Testy fałszywie negatywne/pozytywne

Testy fałszywie negatywne/pozytywne

Testy mogą być pozytywne, lub negatywne.
Przykładowo weźmy test ciążowy.

Jeśli test ma sprawdzić czy jesteś w ciąży, czy nie.

To test pozytywny oznacza, że jesteś w ciąży.

Test negatywny że nie.

Facet może nasikać na test ciążowy, gdy wyjdzie dodatnio. Oznacza to „że jest w ciąży”. Jak się pewnie domyślasz mężczyzna nie może być w ciąży. Może natomiast mieć nowotwór, który w tym przypadku może dać wynik dodatni! Związane jest to z tym, że nowotwór może wydzielać hormon hCG, którego podwyższone stężenie traktuje się jako oznakę bycia w ciąży. 

Czy to naprawdę błąd testu?
NIE, ponieważ każdy test ma określone warunki użycia.

Jeśli używasz niezgodnie z przeznaczeniem: trudno oczekiwać poprawnego wyniku.
W takiej sytuacji dokładność (swoistość/specyficzność) nie jest znane. Bez możliwości zinterpretowania wyniku – po co testować?

Test na obecność wirusa HIV – test pozytywny oznacza, że masz wirus HIV, negatywny że go nie masz.
To znaczy, czasem mieć lepiej wynik negatywny. 
Na marginesie, niektórzy kwestionują, że HIV wywołuje AIDS (że jest jedynym sposobem zachorowania na AIDS).

 

Dokładność, błędy pomiaru

Żaden test nie jest idealny. Zawsze istnieje pewna niedokładność pomiaru (można czegoś niedomierzyć).

Zobacz wykres wyniku dodatniego danego testu.

Okrąg A oznacza realny stan.
Okrąg B oznacza stan jaki może być zmierzony.

Gdy A pokrywa się z B – to stan pożądany – test odpowiada realnemu stanowi.

Wyniki testów.

 

Fałszywie pozytywny (False-Positive) (I rodzaj)

To inaczej błąd pierwszego rodzaju, polegający na błędnej identyfikacji.

Jednak jak widzisz możesz okazać się, że test pokazuje wynik dodatni (np. jesteś chora), podczas gdy faktycznie nie jesteś (bo stan realny (A) jest inny).

 

Fałszywie negatywny (False-Negative)

To inaczej błąd drugiego rodzaju, polega na błędnej eliminacji.

Sytuacja może być również odwrotna.
Test  pokazuje wynik ujemny (np. jesteś zdrowa), a faktycznie jest inaczej.

 

Błędy pomiaru nie są niczym niezwykłym.

Trzeba jedynie sobie zdawać z nich sprawę.

Test wolny od “False-Negative”?

Taki test jest niezwykle prosty.
Wystarczy, że zawsze (w 100% przypadków) odpowiada: “Tak – pozytywny”, nawet jeśli stan realny może wystąpić np. tylko w 1%. Czyli gdybyśmy mieli grupę 100 osób, a jedna osoba byłaby chora. To test wykrył by osobę chorą (twierdząc że jest chora), ale również stwierdziłby, że pozostałe 99 osób również jest chora (choć tak naprawdę jest zdrowa).

Jak się pewnie domyślasz – nie o to chodzi.

Chodzi o to by pomiar był możliwie dokładny, co nie znaczy ‘bezbłędny’.

Czułość i specyficzność

Czułość

Specyficzność

Kalibracja

„Złoty standard”

By określić czy test jest „dobry” naukowcy muszą mieć możliwość porównania do stanu rzeczywistego lub wzorca.

Problem, polega na tym, że często nie można sprawdzić na 100% stanu faktycznego.
Ocena kondycji organów mogła by wymagać autopsji (sekcji zwłok, wyjęcia organów i ich zbadania).
Jeśli pacjent żyje, to oczywiście nie możemy tego zrobić.
Dlatego mówi się o tak zwanym złotym standardzie.

In medicine and statistics, a gold standard test is usually the diagnostic test or benchmark that is the best available under reasonable conditions. Other times, a gold standard is the most accurate test possible without restrictions.

https://en.wikipedia.org/wiki/Gold_standard_(test)

W medycynie i statystyce złotym standardowym testem jest zazwyczaj test diagnostyczny lub test porównawczy, który jest najlepszy dostępny w rozsądnych warunkach. Innym razem złoty standard jest najdokładniejszym możliwym testem bez ograniczeń.

PCR – Patogeny

Gdy pacjent jest chory, można by pobrać próbkę, rozmnożyć i zobaczyć co z tego wyjdzie.
Niestety wielu patogenów nie można hodować (bakterie, grzyby, wirusów, ..).
W takiej sytuacji można by zbadać np. odpowiedź immunologiczną organizmu na zakażenie.
Jednak takie badanie pośrednie są obarczone dużą niepewnością wyniku, błędami.

W takiej sytuacji używa się testy analizujące materiał genetycznych.

Należy pobrać próbkę od pacjenta, by wyizolować i zbadać materiał genetyczny patogenu.

To jest złoty standard w przypadku patogenów, których nie można rozmnożyć.

Tylko jak zbadać ten materiał?
Przecież jest go tak mało. I jak rozróżnić od 'reszty’.
A gdyby możliwe było zwielokrotnienie tylko fragment materiału genetycznego, tak, by można było to zaobserwować?

Do tego właśnie służy metoda PCR.

Ilościowa reakcja łańcuchowa polimerazy, reakcja łańcuchowa polimerazy w czasie rzeczywistym, PCR w czasie rzeczywistym, ilościowy PCR, real-time PCR[a], qPCR (od ang. quantitative polymerase chain reaction) – czuła metoda analityczna stosowana w genetyce, biologii molekularnej i innych pokrewnych dziedzinach.
…
Ponadto dzięki temu, że amplifikacja kwasów nukleinowych i detekcja produktu odbywa się w jednym zamkniętym naczyniu, ryzyko zanieczyszczenia badanej próby jest minimalne.

https://pl.wikipedia.org/wiki/Ilo%C5%9Bciowa_reakcja_%C5%82a%C5%84cuchowa_polimerazy

Metoda polega na amplifikacji – na wielokrotnej replikacji fragmentu materiału genetycznego.
W przypadku np. Ilościowy Real-Time PCR, jesteśmy w stanie rozróżnić zakażenie utajone od czynnego czy monitorować rozwój leczenia (na podstawie ilości otrzymanego materiału genetycznego).

Brzmi dobrze, ALE nie jest idealne!

• Amplifikując materiał – mnożymy również szum (błędy)!
• Czy sensownie został wybrany fragment DNA?

Alergia pokarmowa

Złotym standardem przy badaniu nadwrażliwości pokarmowa jest zastosowanie podwójnie ślepej próby kontrolowanej placebo (ang. Double-blind, placebo-controlled food challenge (DBPCFC)).
Czyli nikt nie wie co je, ani lekarz, ani pacjent 🙂

Nowotwór – biopsja

W przypadku chłoniaków, złotym standardem jest biopsja + badanie histopatologiczne, które polega na obróbce, ocenie zmian pod mikroskopem materiału tkankowego.
Takie badanie jest skuteczniejsze niż badanie markerów, czy badanie cytologiczne.

Oczywiście 'nakłuwanie’ może doprowadzić do przeniesienia (rozsiania się) potencjalnego nowotworu.

Badanie przesiewowe – Specjalna niedokładność

Niektóre badania naturalnie wykazują dużą ilość błędów – wyników fałszywie-pozytywnych.

Badania przesiewowe konstruuje się tak by wykryły jak największą ilość problemów – kosztem błędów.
Które potem można wyeliminować bardziej precyzyjnymi testami.

Badanie przesiewowe
Badanie przesiewowe (skriningowe, skrining, z ang. screening) – w medycynie rodzaj strategicznego badania, które przeprowadza się wśród osób nieposiadających objawów choroby, w celu jej wykrycia i wczesnego leczenia, dla zapobieżenia poważnym następstwom choroby w przyszłości.

Badania przesiewowe wykonuje się w całej populacji lub tylko w tzw. grupach wysokiego ryzyka (dotyczy to np. profilaktyki cukrzycy, nowotworów piersi). Zamierzeniem badań przesiewowych jest wykrycie choroby we wczesnej fazie i dzięki temu umożliwienie wczesnej interwencji, która zredukowałaby zarówno śmiertelność, a także cierpienia pacjentów w danej chorobie.
Chociaż badanie przesiewowe może doprowadzić do postawienia wstępnej diagnozy, to zawsze musi być ona potwierdzona innymi, bardziej dokładnymi badaniami, właściwymi dla danej choroby i zleconymi przez lekarza. Istnieją potencjalne negatywne skutki badań przesiewowych, takie jak: postawienie fałszywej diagnozy lub nawet brak diagnozy, a także związane z tym błędne poczucie bezpieczeństwa. Z tych przyczyn testy używane w programach przesiewowych muszą wykazywać się dobrą czułością, przy akceptowalnej swoistości, zwłaszcza w przypadku chorób o niskiej zapadalności.

https://pl.wikipedia.org/wiki/Badanie_przesiewowe

Przykłady: Mammografia

Fałszywie pozytywny test czyli np. taki który mówi, że masz raka, choć go nie ma.

Według badania: New England Journal of MEDICINE, 1998; 338: 1089-96], w ciągu 10 lat, 24% kobiet w badaniu mammograficznym minimum raz miały wynik fałszywie pozytywny. 

Na marginesie: mammografia używa promieniowania jonizującego, które jest również rakotwórcze, a miażdżenie (zgniatanie) piersi w celu badania z pewnością nie pomaga.

Przykłady

Test na grypę „Influenza A/B Test”

Test na grypę „Influenza A/B Test”, to czuły test.

Zgodność testu jest rzędu ~92%. W zaleźności od źródła wymazu wiarygodność testu może być większa lub trochę mniejsza.

 

280 wymazów z nosa, pobranych od pacjentów zainfekowanych wirusem grypy typu A, przebadano metodą hodowli komórkowej. 108 wymazów potwierdzono jako próbki dodatnie, a 172 jako próbki ujemne. Próbki wymazów przebadano następnie testem Influenza A/B Test. Otrzymane wyniki przedstawia poniższa tabela:

Źródło: ulotka „Influenza A/B Test”.

 

190 wymazów z nosogardła, pobranych od pacjentów zainfekowanych wirusem grypy typu A, przebadano metodą hodowli komórkowej. 78 wymazów potwierdzono jako próbki dodatnie, a 112 jako próbki ujemne. Próbki wymazów przebadano następnie testem Influenza A/B Test. Otrzymane wyniki przedstawia poniższa tabela:

Źródło: ulotka „Influenza A/B Test”. 

Co z tego wynika:

• wymaz z nosa może być skuteczniejszy niż wymaz z nosogardła (~4% różnicy),
• W przypadku wymazu z nosa. Gdy pacjent był zainfekowany w 96 przypadkach test potwierdził stan, jednak w 12 przypadkach mimo iż hodowla (pacjent) był chory, test dał wynik ujemny (błędnie twierdząc: „nie masz grypy”).
• W 163 przypadkach, gdy hodowla (pacjent) nie był zarażony grypą, test potwierdził stan. Jednak w 9 przypadkach test niesłusznie stwierdził „Masz grypę”.

 

Kryteria Dauberta