Tipi di variabilità del dato di laboratorio

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1 Tipi di variabilità del dato di laboratorio

2 VARIABILITA INTRAINDIVIDUALE VARIABILITA INTERINDIVIDUALE INTRA: è legata alle oscillazioni omeostatiche che garantiscono la composizione costante dei liquidi biologici. INTER: ogni individuo ritenuto sano ha caratteristiche distintive peculiari che lo diversificano dal suo simile all interno della stessa popolazione

3 INTERPRETAZIONE DI UN RISULTATO ANALITICO Il risultato è normale? Calcolo dei valori di riferimento Vi è una variazione significativa? Se il test è stato già eseguito in precedenza Calcolo della differenza critica

4 POPOLAZIONE DI RIFERIMENTO E una popolazione composta di individui con caratteristiche fisiologiche omogenee con quelle dell individuo in esame.

5 VALORI DI RIFERIMENTO A) Come si sceglie una popolazione di riferimento? B) Come si elaborano gli intervalli di riferimento?

6 VALORI DI RIFERIMENTO Come si sceglie una popolazione di riferimento? Criteri di partizione: Numero di soggetti sufficientemente elevato In buono stato di salute Età, sesso Fattori ambientali (dieta, quota altimetrica) Altri fattori biologici (variazioni cronobiologiche)

7 VALORI DI RIFERIMENTO Come si sceglie una popolazione di riferimento? Criteri di esclusione: - Malattie sistemiche e disordini fisiopatologici. - Assunzione di agenti farmacologicamente attivi: terapia farmacologica contraccezione orale tossicodipendenza alcolismo e tabagismo - Gravidanza

8 COME SI ELABORANO GLI INTERVALLI DI RIFERIMENTO? Disegnare un grafico di frequenza Ispezionare il grafico (asimmetria, curtosi, outlier, polimodalità) Trattamento statistico per riconoscere il tipo di distribuzione (normale-parametrica o non normale-non parametrica) Eliminare i dati aberranti Determinazione dell intervallo di riferimento

9 VALORI DI RIFERIMENTO Distribuzione gaussiana Moda Mediana Media ±2DS

10 DISTRIBUZIONE NON PARAMETRICA mediana

11 DETERMINAZIONE NON PARAMETRICA DEGLI INTERVALLI DI RIFERIMENTO q Il limite inferiore dell intervallo corrisponde al valore del risultato al 2.5 percentile e il limite superiore al valore del risultato al 97.5 percentile q L intervallo così definito comprende il 95% dei risultati della popolazione di riferimento. mediana percentili 2,5 percentile 97,5 percentile

12 Caso 3 Un bambino di 4 anni con dolore addominale, si presenta al pronto soccorso dopo un incidente. I risulta6 o7enu6 dal laboratorio sono i seguen6: Bilirubina 14 umol/l (<20) ALT 14 U/L (<42) ALP 326 U/L (<250) Albumina 40 g/l (35-45) GGT 14 U/L (<55) Calcio 2.34 mmol/l ( ) Discussione Sul foglio di richiesta non era stata riportata l età del paziente. L apparecchio automa6camente ha pertanto riportato i valori di riferimento per gli adul6. La fosfatasi alcalina è un enzima i cui valori sono fisiologicamente più eleva6 nell età pediatrica. Il risultato pertanto è da considerarsi normale.

13 Un maschio nigeriano di 54 anni si presenta al pronto soccorso con dolore toracico. Il suo ECG risulta normale. Dopo 3 ore dal dolore viene fa7o un prelievo e si o7engono i seguen6 risulta6: CK 498 U/L (<250) Troponina T 0.01 ng/l (<0.02) Caso 4 Discussione Il paziente non aveva avuto un infarto. I valori di riferimento si riferiscono alla popolazione Caucasica. I valori normali negli Africani possono essere 2-3 volte più al6.

14 Oltre l 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

15 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

16 LIVELLI DECISIONALI RELATIVI ALLA CALCEMIA (MG/DL)

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

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

19 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

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

21 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

22 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

23 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

24 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)

25 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

26 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)

27 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

28 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

29 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

30 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.

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

32 PREVALENZA Il rapporto malati/popolazione è detto prevalenza di malattia Misura la proporzione di "eventi" presenti in una popolazione. ("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.

33 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)

34 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

35 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 FP VN IN CONDIZIONI DI BASSA PREVALENZA RIDUZIONI ANCHE MINIME DELLA SPECIFICITA COMPORTANO DRASTICHE RIDUZIONI DEL VP+

36 Effetto dello spostamento del valore di soglia discriminante che determina la positività/negatività del risultato di un test

37 Effetto dello spostamento del valore di soglia discriminante che determina la positività/negatività del risultato di un test

38 Quando si utilizzano i valori di riferimento? In alcuni casi i valori di riferimento sono di utilità limitata Bisogna considerare l individualità del parametro in esame

39 L individualità di un analita si stabilisce calcolando l indice di individualità (II) II = variabilità intraindividuale (CV 1 )/ variabilità interindividuale CV G

40 La creatinina possiede una marcata individualità La variabilità intraindividuale (CV 1 ) della creatinina è inferiore a quella interindividuale (CV G ): CV1<<CVG L II della creatinina è basso soggetti Limite inferiore di riferimento Limite superiore di riferimento Un individuo potrebbe avere risultati insoliti per lui ma che potrebbero rientrare ancora nei limiti del convenzionale intervallo di riferimento

41 q II basso (<0.6) : L Intervallo di Riferimento è di poca utilità, maggiori vantaggi con il confronto del risultato con valori precedenti ottenuti dallo stesso paziente q II elevato : il confronto del risultato con l Intervallo di Riferimento possiede un peso elevato in numerose situazioni cliniche

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