1 Themenblock Diagnose und Prognose

Querschnittsbereich Epidemiologie, med.
Biometrie und med. Informatik
Themenblock
Diagnose und Prognose
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F1
Themen im Block Diagnose und Prognose
Diagnose
¾ Prävalenz und prädiktive Werte
¾ Güte von diagnostischen Tests
¾ Typen diagnostischer Tests
¾ 2 mögliche Resultate
¾ Tests mit Schwellenwerten
¾ Mehr als 2 Resultate
¾ Vergleich von diagnostischen Tests
Prognose
¾ Analyse von Überlebenszeiten
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F2
Inhalt des Seminars im Block Diagnose und Prognose
¾ Vertiefen des Vorlesungsstoffs
¾ Anwendung auf aktuelle Beispiele
¾ Studium von wissenschaftlichen Publikationen zur Diagnose und
Prognose verschiedener Erkrankungen
¾ Einsatz von statistischen Methoden bei der Diagnose von
Erkrankungen
¾ Einsatz von statistischen Methoden bei der Prognose von
Krankheitsverläufen
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F3
1
Das Team des Blocks Diagnose und Prognose
Vorlesung
Dr. Angelika Caputo
Email: [email protected]
Tel.: 203 - 6665
Seminare
Anika Buchholz
Christine Gall
Angelika Gerlach
Gabi Ihorst
Rotraut Schoop
Hanna Schröder
Martin Wolkewitz
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F4
Themen in Vorlesung 1
Diagnostische Tests mit 2 möglichen Resultaten
¾ Prävalenz und prädiktive Werte
¾ Sensitivität und Spezifität
¾ 4-Felder-Tafeln
¾ Satz von Bayes
¾ Schätzung von Prävalenz und prädiktiven Werten
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F5
Ziele der Vorlesung 1
Inhaltliche
Problemstellung
Verbindung zwischen inhaltlicher
Problemstellung und statistischem
Konzept / Methode
Statistisches
Konzept / Methode
Diagnostischer Test
Diagnostischer Test: Schluss von
Vor- auf Nachtestwahrscheinlichkeit
Fehlentscheidungen möglich
4-Felder Tafel
Prävalenz
prädiktive Werte
Prävalenz und prädiktive Werte sind
Wahrscheinlichkeiten
(bedingte)
Wahrscheinlichkeiten
Sensitivität und
Spezifität
Präd. Werte mit Satz von Bayes
berechnen
Gütemaße: Sensitivität und Spezifität
Satz von Bayes
Prävalenzstudien,
Diagnostische
Studien
Schätzung der Prävalenz
Schätzung von Sensitivität und Spezifität
Punkt- und
Intervallschätzung
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F6
2
Diagnostischer Test
Spezielles Verfahren, um eine Krankheit zu diagnostizieren
Beispiele:
Verfahren
Krankheit
Laboruntersuchung des
Halsabstrichs
Angina
HIV-Test
HIV
Frage nach Schmerzen im rechten
Unterbauch
Abdominale Sonographie
Appendizitis
Computertomographie
Blutzuckerwert
Diabetes
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F7
Beispiele für Resultate diagnostischer Tests
¾ abdominale Sonographie auffällig / unauffällig
¾ HIV-Test positiv / negativ
¾ Blutzuckerwert < 80 mg/dl, 80-120 mg/dl, > 120 mg/dl
¾ Körpertemperatur zwischen 36° C und 41.5° C
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F8
Resultate diagnostischer Tests
¾ 2 mögliche Resultate: positiv / negativ
¾ Mehr als 2 diskrete Resultate: Kategorien
¾ Resultate auf metrischer Skala
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F9
3
Interpretation von diagnostischen Tests
¾ Schlussfolgerung vom Ergebnis des Tests auf das Vorliegen einer
Erkrankung
¾ Dabei sind Fehlentscheidungen möglich!
⇒ Wahrscheinlichkeitsaussagen: Prädiktive Werte
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F10
Beispiel Appendizitis
Pewsner et al. (2001), Schweiz Med Forum 3
¾ Landwirt klagt über Bauchschmerzen
¾ Mäßig stark
¾ Diffus, bisher unbekannt
Frage: Liegt eine Appendizitis vor?
Diagnostischer Test: Abdominale Sonographie, Testresultat auffällig!
Was bedeutet das?
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F11
Ergebnis des diagnostischen Tests bei 100 Patienten
4-Felder-Tafel
Appendizitis
Ja
Abdominale
Sonographie
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Nein
Auffällig
41
4
Unauffällig
13
42
45
55
54
46
100
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F12
4
Ergebnis eines diagnostischen Tests: 4-Felder-Tafel
Mögliche Fehlentscheidungen:
Appendizitis
Ja
Nein
4
Auffällig
41
Abdominale
Sonographie
Falsch
Positive
45
13
Unauffällig
Falsch
Negative
42
55
54
46
100
Gsr/rg/lehre/QB1/WS06_07/Vorlesung/vorlesung04.ppt
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F13
Ergebnis eines diagnostischen Tests: 4-Felder-Tafel
Appendizitis
Ja
41
Abdominale
Sonographie
Auffällig
Nein
4
Richtig
Positive
Unauffällig
Falsch
Positive
45
13
42
55
54
46
100
Positiver prädiktiver Wert: 41 / 45 = 0.91
In 91% der Fälle hat ein Patient mit positivem Testergebnis Appendizitis.
In 4 / 45 = 9% der Fälle hat ein Patient mit positivem Testergebnis keine
Appendizitis.
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F14
Ergebnis eines diagnostischen Tests: 4-Felder-Tafel
Appendizitis
Ja
Auffällig
Abdominale
Sonographie
Nein
41
13
Unauffällig
4
Falsch
Negative
54
Negativer prädiktiver Wert:
45
42
Richtig
Negative
46
55
100
42 / 55 = 0.76
In 76% der Fälle hat ein Patient mit negativem Testergebnis tatsächlich
keine Appendizitis.
In 13 / 55 = 24% der Fälle hat ein Patient mit negativem Testergebnis
doch Appendizitis.
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F15
5
Definition
Positiver Prädiktiver Wert (PPV)
Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins der Krankheit bei
positivem Testergebnis
Negativer Prädiktiver Wert (NPV)
Wahrscheinlichkeit gesund zu sein bei negativem
Testergebnis
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F16
Welche Größen beeinflussen das Ergebnis?
¾ Güte des verwendeten Verfahrens
¾ Abtasten des Bauches vs. Computertomographie bei
Appendizitis
¾ Wie zuverlässig erkennt das Verfahren einen Kranken als
krank?
¾ Wie zuverlässig erkennt das Verfahren einen Gesunden als
gesund?
¾ Prävalenz
¾ Anteil der Kranken in der betrachteten Population
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F17
Güte diagnostischer Tests
Sensitivität (true positive rate)
Wahrscheinlichkeit, dass ein kranker Patient ein positives
Testergebnis erhält
Spezifität (true negative rate)
Wahrscheinlichkeit, dass ein gesunder Patient ein
negatives Testergebnis erhält
1 − Sensitivität (false negative rate)
Wahrscheinlichkeit, dass ein kranker Patient ein negatives
Testergebnis erhält
1 − Spezifität (false positive rate)
Wahrscheinlichkeit, dass ein gesunder Patient ein positives
Testergebnis erhält
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F18
6
Beispiel anhand der 4-Felder-Tafel
Appendizitis
Ja
Abdominale
Sonographie
Nein
auffällig
41
4
unauffällig
13
42
55
54
46
100
Sensitivität = 41 / 54 = 0.76
45
(true positive rate)
76% der Blinddarmkranken haben ein auffälliges Sonographie-Ergebnis
Spezifität = 42 / 46 = 0.91
(true negative rate)
91% der Patienten ohne Blinddarmentzündung haben ein unauffälliges
Sonographie-Ergebnis.
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F19
Zusammenfassung
Prävalenz (Vortestwahrscheinlichkeit)
↓
Güte des Tests:
Sensitivität / Spezifität
Positiver prädiktiver Wert (Nachtestwahrscheinlichkeit)
Negativer prädiktiver Wert
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F20
Bisher:
Situation einer diagnostischen Studie betrachtet
¾ Untersuchung mehrerer / vieler Patienten
¾ Vergleich eines diagnostischen Verfahrens mit dem „Goldstandard“,
der das tatsächliche Vorliegen der Krankheit anzeigt.
¾ Darstellung in 4-Felder-Tafel möglich
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F21
7
Situation im ärztlichen Alltag
¾ Diagnose für einzelnen Patienten
¾ Goldstandard kann / soll nicht angewandt werden
(z.B. invasives Verfahren)
¾ Keine 4-Felder-Tafel
⇒ Schluss vom Ergebnis des diagnostischen Test für den
einzelnen Patienten auf Erkrankung oder Nichterkrankung
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F22
Welche Informationen werden benötigt ?
¾ Prävalenz für den Patienten
¾ Erfahrung
¾ Prävalenzstatistiken
¾ Vordiagnose
¾ Auswahl eines geeigneten diagnostischen Tests
¾ Gütemaße für den ausgewählten diagnostischen Test
¾ Sensitivität
¾ Spezifität
z.B. aus einer diagnostischen Studie
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F23
Wie erhält man prädiktive Werte?
¾ Bekannt seien
¾ Prävalenz
¾ Sensitivität
¾ Spezifität
¾ Wie erhält man daraus die prädiktiven Werte?
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F24
8
Die Formel von Bayes
Positiver prädiktiver Wert =
Sensitivität ∗ Prävalenz
Sensitivität ∗ Prävalenz + (1 - Spezifität) ∗ (1 - Prävalenz)
Negativer prädiktiver Wert =
Spezifität ∗ (1 - Prävalenz)
Spezifität ∗ (1 - Prävalenz) + (1 - Sensitivität) ∗ Prävalenz
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F25
Beispiel Appendizitis:
¾ Landwirt kommt in Arztpraxis mit mäßig starken, bisher unbekannten
diffusen Bauchschmerzen
¾ Frage nach Schmerzen im rechten Unterbauch (diagnostischer
Test!): Sensitivität 81%, Spezifität 89%
¾ Prävalenz in ambulanter Praxis bei Patienten mit Bauchschmerzen
ca. 0.7% bis 1.6% ⇒ ungefähr 1%
¾ Positiver prädiktiver Wert:
0.81∗ 0.01
= 0.069 ≈ 7%
0.81∗ 0.01 + (1− 0.89) ∗ (1− 0.01)
¾ Negativer prädiktiver Wert:
0.89 ∗ (1− 0.01)
= 0.997 ≈ 100%
0.89 ∗ (1− 0.01) + (1− 0.81) ∗ 0.01
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F26
Interpretation der Ergebnisse
¾ Positiver prädiktiver Wert ≈ 7%
¾ mit ca. 7% Wahrscheinlichkeit liegt eine Appendizitis bei
Schmerzen im rechten Unterbauch vor
¾ Negativer prädiktiver Wert ≈ 100%
¾ Liegen keine Schmerzen vor, so ist mit fast 100%
Wahrscheinlichkeit eine Appendizitis auszuschließen
Gsr/rg/lehre/QB1/WS06_07/Vorlesung/vorlesung04.ppt
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F27
9
Beispiel fortgeführt:
¾ Anderer diagnostischer Test: abdominale Sonographie
¾ Sensitivität 76%, Spezifität 91%
¾ Prävalenz weiterhin 1%
¾ PPV:
0.76 ∗ 0.01
= 0.078 ≈ 8%
0.76 ∗ 0.01 + (1 − 0.91) ∗ (1 − 0.01)
¾ NPV:
0.91 ∗ (1 − 0.01)
= 0.997 ≈ 100%
0.91 ∗ (1 − 0.01) + (1 − 0.76) ∗ 0.01
¾ Interpretation:
Trotz niedrigerer Sensitivität sind positive und negative prädiktive
Werte günstiger
¾ Zusammenspiel von Sensitivität und Spezifität wichtig
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F28
Beispiel: abdominale Sonographie, aber verschiedene
Prävalenzen
¾ Sensitivität 76%, Spezifität 91% bleiben
¾ Patientenkollektiv 1: Landbevölkerung / Patienten einer Landpraxis
⇒ Prävalenz 1 ≈ 1%
¾ Patientenkollektiv 2: Notaufnahmeambulanz im Krankenhaus ⇒
Prävalenz 2 zwischen 12% und 26% (Annahme: 20%)
¾ PPV 1 ≈ 8%, aber PPV 2 ≈ 68% !!
¾ NPV 1 ≈ 100%, aber NPV 2 ≈ 94%
Die Güte des Tests und die Vortestwahrscheinlichkeit
beeinflussen die prädiktiven Werte erheblich!
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F29
Bisher
¾ Anwendung von diagnostischen Tests
¾ Berechnung prädiktiver Werte aus vorgegebener Prävalenz,
Sensitivität, Spezifität
Jetzt
¾ Entwicklung und Bewertung diagnostischer Tests
¾ Bestimmung von Sensitivität und Spezifität aus 4-Felder-Tafeln
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F30
10
Diagnostische Studie
¾ Studie zur Untersuchung der Güteeigenschaften eines
diagnostischen Verfahrens
¾ Wie gut kann das Verfahren Kranke und Gesunde aus einer
Population mit ähnlichen Symptomen trennen?
¾ Sensitivität
¾ Spezifität
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F31
Diagnostische Studie
¾ Testergebnis wird mit der „Wahrheit“ ( = tatsächlichem Vorliegen der
Krankheit) verglichen
¾ „Wahrheit“ wird mit Hilfe des so genannten Goldstandards ermittelt
¾ Ergebnisse werden in 4-Felder-Tafel dargestellt
¾ Sensitivität und Spezifität werden daraus berechnet
Gsr/rg/lehre/QB1/WS06_07/Vorlesung/vorlesung04.ppt
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F32
Notation 4-Felder-Tafel
D+
Krankheit liegt vor
D-
Krankheit liegt nicht vor
T+
Testergebnis positiv
T-
Testergebnis negativ
Gsr/rg/lehre/QB1/WS06_07/Vorlesung/vorlesung04.ppt
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F33
11
4-Felder-Tafel
Krankheit
D+
D-
T+
T+ ∩ D+
T+ ∩ D-
T+
T-
T- ∩ D+
T- ∩ D-
T-
D+
D-
N
Test
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F34
4-Felder-Tafel
Krankheit
T+
Test
T-
D+
T+ ∩ D+
true
T- ∩ D+
false
D+
DT+ ∩ Dfalse
T- ∩ Dtrue
D-
Gsr/rg/lehre/QB1/WS06_07/Vorlesung/vorlesung04.ppt
T+
TN
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F35
4-Felder-Tafel
Krankheit
T+
Test
T-
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D+
T+ ∩ D+
true
a
T- ∩ D+
false c
D+
a+c
DT+
T+ ∩ Dfalse b a+b
TT- ∩ Dtrue
d c+d
DN
b+d
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F36
12
4-Felder-Tafel
Krankheit
T+
Test
T-
Sensitivität = P(T+ | D+)
= P(T+ ∩ D+) / P(D+)
= a / a+c
= true positive rate
D+
T+ ∩ D+
true
a
T- ∩ D+
false c
D+
a+c
DT+
T+ ∩ Dfalse b a+b
TT- ∩ Dtrue
d c+d
DN
b+d
1 – Sens = P(T- | D+)
= P(T- ∩ D+) / P(D+)
= c / a+c
= false negative rate
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F37
4-Felder-Tafel
Krankheit
T+
Test
T-
Spezifität = P(T- | D-)
= P(T- ∩ D-) / P(D-)
= d / b+d
= true negative rate
Gsr/rg/lehre/QB1/WS06_07/Vorlesung/vorlesung04.ppt
D+
T+ ∩ D+
true
a
T- ∩ D+
false c
D+
a+c
DT+
T+ ∩ Dfalse b a+b
TT- ∩ Dtrue
d c+d
DN
b+d
1 – Spez = P(T+ | D-)
= P(T+ ∩ D-) / P(D-)
= b / b+d
= false positive rate
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F38
Satz von Bayes
Positiver prädiktiver Wert:
P(D + | T + ) =
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P(T + | D + ) ∗ P(D + )
P(T + | D + ) ∗ P(D + ) + [ 1 - P(T- | D-) ] ∗ [ 1 - P(D + ) ]
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F39
13
Beispiel Appendizitis
¾ Untersuchung der abdominalen Sonographie zur Diagnose einer
Appendizitis
¾ 100 Patientinnen wurden untersucht:
Sonographiebefund positiv (T+) oder negativ (T-)
¾ Goldstandard: chirurgisch / histopath. Untersuchung bzw. Daten
vom klinischen Follow-Up (Labordaten)
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F40
Beispiel fortgeführt:
Berechnung von Sensitivität und Spezifität
Appendizitis
Abdominale
Sonographie
T+
D+
41
D4
45
T-
13
42
55
54
46
100
Sensitivität = P(T+ ∩ D+) / P(D+) = 41 / 54 = 0.76
Spezifität = P(T- ∩ D-) / P(D-) = 42 / 46 = 0.91
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F41
Beispiel fortgeführt:
Ablesen der Prävalenz aus 4-Felder-Tafel
Appendizitis
Abdominale
Sonographie
Prävalenz
T+
T-
D+
41
13
D4
42
45
55
54
46
100
= P(D+) = P(T+ ∩ D+) + P(T- ∩ D+) =
= 41/100 + 13/100 = 54/100 = 0.54
Aber:
Diese Prävalenz gilt NUR für das Patientenkollektiv, in dem der
Test entwickelt wurde!
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F42
14
Beispiel fortgeführt:
Ablesen des PPV aus 4-Felder-Tafel
Appendizitis
Abdominale
Sonographie
T+
D+
41
D4
45
T-
13
42
55
54
46
100
Positiver prädiktiver Wert = P(D+ | T+) = P(D+ ∩ T+) / P(T+)
=
41/100
--------45/100
41
= ---- = 0.91
45
Aber:
Dieser prädiktive Wert gilt NUR für das Patientenkollektiv, in dem der
Test entwickelt wurde!
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F43
Zusammenfassung
¾ Sensitivität und Spezifität sind Gütemaße diagnostischer Tests
¾ Prädiktive Werte sind Aussagen für den/die Patienten(in) und
hängen von Sensitivität, Spezifität und Prävalenz ab
Beispiel:
Abdominale Sonographie in 3 verschiedenen Patientenkollektiven
(Sens = 76%, Spez = 91%):
Patientenkollektiv
Arztpraxis
Notaufnahme
Testentwicklung
Prävalenz
1%
20%
54%
PPV
8%
68%
91%
NPV
99,7%
94%
76%
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F44
1. Schätzung von Prävalenz und Gütemaßen
diagnostischer Tests
Bisher:
¾ Prävalenz
wurde als bekannt und „richtig“ vorausgesetzt
¾ Sensitivität und Spezifität
aus 4-Felder-Tafel berechnet und als „richtig“ angenommen
Aber:
Die wahren Werte (Parameter) sind unbekannt. Berechnungen sind
Schätzungen dieser Parameter!
Gsr/rg/lehre/QB1/WS06_07/Vorlesung/vorlesung04.ppt
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F45
15
Zusammenhang zwischen Schätzung und Wahrheit
∧
∧
p ≈ pˆ , Sens ≈ Sens , Spez ≈ Spez
Schätzungen aus Stichprobe:
Prävalenz pˆ
∧
Sensitivität Sens
∧
Spezifität Spez
(relative Häufigkeiten)
Grundgesamtheit:
wahre, aber unbekannte Parameter Prävalenz, Sensitivität, Spezifität
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F46
Punktschätzer für unbekannte Wahrscheinlichkeit:
Schätzung
einer
unbekannten
Wahrscheinlichkeit
p
eines
Ereignisses durch relative Häufigkeit des Auftretens in der
Stichprobe
pˆ =
# Beobachtungen, für die Ereignis eingetreten ist
# Beobachtungen insgesamt in Stichprobe
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F47
Prävalenz, Sensitivität, Spezifität sind Wahrscheinlichkeiten
∧
# Kranke
a+c
=
# Personen in Stichprobe
N
∧
# Kranke mit positivem Testergebnis
a
=
# Kranke insgesamt in Stichprobe
a+c
∧
# Gesunde mit negativem Testergebnis
d
=
# Gesunde insgesamt in Stichprobe
b+d
Präv =
Sens =
Spez =
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F48
16
Prävalenzschätzung
Information über Prävalenz aus
¾ Medizinischer Literatur
¾ Lokalen Datenbanken
¾ Klinisches Urteil
¾ Prävalenzstudien (siehe Themenblock I)
¾ Punktschätzer: relative Häufigkeit
¾ Intervallschätzer: Konfidenzintervall
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F49
95% Konfidenzintervall für die Prävalenz
∧
Punktschätzer
Präv = pˆ
⎡
⎢ pˆ ± 1.96 ∗
⎣
pˆ ( 1 - pˆ ) ⎤
⎥
n
⎦
wobei:
n = Anzahl der Patienten in der diagnostischen Studie
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F50
Schätzung von Sensitivität und Spezifität
wird beeinflusst durch
1. Auswahl der Patienten
2. Auswahl und Durchführung des Goldstandards
3. Zufallsschwankungen ⇒ Angabe eines Intervallschätzers sinnvoll
Gsr/rg/lehre/QB1/WS06_07/Vorlesung/vorlesung04.ppt
WS 06/07 – Vorlesung 4 - F51
17
95% Konfidenzintervall für die Sensitivität
∧
∧
⎤
⎡ ∧
⎢ Sens ± 1.96 ∗ Sens ( 1 - Sens ) ⎥ = ⎡ a ± 1.96 ∗ ac ⎤
⎥
⎥ ⎢a + c a + c
⎢
n+
a+c⎦
⎣
⎦⎥
⎣⎢
wobei:
n+ = a + c = Anzahl der Kranken in der diagnostischen Studie
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F52
95% Konfidenzintervall für die Spezifität
∧
∧
⎡ ∧
⎤
⎢ Spez ± 1.96 ∗ Spez ( 1 - Spez ) ⎥ = ⎡ d ± 1.96 ∗ bd ⎤
⎥
⎢
⎥ ⎢b + d b + d
n−
b+d ⎦
⎣
⎣⎢
⎦⎥
wobei:
n- = b + d = Anzahl der Gesunden in der diagnostischen Studie
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F53
Beispiel Appendizitis:
95% Konfidenzintervall für die Sensitivität der
abdominalen Sonographie
⎡
⎢0 .76 ± 1.96
⎣
=
[ 0.70
0 .76 ( 1- 0 .76 ) ⎤
⎥ =
54
⎦
; 0 .82
[0.76
± 0 .058 ]
]
Die wahre Sensitivität liegt mit einer Sicherheit von 95% zwischen
70% und 82%.
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F54
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Beispiel fortgeführt:
95% Konfidenzintervall für die Spezifität
⎡
⎢0 .91 ± 1.96
⎣
=
[ 0.86
0 .91 ( 1- 0 .91 ) ⎤
⎥ =
46
⎦
; 0 .95
[0.91
± 0 .042]
]
Die wahre Spezifität liegt mit einer Sicherheit von 95% zwischen
86% und 95%.
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F55
Lernziele der Vorlesung
1. Diagnostischer Test: Schluss von Vortestwahrscheinlichkeit für eine Erkrankung auf
Nachtestwahrscheinlichkeit.
2. Diagnostisches Verfahren kann Fehlentscheidungen liefern, deshalb sind
Wahrscheinlichkeitsaussagen erforderlich.
3. Die Prävalenz als Vortestwahrscheinlichkeit und prädiktive Werte als
Nachtestwahrscheinlichkeiten für das Vorliegen bzw. Nicht-Vorliegen einer
Erkrankung verstehen.
4. Sensitivität und Spezifität sind bedingte Wahrscheinlichkeiten.
5. Berechnung der Nachtestwahrscheinlichkeit aus Prävalenz, Sensitivität und Spezifität
mit Hilfe des Satzes von Bayes.
6. Sensitivität und Spezifität sind Gütemaße für diagnostische Tests.
7. Prädiktive Werte hängen von der Prävalenz und der Güte des diagnostischen Tests
ab.
8. Information über diagnostische Kenngrößen: Schätzung der unbekannten
Wahrscheinlichkeiten.
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F56
Zusätzliche Lernziele des Seminars
1.
2.
Kritische Bewertung von Screeningverfahren in Nicht-Risikogruppen.
Extrahieren diagnostischer Kenngrößen aus wissenschaftlichen
Publikationen.
3.
Vergleichen und Bewerten verschiedener diagnostischer Tests.
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WS 06/07 – Vorlesung 4 - F57
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