spezielle fachgebiete
Verstehen von Medizinischen Tests und Testergebnissen
Bayes Theorem
Diese Methode zur Berechnung der Post-Test-Wahrscheinlichkeit einer Krankheit aus der Prä-Test-Wahrscheinlichkeit und bestimmten Testmerkmalen wird Bayes-Theorem oder Bayes-Revision genannt. In der klinischen Anwendung nimmt die Methodologie des Bayes-Theorems normalerweise verschiedene Formen an: Formulierung einer Chancen-Wahrscheinlichkeit (Berechnung oder Nomogramm) Tabellarischer Ansatz Wenn die Prä-Test-Wahrscheinlichkeit der Erkrankung als Chance ausgedrückt wird und weil die Wahrscheinlichkeitsrate eines Tests die Chance ausdrückt, ist das Produkt dieser zwei Variablen die Post-Test-Chance einer Erkrankung (analog zum Multiplizieren von zwei Wahrscheinlichkeiten, um die Wahrscheinlichkeit zweier simultaner Ereignisse zu berechnen): Prä-Test-Chance×LR=Post-Test-Chance Da Ärzte in der Regel in Form von Wahrscheinlichkeiten statt Chancen denken, kann die Wahrscheinlichkeit in Chancen (und umgekehrt) mit diesen Formeln umgewandelt werden: Chance=Wahrscheinlichkeit/1−Wahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeit=Chance/Chance+1 Betrachten Sie das Beispiel der Harnwegsinfektion, wie es in der Tabelle Verteilung der Testergebnisse eines hypothetischen Leukozytenesterasetests in einer Kohorte von 1000 Patientinnen mit einer angenommenen Prävalenz von 30% für eine Harnwegsinfektion angegeben ist, in der die Pre-Testwahrscheinlichkeit der Harnwegsinfektion 0,3 beträgt und der verwendete Test eine LR 0,13. So lässt ein negatives Testergebnis die Prä-Test-Wahrscheinlichkeit von 30% auf 13% absinken, was wieder das gleiche Ergebnis ist wie das Ergebnis aus der NPV-Berechnung in Verteilung der Testergebnisse eines hypothetischen Leukozytenesterasetests in einer Kohorte von 1000 Patientinnen mit einer angenommenen Prävalenz von 30% für eine Harnwegsinfektion . Viele medizinische Rechenprogramme, die auf mobilen Geräten laufen, bieten Berechnungen von Post-Test-Wahrscheinlichkeiten aus der Prä-Test-Wahrscheinlichkeit und der Wahrscheinlichkeitsrate an. Ein Nomogramm ist besonders praktisch, weil keine Chancen und Wahrscheinlichkeiten umgewandelt werden müssen und auch keine 2×2-Tabellen erstellt werden müssen. Um das Fagan-Nomogramm zu verwenden, wird eine Linie von der Prä-Test-Wahrscheinlichkeit zur LR gezogen. Die Post-Test-Wahrscheinlichkeit ist der Punkt, an dem diese Linie die Post-Test-Wahrscheinlichkeitslinie schneidet. Beispiellinien in der Abbildung werden mit Daten aus dem Harnwegsinfektion-Test in der Tabelle Obwohl das Nomogramm weniger präzise als Berechnungen erscheint, sind die Werte für die Prä-Test-Wahrscheinlichkeit oft Schätzungen, sodass die scheinbare Genauigkeit der Berechnungen in der Regel irreführend ist. In der Tabelle Verteilung der Testergebnisse eines hypothetischen Leukozyten-Esterase-Tests in einer Kohorte von 1000 Frauen mit einer angenommenen 30%igen Prävalenz von Harnwegsinfektionen werden illustrative Linien unter Verwendung von Daten aus dem Harninfektions-Test gezogen. Linie A stellt ein positives Testergebnis dar, die von einer Prä-Test Wahrscheinlichkeit von 0,3 durch eine LR+von 4,73 bis zu einem Post-Test-Wert von<0,7 führt, entsprechend der berechneten Wahrscheinlichkeit von 0,67. Linie B stellt ein negatives Testergebnis dar, sie läuft von der Prä-Test-Wahrscheinlichkeit von 0,3 durch eine LR-von 0,34 bis zu einem Post-Test-Wert>0,1, entsprechend der berechneten Wahrscheinlichkeit von 13%. LR+=Wahrscheinlichkeitsrate für ein positives Ergebnis; LR-=Wahrscheinlichkeitsrate für ein negatives Ergebnis. Adapted from Fagan TJ. Letter: Nomogram for Bayes theorem.New England Journal of Medicine293:257, 1975. Oft sind Wahrscheinlichkeitsraten eines Tests nicht bekannt, aber die Sensitivität und Spezifität sind bekannt und die Vortestwahrscheinlichkeit kann geschätzt werden. In diesem Fall kann die Bayessche Methodik mit einer 2×2-Tabelle durchgeführt werden, die in der Tabelle Interpretation eines hypothetischen Leukozytenesterase (LE)- Testergebnisses in einer Kohorte von 1000 Frauen mit einer Prävalenz von 30% für Harnwegsinfektion (Prä-Test-Wahrscheinlichkeit), einer Sensitivität von 71% und einer Spezifität von 85%* am Beispiel der Tabelle 