Теорема Bayes. Отношение правдоподобия диагностических тестов
Теорема Bayes отражает влияние дополнительной информации на изменение вероятности. Последующая вероятность (после теста) является функцией предварительной вероятности (перед тестом) и отношения правдоподобия. Эта теорема позволяет оценить вероятность, используя дополнительную информацию. По сути, она отражает условную вероятность: вероятность А при условии В.
Отношение правдоподобия (ОП) — отношение вероятности наличия заболевания на основании полученного результата диагностического теста к вероятности отсутствия заболевания.
ОП+ = Ч/(1 -С),
ОП- = (1 -Ч)/С,
где Ч — чувствительность; С — специфичность.
ОП отражает диагностическую точность и может варьировать от О до бесконечности. Вероятность наличия заболе вания после проведения теста можно рассчитать, используя OП: предварительная вероятность х ОП. Значение ОП = 1 не изменяет последующую вероятность, указывая таким образом на бесполезность информации, полученной при проведении теста. Если ОП значительно > 1,то полученная информация при проведении теста будет существенна. Влияние ОП на предварительную вероятность не является линейным.
Специальные номограммы помогают рассчитать последующую вероятность на основании предварительной. Однако оценка последующей вероятности с помощью расчета ОП не проще анализа чувствительности и специфичности.
Следует отметить, что если тест информативен, то ОП может указывать на наличие заболевания, при низкой распространенности тест не может быть надежным предсказателем болезни, т.к. предварительная вероятность заболевания низка. Нередко результаты теста вводят в заблуждение в связи с включением пациентов с очень низкой и высокой предвари тельной вероятностью заболевания. В этих ситуациях более очевидно получение ложноположительных и ложноотрицательных результатов.
Согласно гипотезе McGee S., для предварительной вероятности между 10 и 90%ее изменение приближается к константе. При ОП = 2 вероятность заболевания увеличивается на 15%, при ОП = 5 - па 30%, при OII = 10 - на 45%.
Зачастую клиницисты неверно толкуют информацию о риске и пользе, особенно имеющую отношение к тестированию. Эксперты полагают, что использование вероятности мешает клиницистам в процессе принятия решения. По мнению экспертов, целесообразно, чтобы данные были выражены как частота распространения изучаемого события в естественных условиях. При попытке рассчитать ППЦ на основе распространенности, чувствительности или специфичности клиницисты обычно ошибаются. Более успешно решается задача, если данные представлены в случаях заболевания, количестве положительных тестов при наличии заболевания и количестве положительных тестов при отсутствии заболевания, которые рассчитывают па каждые 10 тыс. населения.
Значение диагностического теста обусловлено правильностью выбора составляющих теста и предвари тельной вероятностью. Чувствительность и специфичность теста зависят от качества исследований, в результате которых эти величины получают. В исследованиях высокого уровня диагностический тест следует сопоставлять с «золотым стандартом», оцененным независимо. Для получения стабильных оценок тестовых характеристик необходимо обследование больших популяций. Мало изучена точность выполнения тестовых характеристик. Современный анализ правильности диагностики опубликованных исследований обнаружил, что только в 5% представлены расчеты предшествующих величин.
Имеющиеся предубеждения также могут искажать валидность диагностических тестов. Тестирование па популяционных уровнях, отличающееся от реальной клинической практики (спектральные давления), может привести к искусственной переоценке тестовых характеристик. При дифференцированном применении «золотого стандарта» можно избежать таких заблуждений в оценке результатов диагностических тестов. В некоторых исследованиях даже использовали тест, оцененный при определении рекомендованного стандарта. В практической деятельности выполнение и интерпретация теста могут быть проведены с меньшим уровнем профессионализма, не соответствущим необходимым требованиям, в отличие от опубликованных исследований. Эти предубеждения необходимо учитывать при использовании на практике опубликованных результатов чувствительности и специфичности.
Другой существенной проблемой применения диагностических тестов является определение нормы. Обычно результаты теста характеризуются бипарностью способа (норма/патология), который является преобразованием непрерывного результата. Опытные диагносты принимают во внимание произвольность порогов и не придают им особого значения. Иногда пороги основывают на системе распределения результатов здоровой популяции по Гауссу, а патологию рассматривают при отклонении от среднего стандарта более чем в 2 раза. В качестве альтернативы порог может быть установлен на основе ряда, выше которого заболевание становится наиболее вероятным.
В других случаях точкой отсчета служит информация о пределе, при котором лечение эффективно. В любом случае клиницистам следует учитывать, что не все аномальные признаки равнозначны, и величина, которая перекрещивает порог, может нести различную информацию, весьма далекую от порога. Когда клиницисты сосредоточиваются па тестах, рассматривая их как бинарные исходы вместо непрерывных, то теряют нужную информацию, что приводит к принятию неверных решений.
Значение теста и распознавании заболевания определяется характером кривой, получиншей название "кривая ROС" (ROC, receiver operator characteristic — характеристики, полученные оператором). Эти кривые были разработаны в 1950-х гг. при изучении дифференцирования сигналом шума, что позволило отделить истинные сигналы от помех. Площадь под кривой КОС показатель возможности заболевания. При величине площади под кривой ROC = 0,5 тест не имеет диагностического значения, а при величине площади под кривой КОС = 1,0 — диагностически надежен. Эти кривые часто использовали не только дли определения всеобщего распознавания теста через спектр тестовых величин, но и для определения оптимального профиля сочетания чувствительности и специфичности.
