In alternativa all intervallo di riferimento. VALORI o LIVELLI DECISIONALI

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Arrigo Moroni
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1 In alternativa all intervallo di riferimento VALORI o LIVELLI DECISIONALI Valori sopra o sotto i quali è raccomandabile seguire un determinato comportamento clinico: - Instaurare o modificare un regime terapeutico o dietetico - Richiedere ulteriori indagini diagnostiche di approfondimento - Emettere un giudizio prognostico

2 LIVELLI DECISIONALI Ø Dipendono da scelte o quesiti clinici Ø Sono definiti in relazione ad evidenze cliniche strettamente documentate e attraverso il Consenso di esperti Ø Identificano una soglia di rischio oppure una soglia di classificazione per una data patologia Ø In linea di massima sono indipendenti dai VR

3 LIVELLI DECISIONALI RELATIVI ALLA CALCEMIA (MG/DL)

4 VALORE PREDITTIVO Con quale probabilità un test predice l esistenza o l assenza di malattia?

5 Il cut off sarebbe in grado di discriminare con precisione assoluta le due popolazioni

6 VN FN FP VP Nella pratica clinica si verifica sempre una sovrapposizione delle due distibuzioni. E impossibile definire un cut off che consenta una classificazione perfetta

7 DISTRIBUZIONI GAUSSIANE DELLA CONCENTRAZIONE DI UN ANALITA IN UNA POPOLAZIONE SANA E IN UNA AMMALATA Veri Negativi Veri Positivi Falsi Negativi Falsi Positivi

8 Risultati di uno screening Malati (diabetici=100) Sani n=100 Test Positivo (glicemia>100mg/dl) Veri Positivi n=60 Falsi Positivi n=10 Test Negativo (glicemia 100mg/dL) Falsi Negativi n=40 Veri Negativi n=90 Sensibilità Specificità

9 MALATTIA ED ESITI DEL TEST Gli individui sottoposti a test diagnostico, possono essere classificati come veri negativi (VN), falsi positivi (FP), falsi negativi (FN) e veri positivi (VP) in funzione dell'esito del test e della presenza della malattia. M- M+ T- T+ Totale VN FN FP VP Sani Malati Totale Negativi Positivi Popolazione

10 Caratteristiche diagnostiche dei test Il confronto tra i risultati del test e l autentico stato di un individuo consente di stimare due importanti parametri Sensibilità Specificità

11 SENSIBILITA DIAGNOSTICA La SENSIBILITA diagnostica di un test serve per indicare l incidenza di risposte positive che si ottengono applicando il test a pazienti affetti. Un test ha sensibilità del 100% quando in 100 pazienti affetti da malattia si osservano 100 risposte positive Se il numero di risposte positive nei 100 pazienti è 85, la sensibilità sarà dell 85% I restanti 15 pazienti avranno un risultato negativo (ma sono malati!) saranno quindi falsi negativi

12 SENSIBILITA DIAGNOSTICA SENSIBILITA = SOGGETTI MALATI CON TEST POSITIVO DIAGNOSTICA TOTALE DEI SOGGETTI MALATI VP x 100 VP + FN Esempio: su 100 diabetici, 60 presentano valori di glicemia oltre 100 e 40 glicemia normale. La sensibilità diagnostica della glicemia per il diabete è: 60 x 100 = 60% POPOLAZIONE IN STUDIO: SOGGETTI MALATI (es. DIABETICI)

13 SENSIBILITA DIAGNOSTICA 29 SENSIBILITA : 25/29=86,2%

14 SPECIFICITA DIAGNOSTICA La SPECIFICITA diagnostica di un test serve per indicare l incidenza di risposte negative che si ottengono applicando il test a pazienti sani. Un test ha specificità del 100% quando in 100 persone sane si osservano 100 risposte negative Se il numero di risposte negative nelle 100 persone è 85, la specificità sarà dell 85% I restanti 15 pazienti avranno un risultato positivo (ma sono sani!) saranno quindi falsi positivi

15 SPECIFICITA DIAGNOSTICA SPECIFICITA = SOGGETTI SANI CON TEST NEGATIVO DIAGNOSTICA TOTALE DEI SOGGETTI SANI VN x 100 VN + FP Esempio: su 100 soggetti sani, 90 presentano una glicemia normale e 10 oltre 100. La specificità diagnostica della glicemia verso i soggetti sani è: 90 x 100 = 90% POPOLAZIONE IN STUDIO: SOGGETTI SANI (es. NON DIABETICI)

16 SPECIFICITA DIAGNOSTICA 57 SPECIFICITA : 55/57=96,5%

17 Test a priori/posteriori Sensibilità/Specificità: esprimono probabilità pretest Valore predittivo positivo/negativo: esprimono probabilità post test Individuano a fronte di un certo risultato del test la probabilità (o meno) di malattia

18 Caratteristiche diagnostiche dei test Valore predittivo positivo La probabilità che un soggetto con test positivo sia realmente malato Valore predittivo negativo La probabilità che un soggetto con test negativo sia realmente sano

19 PREDITTIVITA DEL TEST PREDITTIVITA = SOGG. CON TEST POSITIVO REALMENTE MALATI POSITIVA TOTALE DEI SOGGETTI CON TEST POSITIVO VP x 100 VP + FP Esempio: su 100 pazienti con CEA positivo, 70 sono affetti da tumore al colon, e 30 da patologie benigne. La predittività positiva del CEA per la diagnosi del tumore al colon è 70 x 100 = 70% Cioè, di fronte ad un CEA positivo, vi è il 70% di probabilità che si tratti di un paziente affetto da tumore al colon

20 =27

21 PREDITTIVITA DEL TEST PREDITTIVITA = SOGG. CON TEST NEGATIVO REALMENTE SANI NEGATIVA TOTALE DEI SOGGETTI CON TEST NEGATIVO VN x 100 VN + FN Esempio: su 100 soggetti con glicemia inferiore a 100, 90 sono sani e 10 diabetici. La predittività negativa della glicemia nell esclusione del diabete è: 90 x 100 = 90% Con un valore di glicemia inferiore a 100, vi è il 90% di probabilità che si tratti di un soggetto normale.

22 I valori predittivi dipendono: Ø Sensibilità e Specificità Ø Prevalenza della malattia nella popolazione studiata

23 PREVALENZA Il rapporto malati/popolazione è detto prevalenza di malattia Misura la proporzione di "eventi" presenti in una popolazione in un dato momento. ("evento": un qualsiasi carattere ricercato) In medicina la prevalenza misura la proporzione di individui di una popolazione che, in un dato momento, presentano la malattia.

24 Valori predittivi VP+: Esprime la probabilità che un soggetto positivo al test sia malato Dipende da: Specificità del test Prevalenza della malattia (aumenta all aumentare della prevalenza) VP-: Esprime la probabilità che un soggetto negativo al test sia sano Dipende da: Sensibilità del test Prevalenza della malattia (diminuisce all aumentare della prevalenza)

25 Test A Sensibilità = 85% Specificità = 80% Un soggetto positivo, quale probabilità ha di essere malato? VP+=VP/VP+FP VP+=680/680+40=94.4% Un soggetto negativo, quale probabilità ha di essere sano? VP- =VN/VN+FN VP- =160/ =57.1% VP FN FP VN

26 Test A Sensibilità = 85% Specificità = 80% Un soggetto positivo, quale probabilità ha di essere malato? VP+=VP/VP+FP VP+= 85/85+180=32.1% Un soggetto negativo, quale probabilità ha di essere sano? VP- =VN/VN+FN VP- =720/720+15=98% VP FN F P VN IN CONDIZIONI DI BASSA PREVALENZA RIDUZIONI ANCHE MINIME DELLA SPECIFICITA COMPORTANO DRASTICHE RIDUZIONI DEL VP+

27 Test B Sensibilità = 95% Specificità = 70% Un soggetto positivo, quale probabilità ha di essere malato? VP+=VP/VP+FP VP+=760/760+60=92.7% Un soggetto negativo, quale probabilità ha di essere sano? VP- =VN/VN+FN VP- =140/140+40=77.8% VP FN FP VN

28 Test B Sensibilità = 95% Specificità = 70% Un soggetto positivo, quale probabilità ha di essere malato? VP+=VP/VP+FP VP+ =95/95+270=26% Un soggetto negativo, quale probabilità ha di essere sano? VP- =VN/VN+FN VP- =630/630+5=99.2% VP FN FP VN

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