spl wrote:Natuke popcorni ka, minu naine ei saa ennast vaktsineerida.
Täna tegi COV kiirtesti, kaks väga kallis näitab positiivset tulemust, kaks odavamat negatiivset...nüüd tegi selle täpsema testi, ootame tulemusi !
See on huvitav diagnostiline dilemma. Milline on lõplik otsus, kui 5 testi näitavad erinevat tulemust? Sellele küsimusele ma polegi leidnud head vastust, kugi olen seda probleemi sügavamalt uurinud kui tava-arstid.
Selleks, et kaks testi oleksid komplimentaarse jõuga, peavad nad olema sõltumatud (s.t. ühe testi vastus ei tohi mõjutada teise testi vastust) - seega, ideaaljuhul nad peavad põhinema erinevatel füsioloogilistel mehhanismidel (tsiteerides Einsteini: The definition of insanity is doing the same thing over and over and expecting different results.). Kui see tingimus on täidetud, siis on interpreteerimiseks kaks võimalust.
1) Võtta testieelne tõenäosus (s.t. haiguse levimus selles kitsas populatsioonigrupis), rakendada sellele Bayes'i teoreemi (mis sisaldab testi1 sensitiivsust ja spetsiifilisust), saadud tulemus läheb järgmise testi sisendiks (s.t. sellest saab testi2 testieelne tõenäosus) ning sellele rakendatakse omakorda Bayes'i teoreemi koos testi2 vastava sensitiivsuse ja spetsiifilisusega ning saadakse testi2 testijärgne tõenäosus, seejärel rakendatakse Bayes'i teoreemi test3 alusel.
2) Kirjandusest otsida testimise tõlgendamise algoritm nö. punktisüsteemi alusel: iga vastus annab teatud arvu punkte, need liidetakse kokku ja saadakse tõenäosus (Aga seda ei pruugigi olla veel tehtud). Heaks näiteks punktisüsteemi kohta on Wells'i skoor alajäseme veenitrombide jaoks (igat küsimust, millele vastatakse, võib vaadleda eraldi minitestina):
https://www.mdcalc.com/wells-criteria-dvt
Kuid
3) Tõenäoliselt aga arst läheb tavalise tõlgendamise teed ning absolutiseerib viimase (kõige täpsema) testi tulemuse (haiguse tõenäosus on kas 0 või 1).
-----
Otsus, kas järgmist testi on vaja, sõltub suuresti ka sellest, missugune on diagnoosi tõenäosuse läviväärtus, millest alates muutub ravitaktika (ravimine/lisatestimine/tegevusetus). See tõenäosuse läviväärtus sõltub aga kulu-tulu analüüsist:
p = C / (C+B), kus
C: cost (kulu terve inimese ilmaasjata ravimisest)
B: benefit (kasu haige inimese ravimisest)
C = U[d-a-] - U[d-a+]
B = U[d+d+] - U[d+a-]
kus U saab olla vahemikus 0...1 ning tähistab konkreetse situatsiooni kasulikkust ehk "meeldivust", kus
U[d-a-]: mittehaigeid inimesi ei ravita
U[d-a+]: mittehaigeid inimesi ekslikult ravitakse
U[d+a+]: haigeid inimesi ravitakse
U[d+a-]: haigeid inimesi ekslikult ei ravita
(D tähistab "disease", A tähistab "action")
Enne järgmist testi mängitakse läbi olukord nii positiivse kui negatiivse testitulemuse jaoks. Kui uue testi testijärgne tõenäosus muudab selle testimise eelset otsust (näiteks: ravida => mitte ravida või mitte ravida => ravida), on testimine vajalik.
See on teooria. Teadupärast teooria ja praktika vahe seisneb selles, et teooria ütleb, et teooria ja praktika vahel erinevust ei ole, praktika aga ütleb, et on küll.