Devenind sensibil: Sensibilitatea și specificitatea diagnosticului simplificate

Ce înțelegem prin sensibilitatea diagnosticului?

În diagnosticul clinic, întrebările referitoare la sensibilitatea unui test vor apărea în mod inevitabil. Dar ce înseamnă mai exact „sensibilitate”? Cea mai mică cantitate de analit dat pe care o poate detecta un test este adesea numită sensibilitate – și, pentru a fi clar, această cantitate este sensibilitatea analitică sau limita de detecție (LoD). Termenul analitic este esențial pentru această definiție, așa că, dacă tot suntem aici, să contrastăm acest termen cu cel de diagnostic. Sensibilitatea diagnostică este legată de capacitatea unui test de a identifica corect populațiile de indivizi cu boala respectivă și, deși aceasta este cu siguranță o funcție a sensibilității analitice, o sensibilitate analitică ridicată (ceea ce înseamnă că puteți detecta cantități foarte mici ale analitului dvs.) nu garantează neapărat o sensibilitate diagnostică utilă.

După cum vă puteți imagina, cele două măsurători sunt foarte diferite – prima vă spune despre performanța testului dvs. în eprubetă, iar cea de-a doua vă spune despre cum se comportă testul dvs. pe o anumită populație. Din acest motiv, este important să atașați termenii analitic sau diagnostic la termenul de sensibilitate atunci când descrieți testul dumneavoastră.

Cum se calculează sensibilitatea diagnostică?

O altă modalitate de a vă gândi la sensibilitatea diagnostică este de a lua în considerare cât de bine poate testul să detecteze adevărații pozitivi. Dar dacă aveți de-a face cu probe necunoscute, cum știți care este un rezultat adevărat? Aceasta este un fel de întrebare cu oul și găina, dar să luăm în considerare acest lucru.

Să spunem că aveți un test care poate determina dacă un pacient are cinci sau șase degete la fiecare mână. Puteți colecta un eșantion, îl puteți lua în orb față de experimentator și puteți obține un rezultat. Apoi, puneți același pacient să fie examinat de un clinician care ar număra pur și simplu numărul de degete de la fiecare mână. Apoi comparați notele – pentru câte eșantioane au coincis testul dumneavoastră și observațiile clinicianului? Observațiile clinicianului în acest caz ar fi considerate standardul de aur, deoarece nu se poate obține ceva mai obiectiv decât numărarea degetelor! Dacă obiectivul ar fi detectarea persoanelor cu șase degete (adică șase este un rezultat pozitiv), un rezultat al analizei care se potrivește cu o numărătoare de șase ar fi un adevărat pozitiv, în timp ce un rezultat al analizei de cinci pentru un pacient cu cinci degete ar fi un adevărat negativ. În mod similar, un rezultat al analizei de șase pentru un individ cu cinci degete ar fi un fals pozitiv, iar un rezultat al analizei de cinci pentru un pacient cu șase degete ar fi un fals negativ. Dacă am lua setul de date imaginar de mai jos, am putea calcula sensibilitatea diagnosticului prin calcularea procentului de adevărați pozitivi detectați din totalul pozitivelor efective din probe (adevărații pozitivi plus falșii negativi).

.

.

.

.

.

Pacient Nr.	Nr. degete observate Nr. degete	Rezultat analiză (Nr. Degete)	Adevărat Positiv	Fals Positiv	Adevărat Negativ	Fals Negativ
1	6	6	X
2	6	6	6	X
3	5	6					X
4	6	5		X	X
5	5	5			X
6	6	6	X
7	6	6	X
8	5	5			X
9	5	5	5			X
10	5	5			X
			Totale	4	1	4	1

Datele de mai sus pot fi tabelate în tabelul de adevăr de mai jos și folosite pentru a calcula sensibilitatea diagnosticului folosind următoarea ecuație. Aici calculăm procentul de indivizi care au afecțiunea și care au un rezultat pozitiv la testul pentru afecțiunea respectivă.

.

			Condiție adevărată
		Positiv	Negativ
Condiția prezisă prin analiză	Positiv	TP	FP
	Negativ	FN	TN

		Condiție adevărată
		Positivă	Negativă
Condiție prezisă de test	Positiv	4	1
	Negativ	1	4



Sensibilitate = \frac{\mathrm{TP} }{\mathrm{TP+FN}} = \frac{\mathrm{4} }{\mathrm{4+1} } = 4/5 = 80\%


Nu e prea rău, nu-i așa? Să ne uităm la un exemplu din lumea reală? Imaginați-vă că dezvoltați un test qPCR care detectează un agent patogen bacterian. Rezultatele obținute cu ajutorul testului dvs. qPCR ar produce date pentru condiția prezisă și acestea ar fi comparate cu rezultatele obținute din cultura clasică. De ce? În acest exemplu, recuperarea organismului prin cultură de la pacientul bolnav este unul dintre postulatele lui Koch și este motivul pentru care cultura bacteriană ar fi considerată ca fiind standardul de aur. Dacă am avea acest set de date inventat:

.

			Condiție adevărată
		Positiv	Negativ
Condiția prezisă de analiză (i.e. qPCR pozitiv)		Positiv	238 (TP)	21 (FP)
	Negativ	2 (FN)	103 (TN)

Am calcula această sensibilitate de diagnostic ca fiind:


\frac{\mathrm{238} }{\mathrm{238+2}}} = 238/240 = 0,992 × 100 = 99,2\%



Aceasta înseamnă că, dacă am folosi acest qPCR pentru a testa pacienții pentru acest agent patogen bacterian, am obține rezultate pozitive adevărate în 99% din cazuri. Dar cum rămâne cu falsurile pozitive? Într-adevăr, le-ați detecta și pe acestea cu acest test, deoarece un qPCR detectează ADN atât de la organisme viabile, cât și de la cele neviabile, în timp ce cultura ar detecta doar organismele viabile. Ca să nu mai vorbim de faptul că qPCR este probabil să aibă o sensibilitate analitică mult mai bună decât majoritatea metodologiilor bazate pe cultură. Compararea acestor două metode și atribuirea culturii ca standard de aur ar defini probele negative la cultură/pozitive la qPCR ca fiind fals pozitive. În acest scenariu, probabil că ați dori să efectuați un test de confirmare doar pentru a vă asigura că un pacient qPCR-pozitiv a fost cu adevărat infectat cu un agent patogen viabil care cauzează boala.

Cum rămâne cu specificitatea diagnosticului?

În timp ce numărul de falsuri pozitive din exemplul de mai sus ar putea să vă îngrijoreze, adevăratul judecător al performanței depinde de modul în care este utilizat testul dumneavoastră. Dacă obiectivul dvs. este de a exclude pacienții sănătoși pentru a evita testele de confirmare, atunci o specificitate diagnostică ridicată, ar fi esențială. Așteptați, tocmai am introdus un alt termen – specificitate diagnostică! Aceasta este o măsură conexă a probabilității ca testul dumneavoastră să identifice corect acele persoane care nu suferă de boală. Gândiți-vă la identificarea corectă a pacienților cu cinci degete sau la detectarea acelor pacienți care nu sunt infectați cu un agent patogen bacterian. Aici calculăm procentul de indivizi care nu suferă de afecțiune și care sunt testați corect negativ pentru această afecțiune. Acest calcul urmează:


Diagnostic\; specificitate = \frac{\mathrm{TN} }{\mathrm{TN+FP}} = \frac{\mathrm{103} }{\mathrm{103+21}} = 103/124 = 0,831 × 100 = 83,1\%


Aceasta înseamnă că vom identifica corect pacienții sănătoși în 83% din cazuri. Având în vedere că testul qPCR este mult mai rapid decât să așteptăm ca bacteriile să se dezvolte, efectuarea qPCR ar fi benefică și ați putea avea încredere în rezultatele negative ale qPCR, având în vedere că am avut puține rezultate fals negative în acest set de date inventat. Orice pacient pozitiv ar trebui, desigur, să fie testat din nou cu ajutorul culturii, dar ar fi mai puțini pacienți de testat. De asemenea, puteți utiliza aceste calcule pentru a compara un nou test qPCR cu unul utilizat în prezent sau un qPCR cu un ELISA. Și dacă matematica nu este genul tău, există o serie de calculatoare online gratuite, cum ar fi acesta de la medcalc, pentru a rula aceste numere pentru tine!