Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Interpretace dat v laboratorní medicíně Daniel Rajdl.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Interpretace dat v laboratorní medicíně Daniel Rajdl."— Transkript prezentace:

1 Interpretace dat v laboratorní medicíně Daniel Rajdl

2 Informační dráha výsledku Preanalytická fáze •ordinující lékař indikoval správný laboratorní ukazatel ve správný čas •zdravotní sestra dobře odebrala vhodný vzorek biologického materiálu •vzorek byl včas a za správných okolností (např. teplota, zabránění přístupu světla …) dopraven do laboratoře Analytická fáze •vzorek byl v laboratoři správně připraven a analyzován Postanalytická fáze •výsledek vyšetření se včas dostal k ordinujícímu lékaři •ordinující lékař dokázal správně interpretovat výsledek a adekvátně změnit léčbu pacienta brain2brain

3 Referenční rozmezí DRM HRM 95 % = referenční rozmezí 2,5 % 1. nejmenší největší ,5. perc. – 97,5 perc. = 95% parametricky neparametricky 5% zdravých je mimo RR čím víc indikovaných metod, tím víc výsledků bude mimo RR (u 20 nezávislých metod = 64%) naměřené hodnoty % 13,6% 34,1 % 13,6 % -3SD-2SD-1SDprůměr1SD2SD3SD Průměr ± 2 SD = 95%

4 Rozhodovací mez, diagnostická senzitivita a specifičnost zdraví nemocní výsledek testu Cut-off = rozhodovací mez (rozhodujeme o diagnóze, riziku, léčbě …) negativnípozitivní SPSN FN FP

5 Snížení cut-off o 28 SP více o 4 FP více o 9 SP více o 23 FP více senzitivita specifičnost senzitivita specifičnost Nízká Vysoká prevalence Snížení cut-off hodnoty • zvýšení diagnostické senzitivity ( ↑ SP) • snížení diagnostické specifičnosti ( ↑ FP)

6 Způsoby určení cut-off, ROC • konsenzus (např. odborné doporučení na základě „optimální“ diagnostické senzitivity + specifičnosti a finančních možností, podle toho, co bude následovat po „pozitivním výsledku“) • ROC (receiver operating characteristics) křivka % správně pozitivních (senzitivita) % falešně pozitvních (100 – specifičnost)

7 Screening • Populační (dyslipidémie, Ca kolon, novorozenci) • Selektivní (celiakie, hypotyreóza, v těhotenství) • choroba musí být: – častá – závažná – léčitelná • screeningová metoda rozumně drahá a efektivní (porovnat výsledky při provádění screeningu a bez něj  musí pomoci pacientovi) • obvykle po testu s vysokou dg. senzitivitou následuje (dražší) specifičtější test Výběr populace selektivnípopulační 1. test (důraz na dg. senzitivitu) 2. test (důraz na dg. specifičnost) pozitivní negativní

8 Biologické variability • intraindividuální variabilita: rozptyl hodnot u jednoho člověka – např. vlivem denní nebo roční doby, příjmu potravy, změny polohy těla … • interindividuální variabilita: rozptyl hodnot mezi jednotlivci

9 Kdy není vhodné použití referenčního rozmezí? • Není vhodné, pokud – lepší je sledovat vývoj v čase • Např. – kreatinin • – nádorové markery • postupný vzestup markeru po operaci může znamenat recidivu onemocnění (i přesto, že absolutní hodnoty markeru jsou stále v referenčním rozmezí) µmol/l 1. měření 2. měření

10 Porovnání 2 výsledků (kritická diference) • variabilita výsledků u 1 jedince je dána: – intraindividuální biologickou variabilitou – analytickou precizností příslušné metody • vyjádřením variability výsledku může být kritická diference (matematické vyjádření toho, že se 2 po sobě jdoucí výsledky metody u téhož jedince statisticky významně liší) 1. náběr2. náběr liší se?

11 Kritické diference - příklady 1.precizní metoda s malou intraindividuální variabilitou (př. ionty v séru) 2.méně precizní metoda s velkou intraindividuální variabilitou (př. železo v séru) 1. měření 2. měření CD = 73% => 20 ± 14,6 => 5,4 – 34,6 µmol/l 20µmol/l 30 liší se? NE Železo v séru 1. měření 2. měření CD = 2% => 140 ± 2,8 => 137,2 – 142,8 mmol/l 140mmol/l 143 liší se? ANO Sodík v séru

12 Kritické diference u častých metod anayltCV intra (%)CV inter (%)CV anal (%) CD (%) S-Na + 0,701,000,40 2 S-Ca (celk.)1,902,801,00 5 S-Albumin3,104,201,60 9 B-pH [H+]3,502,001,80 10 S-Kreatinin4,3012,902,20 12 S-Draslík4,805,602,40 13 S-Glukóza5,706,902,90 16 S-Cholesterol6,0014,903,00 17 S-ALP6,4024,803,20 18 S- α -Amyláza 8,7028,304,40 24 S-AST11,9017,906,00 33 S-Urea12,3018,306,20 34 S-Myoglobin13,9029,607,00 39 S-Kreatinkináza22,8040,0011,40 63 S-Bilirubin celk.25,6030,5012,80 71 S-Železo26,5023,2013,30 73 B-Laktát27,2016,7013,60 75 Pokračovat

13 Souhrn • referenční rozmezí zahrnuje 95% hodnot zdravé populace • rozhodovací mez (cut-off) je hodnota, která rozděluje výsledky na 2 populace (zdraví/nemocní; bez rizika/s rizikem …) – vztah mezi výsledkem testu a přítomností nemoci určuje diagnostická senzitivita a specifičnost • porovnáváme-li 2 po sobě (v čase) jdoucí hodnoty vyšetření u téhož pacienta, musíme vzít v úvahu: – intraindividuální variabilitu analytu – analytickou preciznost metody

14 Index individuality


Stáhnout ppt "Interpretace dat v laboratorní medicíně Daniel Rajdl."

Podobné prezentace


Reklamy Google