Оценка диагностических тестов в кардиологии. Прогностическая ценность тестов в кардиологии
Практикующие врачи применяют диагностические исследования для уменьшения неопределенности в вопросе о наличии того или иного заболевания. Тесты характеризуются такими понятиями, как чувствительность, специфичность, вероятность, положительная или отрицательная прогностическая ценность, влияние результатов диагностического теста па выявление заболевания может быть рассчитано по теореме Bayes, которая соединяет информацию о предварительной вероятности с результатами теста.
В реальной практике, однако, лишь немногие врачи используют информацию, характеризующую тесты, и применяют теорему Bayes. Установлено, что только 3% врачей учитывали рекомендации Bayes, принимая решения. Почти 60% врачей использовали чувствительность и специфичность, но 95% не делали это должным образом. Другие исследования подтверждают, что большинство врачей не используют такой подход, когда их просят определить вероятность заболевания для пациента па основании результатов теста.
Для того чтобы использовать результаты диагностического теста при принятии клинического решения, клиницист должен быть знаком со следующими определениями.
Чувствительность — это доля лиц с положительным тестом среди имеющих заболевание (истинно положительные). Специфичность — это доля лиц с отрицательным тестом среди не имеющих заболевание (истинно отрицательные). Эти характеристики теста могут помочь в диагностике. Тесты с высокой чувствительностью имеют низкий показатель ложноотрицательных результатов. Высокочувствительный тест будет положительным почти у всех лиц с наличием заболевания.
Из этого следует, что отрицательный результат теста с высокой чувствительностью делает диагноз маловероятным, в сущности исключая заболевание. И наоборот, высокоспецифичный тест будет иметь низкий показатель ложноположительпых результатов. Результат теста с высокой специфичностью будет отрицательным практически у всех лиц при отсутствии заболевания. Таким образом, положительный, высокоспецифичyый тест диагностирует заболевание с высокой вероятностью. В английском языке используют специальные приемы для запоминания этой взаимосвязи: SpPIn (high specificity, positive, rules in) — высокоспецифичный, положительный, включающий; SnNOut (high sensitivity, negative, rules out) — высокочувствительный, отрицательный, исключающий.
Положительная прогностическая ценность (ППЦ) — это доля тех, кто имеет заболевание, среди всех лиц с положительным тестом.
Прогностическая ценность (ПЦ) для клиники более информативна, чем чувствительность и специфичность. Данный показатель отражает вероятность наличия или отсутствия заболевания у пациента с учетом результатов теста. Ключевым моментом в ПЦ в отличие ОТ чувствительности и специфичности является зависимость от распространен поста заболевания. Если распространенность низкая, положительный высокочувствительный и высокоспецифичный тест еще не свидетельствует о высокой вероятности заболевания (т.е. тест имеет низкую ППЦ). Значение этого можно проследить при обследовании популяции низкого риска, получая много ложноположительных результатов даже с помощью высокочувствительного и высокоспецифичного теста.
Пример. Молодая женщина имеет положительный результат стресс-теста за счет изменений на ЭКГ при хорошей переносимости нагрузки. У женщины нет традиционных факторов риска ишемической болезни сердца, включая семейный анамнез. Она интересуется, с какой вероятностью данный тест свидетельствует о наличии у нес ИБС. Если риск заболевания у нее 1 на I млн, а чувствительность и специфичность стресс-теста равны 75%, то по расчетам из каждых 4 млн женщин ее группы риска 4 чел. имели бы заболевание и 3 чел. — положительный стресс-тест. Из 4 млн женщин без заболевания 1 млн женщин могли бы иметь положительный тест. Таким образом, из каждого 1 млн положительных тестов только 3 чел. могли бы иметь истинно положительный результат. Если бы даже скринирующий тест имел бы чувствительность и специфичность 99%, то из каждых 10 млн женщин 10 чел. имели бы заболевание и 9 чел. — положительный тест. Из 10 млн женщин без заболевания 100 тыс. женщин имели бы положительный тест, при этом только у 9 женщин тест был бы истинно положительным.