Odborné textyRepetitorium - klinická genetikaRepetitorium - statistika

Sekvenční testování

AJCBJ

Sekvenční testování představuje ekonomicky výhodné použití dvou testů (test A, test B) po sobě s cílem buď maximalizovat specifičnost nebo maximalizovat senzitivitu. Protože test A může mít jiné hodnoty senzitivity a specifičnosti než test B a může mít i jinou cenu, je nutné rozhodnout, který z testů bude použit jako první.

 

V této souvislosti je nutné poznamenat, že kombinovaná senzitivita a kombinovaná specifičnost nezáleží na pořadí testů (s rozdílnou senzitivitou a specifičností), ale že pořadí testů určuje náklady na testování a to i v případě, že jsou náklady na jeden i druhý test totožné.

 

Základní výpočty

Nejprve zopakujeme základní výpočty týkající se čtyřpolní tabulky pro dichotomizovaný test (nabývá hodnot T+, pozitivní výsledek, a T-, negativní výsledek) u dvou porovnávaných skupin osob: D+, nemocní s chorobou, a D-, osoby bez choroby.

 

Terminologie a obecná tabulka základních údajů (D+ nemocní s chorobou, D- = osoby bez choroby, T+ = pozitivní výsledek testu, T- = negativní výsledek testu, TP = true positive, správně pozitivní, FN = false negative, falešně negativní, FP = false positive, falešně pozitivní, TN = true negative, správně negativní, N = celkový počet vyšetřených osob)

 

 

 

T+

 

 

T-

 

Celkem

D+

TP

FN

TP+FN

 

D-

FP

TN

FP+TN

 

Celkem

TP+FP

FN+TN

N

 

 

N = TP+FN+FP+TN

 

V praxi známe obvykle hodnoty senzitivity a specifičnosti použitých testů a známe nebo alespoň můžeme odhadnout prevalenci choroby D+ ve vyšetřované populaci. Je potom vhodné zjistit předpokládané počty správně pozitivních, správně negativních, falešně pozitivních a falešně negativních osob ve vyšetřované populaci, protože je použijeme v dalších úvahách a výpočtech. Základní výpočty pro první použitý test (test A, T(A)) jsou následující (TP(A) označuje správnou pozitivitu testu A, ostatní zkratky pro FN, TN a FP jsou vytvořeny analogicky):

 

TP(A) = senzitivita(A) * prevalence * N

FN(A) = (1-senzitivita(A)) * prevalence * N

TN(A) = specifičnost(A) * (1-prevalence) * N

FP(A) = (1-specifičnost(A)) * (1-prevalence) * N

 

Použijeme-li hypotetickou populaci 500 osob, získáme při prevalenci choroby 0,2 (20 %), senzitivitě 0,80 (80 %) a specifičnosti 0,99 (99 %) následující tabulku hodnot (jako první byl nasazen test A, T(A)):

 

 

 

T(A)+

 

 

T(A)-

 

 

Celkem

D+

80

20

100

 

D-

4

396

400

 

Celkem

84

416

500

 

 

 

Pokud budeme používat v rámci sekvenčního testování i druhý test (test B), musíme se rozhodnout, který z testů se použije jako první – test více specifický nebo test více citlivý s ohledem na klinické zisky nebo ztráty a s ohledem na ekonomii testování. Uvedená tabulka s výsledky po prvním testu A je výchozí situací pro dva přístupy: 1. maximalizace specifičnosti, 2. maximalizace senzitivity.

 

 

Přístup 1: Maximalizace specifičnosti, závažná choroba, pozitivita nutná u obou testů

 

Používá se v situacích, kdy je nutné potvrdit nepřítomnost choroby. Je-li první test A negativní, pacient se dále nevyšetřuje. Při pozitivitě testu A se pozitivita druhého testu B hodnotí jako pozitivní výsledek celého sekvenčního testování. Dojde ke zvýšení specifičnosti, senzitivita je ale nižší než po samotném testu A.

 

Provádí se vždy nejprve test A, pak test B, podmínkou je pozitivita obou. V tomto prvém přístupu, jehož smyslem je maximalizace specifičnosti, se dojde ke stejné celkové senzitivitě (senzitivita(A+B)) i celkové specifičnosti (specifičnost(A+B)), má-li test A vyšší nebo nižší senzitivitu či specifičnost než test B. Pokud se ale použije jako první test více specifický, jsou nižší náklady. Náklady ovlivňuje ovšem také prevalence, se stoupající prevalencí choroby náklady rostou.

 

Příklad

V tomto přístupu se zabýváme testováním pomocí testu B, ale jen těch osob, které první test označil za pozitivní (84 pozitivních osob – musí být splněna výchozí podmínka pozitivity obou testů):

 

 

 

T(B)+

 

 

T(B)-

 

 

Celkem

D+

79,2

0,8

80 (TP(A))

 

D-

0,8

3,2

4 (FP(A))

 

Celkem

80

4

84

 

 

 

Vypočtené hodnoty správné nebo falešné pozitivity a negativity po nasazení testu B jsou následující:

 

TP(B) = senzitivita(B) * TP(A)

TN(B) = specifičnost(B) * FP(A)

FN(B) = (1 – senzitivita B) * TP(A)

FP(B) = (1 – specifičnost B) * FP(A)

 

Kombinované hodnoty správné a falešné pozitivity a negativity po uplatnění obou testů jsou následující:

 

TP(A+B) = TP(B)

TN(A+B) = TN(A) + TN(B)

FP(A+B) = FP(B)

FN(A+B) = FN(A) + FN(B)

 

Kombinované hodnoty senzitivity a specifičnosti jsou následující:

 

senzitivita(A+B) = senzitivita(A) * senzitivita(B)

specifičnost(A+B) = specifičnost(A) + specifičnost(B)*(1-specifičnost(A))

 

Náklady na sekvenční testování vyplývají z ceny za příslušný test, z počtů testovaných osob a parametrů senzitivity a specifičnosti testu, který se použije jako první (tedy testu A):

 

celková_cena = N * cena(A) + TP(A)*cena(B) + FP(A)*cena(B)

cena_na_pacienta = celková_cena / N

 

Výsledky po nasazení testu B ukazují počty klinických ztrát v kategorii falešně negativních a falešně pozitivních:

 

Oba pozitivní

TP(B)

79,2

Oba negativní

FN(A) + FN(B)

20 + 0,8 = 20,8

Oba pozitivní

FP(B)

0,8

Oba negativní

TN(A) + TN(B)

396 + 3,2 = 399,2

 

 

 

 

Přístup 2: Maximalizace senzitivity, snadno léčitelná choroba, stačí pozitivita jen jednoho testu

 

Používá se v situacích, kdy je nutné diagnostikovat maximální počet osob s chorobou. Je-li první test negativní, provede se druhý test s cílem odhalit chorobu alespoň pomocí tohoto testu.

 

Příklad

Provádí se opět nejprve test A, pak test B, podmínkou je pozitivita alespoň jednoho z testů. V tomto přístupu, jehož smyslem je maximalizace senzitivity, se dojde ke stejné celkové senzitivitě (senzitivita(A+B)) i celkové specifičnosti (specifičnost(A+B)), má-li test A vyšší nebo nižší senzitivitu či specifičnost než test B. Pokud se ale použije jako první test více citlivý, jsou nižší náklady. Náklady jsou ovšem také závislé na prevalenci choroby.

 

V tomto druhém přístupu se zabýváme rovněž testováním pomocí testu B, ale jen těch osob, které první test označil za negativní (416 negativních osob – musí být splněna výchozí podmínka pozitivity jednoho z testů):

 

 

 

T(B)+

 

 

T(B)-

 

 

Celkem

D+

19,8

0,2

20 (FN(A))

 

D-

79,2

316,8

396 (TN(A))

 

Celkem

99,0

317,0

416

 

 

Vypočtené hodnoty správné nebo falešné pozitivity a negativity po nasazení testu B jsou následující:

 

TP(B) = senzitivita(B) * FN(A)

TN(B) = specifičnost(B) * TN(A)

FP(B) = (1 – specifičnost(B)) * TN(A)

FN(B) = (1 – senzitivita(B)) * FN(A)

 

Kombinované hodnoty správné a falešné pozitivity a negativity po uplatnění obou testů jsou následující:

 

TP(A+B) = TP(A) + TP(B)

TN(A+B) = TN(B)

FP(A+B) = FP(A) + FP(B)

FN(A+B) = FN(B)

 

 

Kombinované hodnoty senzitivity a specifičnosti jsou následující:

 

senzitivita(A+B) = senzitivita(A) + senzitivita(B)*(1-senzitivita(A))

specifičnost(A+B) = specifičnost(A) * specifičnost(B)

 

 

Náklady na sekvenční testování vyplývají z ceny za příslušný test, z počtů testovaných osob a parametrů senzitivity a specifičnosti testu, který se použije jako první (tedy testu A):

 

celková_cena = N * cena(A) + FN(A)*cena(B) + TN(A)*cena(B)

cena_na_pacienta = celková_cena / N

 

 

Výsledky po nasazení testu B ukazují počty klinických ztrát v kategorii falešně negativních a falešně pozitivních:

 

 

Oba pozitivní

TP(A) + TP(B)

80 + 19,8 = 99,8

Oba negativní

FN(B)

0,2

Oba pozitivní

FP(A) + FP(B)

4 + 79,2 = 83,2

Oba negativní

TN(B)

316,8

 

 

 

Závěry

Sekvenční testování je ekonomický přístup k používání testů. Vyžaduje existenci klinicko – biochemického algoritmu. Snižuje náklady, protože se podle klinického záměru použije vhodné pořadí testů. Předpokládá použití testů se známou senzitivitou a specifičností (role klinické biochemie převažuje) a ve vhodně selektovaných populacích (převažuje role kliniků). Pomocí jednoduchého programu v tabulkovém procesoru (dostupný u autora) je možné modelovat různé aplikační situace.

 

 
Další informace

Diagnostická efektivita - klinická užitečnost

Diagnostická efektivita - základní výpočty

 

 

Antonín Jabor