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Le probabilità condizionali e il rischio relativo richiedono la stima delle probabilità associate agli elementi dello SPAZIO CAMPIONARIO: S = {M+E+, M+E–,

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Presentazione sul tema: "Le probabilità condizionali e il rischio relativo richiedono la stima delle probabilità associate agli elementi dello SPAZIO CAMPIONARIO: S = {M+E+, M+E–,"— Transcript della presentazione:

1 Le probabilità condizionali e il rischio relativo richiedono la stima delle probabilità associate agli elementi dello SPAZIO CAMPIONARIO: S = {M+E+, M+E–, M–E+, M–E–} (M+ E+) (M+ E–) (M– E+) (M– E–) MALATTIA + + – – ESPOSIZIONE M+ M– E+=(M+ E+) (M– E+) E– In assenza di informazioni a priori, le probabilità associate agli elementi dello spazio campionario possono essere stimate tramite le frequenze con cui gli eventi elementari si sono verificati nel campione: P(.) = n(.) / n

2 Esempio: Si consideri la relazione tra lallattamento al seno (E) e linsorgenza di infezioni del primo tratto respiratorio nei primi 4 mesi dalla nascita (M). In unindagine condotta su 551 nati in una clinica ostetrica dellArizona tra il 1982 e il 1983, si sono ottenuti i seguenti risultati: INFEZIONI RESPIRATORIE + + – – ALLATTAMENTO AL SENO M+ E+ M– E– P = n(.) / n stime di probabilità:

3 Per il calcolo delle probabilità rilevanti si può indifferentemente utilizzare la tabella delle frequenze assolute o quella delle stime di probabilità. ESERCIZIO Con riferimento allesempio precedente: stimate P(M+) nei primi 4 mesi di vita; stimate P(M+ E+); stimate P(M+ | E+); stimate P(M+ | E–); calcolate il rischio relativo; stimate il numero di infezioni attese tra i bambini allattati al seno, assumendo lindipendenza tra esposizione e malattia.

4 SOLUZIONE P(M+) = 241/551 = 0.44 P(M+ E+) = P(M+) + P(E+) – P(M+ E+) = – 0.06 = 0.57 P(M+ | E+) = P(M+ E+) / P(E+) = =(34/551) / (106/551) = 34 / 106 = 0.32 P(M+ | E–) = 207/445 = 0.47 RR = P(M+ | E+) / P(M+ | E–) = = 0.32 / 0.47 = 0.68 numero atteso = P(M+ E+) n = = P(M+) P(E+) n = = 46 indipendenza

5 Fase sub- clinica Uno SCREENING è il tentativo di identificazione precoce di una patologia in individui con la malattia nella fase asintomatica. Fase della suscettibilità Fase clinica Fase del recupero, disabilità o morte INIZIO DEI SINTOMI tempo della diagnosi cambiamenti patologici Prevenzione primaria: ridurre le nuove occorrenza Prevenzione secondaria (screening): ridurre la durata e la gravità Prevenzione terziaria: ridurre le complicanze e le disabilità tempo INIZIO DELLA MALATTIA esposizione SCREENING

6 Questionari Esami clinici Test di laboratorio Test diagnostici per immagini STRUMENTI DI UNO SCREENING Di massa applicato alla popolazione nel complesso Selettivo applicato a gruppi specifici di soggetti a rischio TIPOLOGIE DI UNO SCREENING Esempi: - screening per il tumore del collo dellutero tramite esame citologico - screening per il tumore della mammella tramite mammografia in donne di età >50 anni

7 QUANDO EFFETTUARE UNO SCREENING La malattia è un serio problema di salute in termini di morbilità e/o mortalità La malattia è diffusa nella popolazione (alta prevalenza) Periodo di latenza della malattia sufficientemente lungo Intervento tempestivo prognosi migliore in termini di morbilità e/o mortalità CARATTERISTICHE DI UNO SCREENING Efficacia riduzione di morbilità e/o mortalità dovuta al trattamento nelle fasi precoci Accettabilità veloce, facile, sicuro (poco invasivo e scarsi effetti collaterali) Costi diretti ed indiretti bassi -costi associati allimpiego di risorse e personale -costi associati allesito del test (psicologici, fisici) Affidabilità consistenza (capacità di riferire lo stesso risultato in situazioni analoghe) Validità sensibilità e specificità Performance valore predittivo positivo e valore predittivo negativo

8 POPOLAZIONE Test + Malati Veri Negativi Malati NON malati Falsi Positivi Veri Positivi Falsi Negativi

9 Esempio Diagnosi di malattia: angiografia Test: variazione di 1 mm in tracciato ECG se 1 mm T+, altrimenti T- I valori sulla diagonale principale esprimono il numero di soggetti classificati correttamente al test: Prevalenza di persone affette da malattia coronarica: P(M+)=1023/1465=0.70

10 VERI POSITIVI (VP) = soggetti MALATI, correttamente classificati come MALATI FALSI NEGATIVI (FN) = soggetti MALATI, erroneamente classificati come NON malati FALSI POSITIVI (FP) = soggetti NON malati, erroneamente classificati come MALATI VERI NEGATIVI (VN) = soggetti NON malati, correttamente classificati come NON malati SENSIBILITA E SPECIFICITA +- Totale +a=VPb=FPVP+FP -c=FNd=VNFN+VN TotaleVP+FNFP+VNN Malattia Test GOLD STANDARD

11 1. Se la malattia è PRESENTE, qual è la probabilità che il test risulti POSITIVO? SENSIBILITA: proporzione di soggetti malati che risultano positivi al test di screening capacità del test di screening di identificare correttamente (classificare positivamente) i soggetti malati: Se = P(T+ | M+) = VP / (VP+FN) 2. Se la malattia è ASSENTE, qual è la probabilità che il test risulti NEGATIVO? SPECIFICITA: proporzione di soggetti sani che risultano negativi al test di screening capacità del test di screening di identificare correttamente (classificare negativamente) i soggetti sani: Sp = P(T– | M –) = VN / (FP+VN)

12 3. Qual è la probabilità che un individuo positivo al test sia effettivamente MALATO? VALORE PREDITTIVO POSITIVO: proporzione di soggetti POSITIVI al test di screening che HANNO la malattia VP + = P(M+ | T+) = VP / (VP+FP) VALORE PREDITTIVO NEGATIVO: proporzione di soggetti NEGATIVI al test di screening che NON hanno la malattia VP – = P(M– | T–) = VN / (FN+VN) Il valore predittivo positivo e il valore predittivo negativo dipendono dalla prevalenza della malattia nella popolazione (proporzione di soggetti malati, ovvero P(M+)) e dalla sensibilità e specificità dello strumento di screening.

13 Esempio: SENSIBILITA: P(T+ | M+) = VP/(VP+FN) = 231/258 = = 0.90 SPECIFICITA: P(T– | M –) = VN / (FP+VN) = 54/86 = = 0.63 VALORE PREDITTIVO POSITIVO: P(M+ | T+) = = VP / (VP+FP) = 231/263 = 0.88 VALORE PREDITTIVO NEGATIVO: P(M– | T–) = = VN / (FN+VN) = 54/81 = 0.67

14 Il TEST di SCREENING IDEALE è quello che prevede Se = 1 e Sp = 1, ma nella realtà NON ESISTE! La scelta del livello ottimale di sensibilità e specificità dipende da considerazioni sulla malattia in studio: malattie molto rare sensibilità elevata (per individuare i pochi casi) malattie ad alta letalità, che possono essere adeguatamente trattate in fasi precoci per aumentare la sopravvivenza o migliorare la prognosi sensibilità elevata intervento poco efficace specificità elevata trattamento invasivo (ad esempio, intervento chirurgico) specificità elevata Per valutare la bontà di un test sensibilità e specificità Per valutare un paziente valore predittivo positivo, se positivo al test valore predittivo negativo, se negativo al test NB: Sensibilità e specificità sono caratteristiche intrinseche dello strumento di screening e, fissato uno strumento, laumento delluna comporta una diminuzione dellaltra!

15 TEST DI SCREENING Se vogliamo stabilire la morte di un soggetto esaminando il rigor mortis Esistono FN (morti erroneamente considerati vivi): soggetti già morti, ma che non presentano il rigor mortis. Non esistono FP (vivi erroneamente considerati morti): tutti coloro che hanno il rigor mortis sono morti. Quindi: specificità=d/(b+d)=d/d=1 sensibilità 1

16 TEST DI SCREENING Se vogliamo stabilire la morte di un soggetto valutando se lECG (elettroencefalogramma) è piatto Non esistono FN (morti erroneamente considerati vivi): se ECG non è piatto, il soggetto è certamente vivo. Esistono FP (vivi erroneamente considerati morti): lECG è piatto, ma il soggetto non è morto. Quindi: sensibilità=a/(a+c)=a/a=1 specificità 1

17 ESERCIZIO Risultati del test ELISA (enzyme-linked immunosorbent assay) per HTLV-III in pazienti con AIDS e donatori sani di sangue:

18 SOLUZIONE

19 Esempio In uno screening per valutare la presenza di malattie coronariche sono stati sottoposti a ECG 1465 persone. Di queste 442 erano sane e un totale di 930 soggetti risultò positivo al test. Tra i malati, 208 risultarono negativi al test.


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