Glukoz için tekrarlanabilirlik deneyleri:
Xc = 120 mg/dl TEa = 12 mg/dl olduğuna göre; Sonuçlar: Aritmetik ortalama = 119 mg/dl, s = 2,3 mg/dl, %CV = 1,6 (N=20) ise s = 2,3 < 0,25 TEa = 0,25*12 s = 2,3 < 0,25 TEa = 3,0 olduğundan performans yeterlidir.

48 Kesinlik (precision) Kesinlik, ölçülen değerle ilgili bir tanımlama olarak tekrarlanan ölçümlerle bulunan değerlerin birbirine yakınlığını ifade eder. Kesinlik, rasgele hatanın ölçüsü olarak kullanılır.

49 Ölçülen değer için doğruluk ve kesinlik birbirinden farklı kavramlardır. Ölçülen bir değer, kesinliği çok iyi fakat doğru olmayabilir.

50 Bir yöntemin tekrarlanabilirliğini (kesinlik, precision) belirlemek için, farklı seviyelerdeki örneklerle birçok defa yeni yöntemle analiz yapılır. Bu çalışma farklı günlerde tekrarlanır. İstatistiksel olarak standart sapmaları (s) ve değişkenlik katsayıları (CV) hesaplanır. Aynı anda çalışılan örnekler için çalışma grubu içi (within-run, intraassay) tekrarlanabilirlik, aynı günde farklı zamanlarda çalışılan örnekler için çalışma grupları arası (witharound-run, interassay) tekrarlanabilirlik, farklı günlerde çalışılan örnekler için günler arası (day-to-day) tekrarlanabilirlik ifade edilir.

51 Analitik aralık Analitik aralık (rapor edilebilir aralık), ilgili ölçüm yöntemiyle ölçülebilen en düşükten en yükseğe değişen değerlerdir. Performansı iyi bir yöntem için analitik aralık, örneklerin %90-95’inde sulandırılmadan ölçüm yapılacak konsantrasyonu kapsamalıdır.

52 Bir dizi (en az 5) standart kullanılarak yapılan ölçüm sonuçlarıyla çizilen kalibrasyon grafiği ile analitik aralık sınırları tayini yapılır.

53

54 Lineerite Lineerite, bir dizi (en az 5) standart kullanılarak ilgili ölçüm yöntemiyle yapılan ölçüm sonuçlarıyla çizilen kalibrasyon grafiğinin doğrusallığıdır.

55 Bir dizi (en az 5) standart kullanılarak yapılan ölçüm sonuçlarıyla çizilen kalibrasyon grafiği aynı zamanda lineerite sınırlarını belirlemek için kullanılır.

56 Tayin limiti Tayin limiti, bir yöntemin ölçebildiği en düşük konsantrasyonu belirler. Bunun altındaki bir değer sayısal olarak rapor edilmez. Tayin limiti, yöntemin tekrarlanabilirliği ve kör ölçümlerine bağlı olarak değişir: X, kör ölçümlerin ortalaması (n=10) s, standart sapma k, faktör (2 veya 3) olmak üzere Tayin limiti = X+k.s

57 Analitik hassasiyet Analitik hassasiyet (duyarlılık, sensitivity), analizi yapılan maddenin örnekteki konsantrasyonu değiştiğinde ölçüm sinyalinde meydana gelen değişikliktir. Analitik hassasiyet, kalibrasyon eğrisinin eğimi ile ilişkilidir.

58 Analitik özgüllük Analitik özgüllük (specificity), yöntemin sadece tayini yapılan maddeyi mi ölçtüğünün bir göstergesidir. Analitik spesifiklik, yöntemin doğruluğu ile ilgilidir ve yüksek olması istenir. Yöntemin spesifikliğini belirlemek için interferans çalışmaları yapılır.

59 Referans aralığı Üç tip referans aralığı tanımlanır: -Tolerans aralığı
-Tahmin edilen aralık -%95 interpercentile aralığı %95 interpercentile aralık, belirlenmesi kolay, genelde en çok kullanılan metoddur. Bu metodda %2,5 ve %97,5 aralıkları arasındaki dağılım referans aralığını belirler. En az 120 denek olmalıdır.

60 Referans aralığını belirlerken önemli olan, dağılımın çan eğrisine benzeyip benzemediğinin belirlenmesidir. Bu durum, histogram oluşturularak değerlendirilir. Bu dağılım grafiğinde; -Dağılım içinde bariz aykırı örneklerin bulunup bulunmadığı -Dağılımın simetrik olup olmadığı -Birden fazla populasyonun olup olmadığı kolaylıkla gözlenebilir.

61 İki en yüksek (veya en düşük) değer arasındaki fark tüm değerlerin aralık değerinin 1/3’ünü geçiyorsa en büyük (veya en küçük) değere aşırı uç değer uygulaması yapılır; hesaba alınmaz.

62

63 Referans aralığı, cinsiyet ve yaşa göre belirlenmelidir.
Sağlıklı ya da özel tanımlı koşullar içindeki referans toplumları oluşturulurken bireylerin seçiminde izlenebilecek stratejiler; direkt, indirekt, rasgele ve rasgele olmayan, test öncesi ve sonrası örnekleme metodlarıdır. Direkt örnekleme, bireylerin ana toplumdan tanımlanmış kriterlere göre seçimiyle olur. İndirekt örnekleme, bireylere dikkat edilmeksizin, analiz sonuçlarının kayıtlı bulunduğu veritabanından belli kurallara göre test sonuçlarının seçilmesiyle olur.

64 Rasgele örnekleme, her bireye eşit seçilme şansı tanıyan bir işlemdir.
Rasgele olmayan örnekleme, bireylere eşit olmayan seçilme şansı tanıyan bir işlemdir. Test öncesi örneklem, örneklem içinden, tanımlanmış katılım kriterlerine uygunluklarına göre bireylerin direkt metodla seçilmesidir. Test sonrası örneklem, çok sayıda bireylerin sonuçlarını içeren veritabanından, tanımlanmış katılım kriterlerine uyan bireylerin sonuçlarının seçildiği bir direkt metoddur.

65 Sağlıklı bireyler için belirlenecek referans değerleri toplumu oluşturulurken toplum dışı bırakma kriterleri: *Hastalık *Risk faktörleri: Obezite, hipertansiyon, çevresel ve mesleksel riskler, genetik riskler *İlaç, alkol ve tütün kullanımı *Özel fizyolojik koşullar: Gebelik, stres, egzersiz

66 Analitik yöntemlerin karşılaştırılması
-Yeni test yöntemi ile karşılaştırılacak (kesin, referans veya daha önce kullanılan ve güvenilirliği kanıtlanmış) yöntem seçilir -En az 40 örnek çalışılır -Her ölçüm en az iki kez yapılmalıdır -En az 5 gün çalışılır -Veri analizi yapılır ve üretici firma verileri değerlendirilir

67 Yöntem Karşılaştırmada Önerilen Basamaklar:
-Veriler grafikte gösterilir -Eğim, y-kesişim ve regresyon standart hatası (Sy/x) hesaplanır -Verilerin ortalama (x) ve standart sapma (s) değerleri hesaplanır -Korelasyon katsayısı incelenerek regresyon istatistiğinin uygulanabilme derecesi değerlendirilir -Eğim=1 ise veya ortalama Xc’ye yakın ise t-test ölçütleri hesaplanır -Ortalama, sd, t-değeri açıklanır ve yorum yapılır

68 Yöntem karşılaştırma verilerinin grafiksel gösterilmesi:
*Yöntem karşılaştırma deneylerinde en çok kullanılan iki grafik bulunmaktadır: -Farklar grafiği (Altman ve Bland grafiği) -Karşılaştırma grafiği (Regresyon grafiği)

69 Farklar Grafiği (Altman ve Bland Grafiği):
*Test yöntemi ile karşılaştırma yöntemi arasındaki farklar y-eksenine, karşılaştırma yöntemi verileri x-eksenine işaretlenerek grafik çizilir. Bazı grafiklerde x-eksenine iki yöntem verilerinin ortalamaları da işaretlenmektedir. Saçılma durumu, sabit veya oransal hatanın göstergesidir.

70 Karşılaştırma Grafiği (Regresyon Grafiği):
*Test yöntemi verileri y-eksenine, karşılaştırma yöntemi verileri x-eksenine işaretlenerek grafik çizilir. Bu grafik, verilerin analitik aralığını, tüm aralıktaki doğrusallığı gösterir. Çizginin eğimi ve y-eksenini kestiği nokta, veriler hakkında genel bilgi verir. Korelasyon ve regresyon istatistikleri bu grafikle birlikte değerlendirilir.

71 Yöntem Karşılaştırma Deneylerinde İstatistiksel Ölçütler ve Hesaplamalar:
-F-Test -Korelasyon katsayısı (r) -t-Test istatistiği -Regresyon istatistiği Regresyon istatistiğinin uygulanamadığı durumlarda; çok değişkenli analiz veya Deming Regresyon Yöntemi *SPSS istatistik programında otomatik olarak yapılmaktadır.

72 F-Test: İki yöntemin varyansları arasındaki farkın anlamlılığı test edilir. Fhes < Ftablo ise varyanslar arasında anlamlı farklılık yok Fhes > Ftablo ise varyanslar arasında anlamlı farklılık var

73

74

75 Korelasyon katsayısı (r):
Kovaryansın total varyansa oranıdır; test yönteminin karşılaştırma yöntemindeki değişiklikleri izleme kapasitesini gösterir. r = 1 ise mükemmel pozitif korelasyon var r = -1 ise mükemmel negatif korelasyon var r = 0 ise korelasyon yok

76

77

78 t-Test istatistiği: İki yöntem ortalamaları arasındaki farkın anlamlılığı test edilir. Sd  farkların standart sapması thes < ttablo ise iki yöntem ortalamaları arasında fark yoktur thes > ttablo ise iki yöntem ortalamaları arasında fark vardır

79

80

81 Regresyon istatistiği:
-Lineer regresyon veya en küçük kareler analizi.

82 Regresyon istatistik ölçütleri:
Yi = a + bXi regresyon denklemi b  eğim a  y-ekseni kesişim noktası Sy/x  regresyon standart hatası (ölçülen düzey ile regresyon denklemine göre olması gereken düzey arasındaki farkların standart sapması) Bias: Regresyon denkleminde tıbben önemli karar düzeyindeki X değeri regresyon denkleminde yerine konarak Y değeri hesaplanır. Hesaplanan y değerinden x değeri (olması gereken değer) çıkarılır. İkisi arasındaki fark bias’dır.

83 Ölçümler arasındaki ilişkinin (ölçülen düzey ile gerçek düzey arasındaki farkın) kareleri toplamının en küçük değerde tutulması ile çizginin Yi = a + bXi denklemine uyması beklenir y= a + bX a Sabit sistematik hata (CE) b Oransal sistematik hata (PE) Sy/x Rasgele hata (RE)

84 Laboratuvar testlerinin tanısal yararlılık ölçütleri
*Spesifik, bağımsız ölçüler -Tanısal Duyarlılık -Tanısal Özgüllük -Olabilirlik oranları (Likelihood Ratios) *Global, bağımsız ölçütler -Tanısal odds oranı (DOR) -ROC eğrileri altındaki alan *Spesifik bağımlı ölçütler -Pozitif öngörü/prediktif değer (PV+) -Negatif öngörü/prediktif değer (PV-) *Global, bağımlı ölçütler -Tanısal Doğruluk

85 (karar eşiği)

86 Hastalık Var Yok + GP YP Test sonucu - YN GN Hasta olan GP+YN Hasta olmayan GN+YP

87 Tanısal Duyarlılık (sensitivite)
Tanısal duyarlılık, hasta olanlar arasından test sonucu pozitif çıkanların toplam hasta sayısına oranıdır; % olarak belirtilir. Testin, hasta olanlar arasından hastalığı saptama kapasitesidir. Gerçek pozitif hızı olarak da adlandırılır. Tanısal duyarlılık = [GP/(GP+YN)]*100

88 Tanısal Özgüllük (spesifisite)
Tanısal özgüllük, hasta olmayanlar arasından test sonucu negatif çıkanların toplam hasta olmayan sayısına oranıdır; % olarak belirtilir. Gerçek negatif hızı olarak da adlandırılır. Özgüllük = [GN/(GN+YP)]*100

89

90 Tanısal duyarlılık ve özgüllük, test performansının spesifik ve bağımsız (prevalansa bağımlı değil) ölçü çiftidir. Kestirim (eşik) değerlerine göre değişirler. Yüksek duyarlılıktaki test negatif çıktığında hastalığı ekarte ettirir, yüksek özgüllükteki test pozitif çıktığında hastalık tanısını kuvvetlendirir. Ancak her zaman bu kural sağlanmayabilir. Klinik uygulamalarda kullanımları pratik değildir. Olabilirlik oranlarının hesaplanmasında kullanılırlar.

91

92 Olabilirlik oranları (Likelihood ratios)
Pozitif olabilirlik oranı (LR+), gerçek pozitif (duyarlılık) hızının yanlış pozitif hızına (1-özgüllük) oranıdır; % olarak belirtilir. LR+ = Duyarlılık/(1-Özgüllük) Negatif olabilirlik oranı (LR-), yanlış negatif hızının (1-duyarlılık) gerçek negatif hızına (özgüllük) oranıdır; % olarak belirtilir. LR- = (1-Duyarlılık)/Özgüllük

93 LR+ = Duyarlılık/(1-Özgüllük) LR- = (1-Duyarlılık)/Özgüllük

94 Olabilirlik oranları, hasta olanların hasta olmayanlara göre kaç kat beklendiği gibi olacağını ifade eder. Olabilirlik oranları, düşünülen durumun gerçekten var olması (rule in, LR>1) veya var olmaması (rule out, LR<1) konusunda testin gücü hakkında bilgi verir.

95 LR=1 olduğu durumlarda testin pretest olasılık üzerine hiçbir etkisi yoktur.
Genel bir ifadeyle, LR’leri 10’dan büyük veya 0,1’den küçük olan testler klinik olarak yararlıdır. LR’ler, Bayes teoremine göre pretest olasılıktan posttest olasılığın hesaplanmasında kullanılırlar. Yalnız bunun için olasılıklar Odds oranına (olma/olmama) çevrilmelidir.

96 Odds, olayların olmasının olmamasına oranıdır Odds=Olma/Olmama
Bayes teoremi (nedenler olasılığı), bir sınıflandırma sorununun olasılık terimleriyle açıklanabileceği varsayımına dayanır. Odds, olayların olmasının olmamasına oranıdır Odds=Olma/Olmama Olasılıklar, olmanın olma+olmama durumuna oranıdır Olasılık= Olma/(Olma+Olmama) Olasılık ile Odds arasındaki bağıntı: Olasılık=Odds/(1+Odds)

97 Tanısal Odds oranı (DOR)
DOR, pozitif olabilirlik oranının (LR+) negatif olabilirlik oranına (LR-) oranıdır (olma/olmama). DOR = LR+/LR- Bayes Teoremine göre; Posttest odds = LR x Pretest odds Fagan Nonogramları kullanılarak da posttest olasılıklar saptanabilir.

98

99 ROC eğrisi Belirli bir test sürekli tekrarlanırsa, farklı kestirim düzeylerinde farklı duyarlılık ve özgüllük çiftleri elde edilir. Duyarlılığın (gerçek pozitif hızı) yanlış pozitif hızına (1-Özgüllük) göre grafiği çizilirse elde edilen eğrilere ROC eğrileri (Receiver Operating Curve) adı verilir.

100 ROC eğrisi sol üst köşeye yaklaştıkça eğrinin altında kalan alan büyür ve bu, tanısal performansın iyi olduğunu gösterir.

101 Pozitif ve negatif öngörü değerleri (PPV ve NPV)
Pozitif ve negatif öngörü değerleri, posttest olasılıklardır. Bağımlı ölçülerdir; pretest olasılık ve prevalanstan etkilenirler. Klinik olarak yaygın kullanılırlar: PPV = (GP) / (GP + YP) NPV = (GN) / (GN + YN)

102

103 (GP+GN)/(GP+YP+GN+YN)
Tanısal Doğruluk Tanısal doğruluk, doğru tanı konan bireylerin oranıdır. (GP+GN)/(GP+YP+GN+YN) Doğruluk, prevalansa bağımlıdır, sınırlı kullanılır.