А ТЫ УВЕРЕН?
(Диагностика, часть 1)
Практически каждый день врачу приходится ставить диагноз. От него зависит дальнейшее лечение 💊
Все начинается с опроса и осмотра больного. На этом этапе мы уже делаем предположения (часто несколько диагнозов). Затем применяем методы диагностики (лабораторные, инструментальные) для подтверждения или отклонения наших идей 🤔
Но всегда ли мы можем быть уверены в успешном понимании результатов диагностических тестов? 🤬
🔸Представим ситуацию, что к нам поступил пациент (45 лет) с жалобой, что он похудел за полгода. При пальпации живота вы определили незначительное уплотнение.
У вас несколько предварительных диагнозов. И теперь нужно выбрать метод диагностики.
Но на чем основывать свое решение?
Можно пойти ступенчато от простого к сложному (как в учебниках), а может выбрать путь короче и точнее? 🔸
Так что же нам нужно знать о диагностическом тесте? Его показатели❗
1️⃣Чувствительность (sensitivity, Se) - доля тех, у кого тест способен правильно диагностировать заболевание
и
2️⃣Специфичность (specificity, Sp) - доля тех, у кого тест способен правильно диагностировать отсутствие заболевания
Рассчитываются при помощи таблицы 2х2 и формул (фото 1 и 2)
⚠️Знание показателей позволяет понимать возможности теста, о которых не говорят на парах и в учебниках⚠️
🔸Вернёмся к примеру, вы пошли коротким путем и выбираете КТ груди и живота (по всем возможным нозологиям наилучшие Se и Sp). Обнаруживаете, что у пациента рак толстой кишки 4 стадии (метастазы в лёгких) и отправляете уже непосредственно к онкологу.
Альтернативный путь - рентгенография груди (метастазы не видны), живота, УЗИ живота, КТ груди (не факт), живота и мб диагностическая операция🔸
❗Но в то же время эти показатели имеют серьезные ограничения в "реальной" практике.
Они разрабатываются от заболевания к результату, когда в принятии решений мы работаем наоборот - от результата к заболеванию.
Показатели популяционные, а не индивидуальные.
Также они не допускают последовательного использования тестов (комплексно)❗
Но так как это стабильные характеристики (вариации в них незначительны), то они позволяют использовать другие показатели🤯
To be continue... 🚂
#ebm_диагностика
(Диагностика, часть 1)
Практически каждый день врачу приходится ставить диагноз. От него зависит дальнейшее лечение 💊
Все начинается с опроса и осмотра больного. На этом этапе мы уже делаем предположения (часто несколько диагнозов). Затем применяем методы диагностики (лабораторные, инструментальные) для подтверждения или отклонения наших идей 🤔
Но всегда ли мы можем быть уверены в успешном понимании результатов диагностических тестов? 🤬
🔸Представим ситуацию, что к нам поступил пациент (45 лет) с жалобой, что он похудел за полгода. При пальпации живота вы определили незначительное уплотнение.
У вас несколько предварительных диагнозов. И теперь нужно выбрать метод диагностики.
Но на чем основывать свое решение?
Можно пойти ступенчато от простого к сложному (как в учебниках), а может выбрать путь короче и точнее? 🔸
Так что же нам нужно знать о диагностическом тесте? Его показатели❗
1️⃣Чувствительность (sensitivity, Se) - доля тех, у кого тест способен правильно диагностировать заболевание
и
2️⃣Специфичность (specificity, Sp) - доля тех, у кого тест способен правильно диагностировать отсутствие заболевания
Рассчитываются при помощи таблицы 2х2 и формул (фото 1 и 2)
⚠️Знание показателей позволяет понимать возможности теста, о которых не говорят на парах и в учебниках⚠️
🔸Вернёмся к примеру, вы пошли коротким путем и выбираете КТ груди и живота (по всем возможным нозологиям наилучшие Se и Sp). Обнаруживаете, что у пациента рак толстой кишки 4 стадии (метастазы в лёгких) и отправляете уже непосредственно к онкологу.
Альтернативный путь - рентгенография груди (метастазы не видны), живота, УЗИ живота, КТ груди (не факт), живота и мб диагностическая операция🔸
❗Но в то же время эти показатели имеют серьезные ограничения в "реальной" практике.
Они разрабатываются от заболевания к результату, когда в принятии решений мы работаем наоборот - от результата к заболеванию.
Показатели популяционные, а не индивидуальные.
Также они не допускают последовательного использования тестов (комплексно)❗
Но так как это стабильные характеристики (вариации в них незначительны), то они позволяют использовать другие показатели🤯
To be continue... 🚂
#ebm_диагностика
❤9👍6🔥3
ПЛЮС ДАЕТ МИНУС
(Диагностика, часть 2)
⠀
Я продолжаю рассказывать о необходимости знания параметров методов диагностики. Сегодня поговорим подробнее о чувствительности и специфичности.
⠀
Для более удобного представления посмотрите на рисунок ниже 👇🏻
⠀
☑️Чувствительность (Se) связана с ложноотрицательными (false negative, FN) результатами. Если она высокая (т. е. тест хорошо определяет действительно больных - true positive, TP), то доля FN очень маленькая. Однако это не значит, что он полезен для определения болезни 🤷🏻♂️
⠀
❗При такой ситуации тест полезен для ИСКЛЮЧЕНИЯ заболевания❗
⠀
Например, вы используете тест со 100% Se, его результат "отрицательный", значит мы можем окончательно исключить болезнь у пациента🙅🏻♂️
⠀
❎Специфичность (Sp) же связана с ложноположительными результатами (false positive, FP). И здесь также, если она высокая (т.е. тест хорошо определяет действительно здоровых - true negative, TN), то доля FP очень мала. Такой тест редко даёт положительные результаты🙆🏻♂️
⠀
❗Значит этот тест полезен для ПОДТВЕРЖДЕНИЯ заболевания❗
⠀
Например, вы используете тест со 100% Sp, получаете "положительный" результат, значит мы можем говорить о высокой вероятности наличии заболевания🙋🏻♂️
⠀
⚠️Идеальный тест обладает высокими показателями Se и Sp. Тогда мы сможем при "положительном" результате подтвердить наличие болезни, а при "отрицательном" исключить⚠️
⠀
Представим тест с Se=95% и Sp=96%, соответственно только в 5% он будет ложноотрицательным и в 4% случаев ложноположительным. Что позволит нам достаточно точно проводить диагностику пациентам👨🏻⚕️
⠀
Их соотношение важно знать и понимать для принятия решений. Но к сожалению, на практике такие тесты встречают нередко🙇🏻♂️
⠀
Однако знание только этих параметров не даёт уверенности в конкретном случае👀
⠀
А о том, что позволяет нам более взвешенно принимать решения, мы поговорим об это дальше. To be continue... 🚂
#ebm_диагностика
(Диагностика, часть 2)
⠀
Я продолжаю рассказывать о необходимости знания параметров методов диагностики. Сегодня поговорим подробнее о чувствительности и специфичности.
⠀
Для более удобного представления посмотрите на рисунок ниже 👇🏻
⠀
☑️Чувствительность (Se) связана с ложноотрицательными (false negative, FN) результатами. Если она высокая (т. е. тест хорошо определяет действительно больных - true positive, TP), то доля FN очень маленькая. Однако это не значит, что он полезен для определения болезни 🤷🏻♂️
⠀
❗При такой ситуации тест полезен для ИСКЛЮЧЕНИЯ заболевания❗
⠀
Например, вы используете тест со 100% Se, его результат "отрицательный", значит мы можем окончательно исключить болезнь у пациента🙅🏻♂️
⠀
❎Специфичность (Sp) же связана с ложноположительными результатами (false positive, FP). И здесь также, если она высокая (т.е. тест хорошо определяет действительно здоровых - true negative, TN), то доля FP очень мала. Такой тест редко даёт положительные результаты🙆🏻♂️
⠀
❗Значит этот тест полезен для ПОДТВЕРЖДЕНИЯ заболевания❗
⠀
Например, вы используете тест со 100% Sp, получаете "положительный" результат, значит мы можем говорить о высокой вероятности наличии заболевания🙋🏻♂️
⠀
⚠️Идеальный тест обладает высокими показателями Se и Sp. Тогда мы сможем при "положительном" результате подтвердить наличие болезни, а при "отрицательном" исключить⚠️
⠀
Представим тест с Se=95% и Sp=96%, соответственно только в 5% он будет ложноотрицательным и в 4% случаев ложноположительным. Что позволит нам достаточно точно проводить диагностику пациентам👨🏻⚕️
⠀
Их соотношение важно знать и понимать для принятия решений. Но к сожалению, на практике такие тесты встречают нередко🙇🏻♂️
⠀
Однако знание только этих параметров не даёт уверенности в конкретном случае👀
⠀
А о том, что позволяет нам более взвешенно принимать решения, мы поговорим об это дальше. To be continue... 🚂
#ebm_диагностика
👍9🔥4
ИЗМЕНЧИВАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ
(Диагностика, часть 3)
Продолжим говорить о диагностике. Мы уже рассматривали стабильные показатели. Но есть и нестабильные/нефиксированные (или прогностические)📈 В чем их суть?
⠀
Только результаты теста не являются синонимами наличия или отсутствия заболевания🙅🏻♂️
Прогностические значения рассчитываются на основе чувствительности и специфичности теста в сочетании с предварительной (предтестовой, pre-test) вероятностью заболевания. Именно о ней мы сегодня и поговорим 🙇🏻♂️
⠀
Часто за предтестовую вероятность берется распространённость заболевания (prevalence).
❗Но предтестовая вероятность различна в исследованиях и в реальности❗
Можно оценить распространенность искривленной перегородки носа среди всех людей, а можно только среди боксеров г. Чекалин 🗺️
⠀
В общей популяции pre-test ниже, чем у пациента с жалобами на боль в носу после падения лицом на землю. А в исследования набирается именно узкая выборка по критериям включения👨👦
⠀
Но зачем такие тонкости?
⚠️Потому что это 1️⃣ шаг в выборе и интерпретации метода диагностики⚠️
⠀
❗Результат теста может изменить предтестовую вероятность, тогда она станет посттестовой (post-test)❗ И уже на ней мы подтверждаем свои идеи, устанавливаем диагноз, назначаем дальнейшую диагностику и лечение.
⠀
А как она меняется?
⠀
Зная результат теста, мы будем использовать прогностические показатели.
Возможно вы даже когда-то слышали: положительная/негативная прогностическая ценность(PPV, NPV), положительное/отрицательное отношение правдоподобия (LR+/-)
⠀
Вот это все нам и поможет определять post-test🙋🏻♂️
⠀
Если предтестовая была 10%, а после "+" результата посттестовая 45%, то мы больше уверены в наличии предполагаемого заболевания☑️
А если с 10%, после "-" стала 1%, то значит мы скорее всего его верно исключаем❎
⠀
Вроде все не так сложно, но что не так?
⠀
Часто мы НЕ ЗНАЕМ предтестовую вероятность (этих данных нет для популяции, конкретной группы или не можем определить какая нам нужна) 🤯
⠀
Думаю, что этого всего уже достаточно, чтобы начать понимать сложность диагностики. Про применение PPV, NPV, LR мы поговорим попозже. To be continue... 🚂
#ebm_диагностика
(Диагностика, часть 3)
Продолжим говорить о диагностике. Мы уже рассматривали стабильные показатели. Но есть и нестабильные/нефиксированные (или прогностические)📈 В чем их суть?
⠀
Только результаты теста не являются синонимами наличия или отсутствия заболевания🙅🏻♂️
Прогностические значения рассчитываются на основе чувствительности и специфичности теста в сочетании с предварительной (предтестовой, pre-test) вероятностью заболевания. Именно о ней мы сегодня и поговорим 🙇🏻♂️
⠀
Часто за предтестовую вероятность берется распространённость заболевания (prevalence).
❗Но предтестовая вероятность различна в исследованиях и в реальности❗
Можно оценить распространенность искривленной перегородки носа среди всех людей, а можно только среди боксеров г. Чекалин 🗺️
⠀
В общей популяции pre-test ниже, чем у пациента с жалобами на боль в носу после падения лицом на землю. А в исследования набирается именно узкая выборка по критериям включения👨👦
⠀
Но зачем такие тонкости?
⚠️Потому что это 1️⃣ шаг в выборе и интерпретации метода диагностики⚠️
⠀
❗Результат теста может изменить предтестовую вероятность, тогда она станет посттестовой (post-test)❗ И уже на ней мы подтверждаем свои идеи, устанавливаем диагноз, назначаем дальнейшую диагностику и лечение.
⠀
А как она меняется?
⠀
Зная результат теста, мы будем использовать прогностические показатели.
Возможно вы даже когда-то слышали: положительная/негативная прогностическая ценность(PPV, NPV), положительное/отрицательное отношение правдоподобия (LR+/-)
⠀
Вот это все нам и поможет определять post-test🙋🏻♂️
⠀
Если предтестовая была 10%, а после "+" результата посттестовая 45%, то мы больше уверены в наличии предполагаемого заболевания☑️
А если с 10%, после "-" стала 1%, то значит мы скорее всего его верно исключаем❎
⠀
Вроде все не так сложно, но что не так?
⠀
Часто мы НЕ ЗНАЕМ предтестовую вероятность (этих данных нет для популяции, конкретной группы или не можем определить какая нам нужна) 🤯
⠀
Думаю, что этого всего уже достаточно, чтобы начать понимать сложность диагностики. Про применение PPV, NPV, LR мы поговорим попозже. To be continue... 🚂
#ebm_диагностика
👍10
НЕ ВСЕ ТАК ПРОСТО
(Диагностика, часть 4)
⠀
Я уже упоминал слова из 3 букв: PPV и NPV. Узнаем, что скрывается за ними 🙇🏻♂️
⠀
🔵PPV (positive predictive value) или положительная прогностическая ценность - вероятность наличия заболевания при положительном результате теста
⠀
Если чувствительность (Se) нам помогает выявлять заболевших, то этот параметр показывает насколько мы уверены в их "+" результате 🧐
⠀
🔴NPV (negative predictive value) или отрицательная прогностическая ценность - вероятность отсутствия заболевания при отрицательном результате теста
⠀
Здесь же наоборот, если специфичность (Sp) помогает выявлять здоровых, то этот параметр показывает насколько мы уверены в их "-" результате 🤯
⠀
Считаются они также через таблицу 2х2 и формул (см фото ниже 👇🏻)
⠀
🗣️Представим ситуацию, вы читаете статью о новом методе диагностики инфаркта миокарда (например, по биохимическому маркеру инфарктин). Он обладает высокими Se (100%) и Sp (87%). В голову уже закрадываются планы использовать его на каждом пациенте с подозрением на инфаркт, но... Вы видите в статье странные показатели: PPV=88%, NPV=100%. 📈
Вы не понимаете, что это, как это использовать, почему такие цифры?
Обращаетесь к другу 👨🏻💻, который изучает статистику. И он вам объяснил:
⠀
"У тебя есть 100 пациентов с инфарктом и 100 без него. Тест выявит всех 100 с инфарктом, но также он будет положительным у 13 пациентов без инфаркта. Из 100 без инфартка он верно определил 87 (помним же, что 13 ложноположительных). И отрицательный он только у этих 87 пациентов, ни у кого больше" (таблица с результатами также ниже 👇🏻)
⠀
Таким образом, нам кажется, что 100% чувствительности достаточно, а на самом деле нет 💥
⠀
Лучше знать все эти цифры, чтобы заранее понимать свои возможности ошибок 🤬🥴
⠀
А что с методом? Он показал красивые цифры, но на этом все не заканчивается. Ведь нужно ещё оценить возможность его использовать, затраты и воспроизводимость исследования💲
⠀
Также PPV и NPV в исследованиях и на практике отличаются!
Потому что prevalence разная (см предыдущий пост) 🌐
⠀
А как определить PPV и NPV на практике и что дальше с этим знанием делать, мы узнаем позже 🤐
To be continue...🚂
#ebm_диагностика
(Диагностика, часть 4)
⠀
Я уже упоминал слова из 3 букв: PPV и NPV. Узнаем, что скрывается за ними 🙇🏻♂️
⠀
🔵PPV (positive predictive value) или положительная прогностическая ценность - вероятность наличия заболевания при положительном результате теста
⠀
Если чувствительность (Se) нам помогает выявлять заболевших, то этот параметр показывает насколько мы уверены в их "+" результате 🧐
⠀
🔴NPV (negative predictive value) или отрицательная прогностическая ценность - вероятность отсутствия заболевания при отрицательном результате теста
⠀
Здесь же наоборот, если специфичность (Sp) помогает выявлять здоровых, то этот параметр показывает насколько мы уверены в их "-" результате 🤯
⠀
Считаются они также через таблицу 2х2 и формул (см фото ниже 👇🏻)
⠀
🗣️Представим ситуацию, вы читаете статью о новом методе диагностики инфаркта миокарда (например, по биохимическому маркеру инфарктин). Он обладает высокими Se (100%) и Sp (87%). В голову уже закрадываются планы использовать его на каждом пациенте с подозрением на инфаркт, но... Вы видите в статье странные показатели: PPV=88%, NPV=100%. 📈
Вы не понимаете, что это, как это использовать, почему такие цифры?
Обращаетесь к другу 👨🏻💻, который изучает статистику. И он вам объяснил:
⠀
"У тебя есть 100 пациентов с инфарктом и 100 без него. Тест выявит всех 100 с инфарктом, но также он будет положительным у 13 пациентов без инфаркта. Из 100 без инфартка он верно определил 87 (помним же, что 13 ложноположительных). И отрицательный он только у этих 87 пациентов, ни у кого больше" (таблица с результатами также ниже 👇🏻)
⠀
Таким образом, нам кажется, что 100% чувствительности достаточно, а на самом деле нет 💥
⠀
Лучше знать все эти цифры, чтобы заранее понимать свои возможности ошибок 🤬🥴
⠀
А что с методом? Он показал красивые цифры, но на этом все не заканчивается. Ведь нужно ещё оценить возможность его использовать, затраты и воспроизводимость исследования💲
⠀
Также PPV и NPV в исследованиях и на практике отличаются!
Потому что prevalence разная (см предыдущий пост) 🌐
⠀
А как определить PPV и NPV на практике и что дальше с этим знанием делать, мы узнаем позже 🤐
To be continue...🚂
#ebm_диагностика
🔥3❤2👍2
МЫ НЕПРАВИЛЬНО ДИАГНОСТИРУЕМ
(Диагностика, часть 5)
⠀
Время перейти к самому интересному 🙇🏻♂️
⠀
У теста есть стабильные показатели ( от исследования к исследованию они почти не меняются): чувствительность Se и специфичность Sp 📊
⠀
А у пациента есть свои показатели. Они зависят от выборки, на фоне которой мы его рассматриваем. Распространенность (prevalence) или предтестовая вероятность (pre-test probability) - это вероятность заболевания в группе 👨🏻🦱
⠀
Используя эти данные, мы можем рассчитать PPV и NPV, которые будут подходить конкретному пациенту (из конкретной группы). Рассчитать это можно несколькими путями:
📍 по формуле Байеса
📍 по номограмме
📍 по формулам через odds (шансы) и likelihood ratio (отношение правдоподобия)
⠀
Но всё это разные взгляды на одну и ту же монету (фото ниже 👇🏻).
⠀
Разберемся с этим же всем на примере из статьи A.M. Molinaro (2015)📄
⠀
По данным исследования prevalence глиомы 37,5%, Se 96,7%, Sp 96% теста. Получается PPV 93,5, NPV 98%.
⠀
Получается мы практически всегда можем быть уверены в результатах теста? 🎉
Оказывается нет❗
⠀
Prevalence глиомы в популяции 0,003%! При сохранении Se и Sp мы получаем PPV 0,07% и NPV 99,9%🤯
⠀
Вот это уже более интересно... Получается, что у пациента с жалобами на головную боль и потерю памяти при "+" высококачественном тесте всего лишь 0,07% вероятность наличия глиомы 🙇🏻♂️
⠀
Меняет представление? Мое изменило, когда я стал изучать
⠀
Проблема кроется конечно в prevalence. Если мы возьмём ее среди всех с головной болью, то получим другие цифры. А если с большим количеством симптомов? 🤔
⠀
А если ещё раз у этого пациента провести тест?
Теперь его prevalence 0,07%, а значит при "+" его PPV станет 1,67%
Опять все не радужно...😰
⠀
Вы ещё верите, что докмед так прост? Или уже начинают закрадываться сомнения, что одних статей с UpToDate недостаточно?
#ebm_диагностика
(Диагностика, часть 5)
⠀
Время перейти к самому интересному 🙇🏻♂️
⠀
У теста есть стабильные показатели ( от исследования к исследованию они почти не меняются): чувствительность Se и специфичность Sp 📊
⠀
А у пациента есть свои показатели. Они зависят от выборки, на фоне которой мы его рассматриваем. Распространенность (prevalence) или предтестовая вероятность (pre-test probability) - это вероятность заболевания в группе 👨🏻🦱
⠀
Используя эти данные, мы можем рассчитать PPV и NPV, которые будут подходить конкретному пациенту (из конкретной группы). Рассчитать это можно несколькими путями:
📍 по формуле Байеса
📍 по номограмме
📍 по формулам через odds (шансы) и likelihood ratio (отношение правдоподобия)
⠀
Но всё это разные взгляды на одну и ту же монету (фото ниже 👇🏻).
⠀
Разберемся с этим же всем на примере из статьи A.M. Molinaro (2015)📄
⠀
По данным исследования prevalence глиомы 37,5%, Se 96,7%, Sp 96% теста. Получается PPV 93,5, NPV 98%.
⠀
Получается мы практически всегда можем быть уверены в результатах теста? 🎉
Оказывается нет❗
⠀
Prevalence глиомы в популяции 0,003%! При сохранении Se и Sp мы получаем PPV 0,07% и NPV 99,9%🤯
⠀
Вот это уже более интересно... Получается, что у пациента с жалобами на головную боль и потерю памяти при "+" высококачественном тесте всего лишь 0,07% вероятность наличия глиомы 🙇🏻♂️
⠀
Меняет представление? Мое изменило, когда я стал изучать
⠀
Проблема кроется конечно в prevalence. Если мы возьмём ее среди всех с головной болью, то получим другие цифры. А если с большим количеством симптомов? 🤔
⠀
А если ещё раз у этого пациента провести тест?
Теперь его prevalence 0,07%, а значит при "+" его PPV станет 1,67%
Опять все не радужно...😰
⠀
Вы ещё верите, что докмед так прост? Или уже начинают закрадываться сомнения, что одних статей с UpToDate недостаточно?
#ebm_диагностика
🔥5👍2
Есть идея провести лекцию по докмеду тут в формате трансляции (если надо)
И вы можете в комментах написать, что мне в ней осветить (возможно больше упор на дизайны или применение и прочее)
И вы можете в комментах написать, что мне в ней осветить (возможно больше упор на дизайны или применение и прочее)
Anonymous Poll
95%
Да, надо
5%
Нет, хватит (уже везде докмед)
🔥3👍1