Hoe goed is een test? 1.0 het ideale plaatje Als we een test uitvoeren om te ontdekken of iemand ziek is hebben we het liefst een test waarbij de gezonde en de zieke groepen duidelijk gescheiden zijn. De zieke mensen hebben allemaal een verhoogde concentratie van een bepaalde stof in hun bloed. Gezonde mensen niet. De grenswaarde tussen testuitslag positief en testuitslag negatief leggen we tussen de curves. 1.1 overlap Bij veel testen ligt de zaak minder simpel; de curves overlappen elkaar. Dit betekent dat een aantal gezonde en zieke mensen dezelfde concentratie kunnen hebben. Als we dan een grenswaarde kiezen zijn er altijd foute (False) uitslagen. Er zijn twee soorten foute uitslagen: FP de testuitslag is positief maar de persoon is niet ziek. FN de test uitslag is negatief maar de persoon is wel ziek. Schema: Test negatief Test positief Ziek FN TP Gezond TN FP T= true F= false N= negative P = positive 1
1.1 specificiteit, sensitiviteit en voorspellende waarde. Bij overlapping kan men de grenswaarde laag nemen zodat er bijna geen FN uitslagen meer zijn. Het gevolg is dat alle personen die ziek zijn de uitslag verhoogd krijgen. De bepaling heeft dan een hoge gevoeligheid (of sensitiviteit), maar het aantal FP neemt enorm toe. De specificiteit daalt. OmO Omgekeerd kunnen we de specificiteit verhogen door de grenswaarde te verhogen tot er geen FP meer zijn, maar dan komen er veel FN uitslagen. Gevoeligheid (of sensitiviteit) en specificiteit worden als volgt gedefinieerd: Gevoeligheid: Specificiteit: = TP TP + FN TN TN + FP 2
1.2 voorspellende waarde Verder kunnen we de voorspellende waarde (predictive value) berekenen van een positieve of van een negatieve uitkomst. De voorspellende waarde van een positieve uitkomst is de fractie zieken van alle positieve uitkomsten. Dit kan ook in een percentage uitgedrukt worden door te vermenigvuldigen met 100% (PV pos ). De voorspellende waarde van een negatieve uitkomst is het percentage gezonden bij alle negatieve uitkomsten (PV neg ). Het totale percentage juiste uitslagen (efficiëntie (efficiency)) kan gevonden worden door beide percentages op te tellen. PV pos = PV neg = TP TP + FP TN TN + FN Bij een hoge specificiteit zijn er weinig of geen FP uitslagen, PV pos is dan relatief hoog. Efficiency: het percentage kloppende uitslagen: Effiency = TN +TP alle uitslagen.100% 3
1.3. verband aard ziekte en gevoeligheid van de test Bij een hoge gevoeligheid zijn er weinig of geen FN uitslagen, PV neg is dan relatief hoog. Bij ziekten die ernstig zijn, maar goed te genezen zal de nadruk liggen op een hoge gevoeligheid. Zo kiest men bij de fenylanalinebepaling voor het opsporen van PKU (fenylketinurie, een erfelijke stofwisselingsziekte) voor een lage grenswaarde. Men neemt de vele fout-positieve uitslagen op de koop toe. De patiëntjes met PKU krijgen, wanneer ze niet opgespoord worden, ernstig hersenletsel en met een dieet groeien ze op tot gezonde personen. Bij ziekten die ernstig, maar ongeneeslijk zijn, bijvoorbeeld multiple sclerose, kiest men voor hoge specificiteit. De fout positieve uitslagen zouden de toch gezonde mensen ernstige ongerustheid en veel nader ziekenhuis onderzoek vergen. Zie ook: http://www.rivm.nl/onderwerpen/b/bevolkingsonderzoeken_en_screeningen/achtergrondinformatie/screening_de_theori e/uitslagen_en_testeigenschappen 4
1.4 controle productieproces Deze manier van werken wordt ook bij de controle van een productieproces toegepast. We moeten dan de volgende termen vervangen: gezond ---> goed product ziek ---> fout product goedgekeurd ---> positieve testuitslag afgekeurd ---> negatieve testuitslag Ook hier heeft men dus 4 mogelijkheden: - een goed product dat goedgekeurd wordt - een goed product dat afgekeurd wordt - een fout product dat goedgekeurd wordt - een fout product dat afgekeurd wordt Bij de test op ziekte waren er twee soorten fouten: - gezonde mensen, die als testuitslag hebben dat ze ziek zijn. - zieke mensen, die als test uitslag hebben dat ze gezond zijn. Ook hier kunnen twee soorten fouten gemaakt worden: - een goed product dat afgekeurd wordt. Dat kost de firma geld. - een fout product dat goedgekeurd wordt. Hiervoor kan de firma aansprakelijk gesteld worden. Men zal vaak aan de tweede fout meer gewicht geven. 5
Oefenopdrachten: 1 Een nieuwe zwangerschapstest wordt toegepast op 10000 vrouwen in de leeftijdsgroep van 20 tot 40 jaar. Hiervan zijn er 132 zwanger. Drie zwangere vrouwen hebben echter een negatieve testuitslag, terwijl 12 vrouwen die niet zwanger zijn een positieve testuitslag hebben. Bepaal uit deze gegevens: a. TP, TN, FP en FN. b. De gevoeligheid en de specificiteit c. De PV pos en de PV neg d. De efficiëntie. 2. Van een productieproces is bekend dat 95 % van de producten goed zijn. Om een testmethode te controleren gaat men van een aantal producten, waarvan de kwaliteit bekend is, na wat het testresultaat oplevert. Men vindt dat 90 % van de kapotte producten testresultaat "kapot" oplevert, en dat 88 % van de hele producten als testresultaat "heel" oplevert. a) Hoe groot is de kans dat een product dat als "heel" getest is, dit ook in feite is? b) Hoe groot is de kans dat een product dat als "kapot" wordt getest dit ook in feite is? c) Welke percentage van de producten wordt in totaal afgekeurd? 3. Specificiteit: = TN TN + FP Gevoeligheid: TP TP + FN Hieronder zie je de concentratie van een enzym van twee groepen mensen. De linker groep is gezond, de rechter is ziek. a. Teken de grenswaarde bij 14 en geef in de grafiek aan TN, FN, TP en FP. b. Als we de meetwaarde naar rechts verschuiven. Wordt de gevoeligheid dan groter of kleiner. Leg je antwoord uit. c. Waar moet de grenswaarde komen om een sensitiviteit van 100% te krijgen? 6
3 soorten variatie 1. beschrijf het begrip analytische variatie bij laboratoriumuitslagen. Uitkomsten zijn onderling verschillend omdat de analyse methode nu eenmaal een toevallige fout heeft. 2. beschrijf het begrip intra-individuele biologische variatie bij laboratoriumuitslagen. Uitkomsten zijn onderling verschillend omdat het van tijd tot tijd kan fluctueren bij een individu 3. beschrijf het begrip interindividuele biologische variatie bij laboratoriumuitslagen. Uitkomsten zijn onderling verschillend omdat het kan verschillen van individu tot individu 7