Štatistika je jednou z najzamotanejších tém pre lekárov a študentov fyziky. Pravdepodobne je to spôsobené tým, že nám viac záleží na ľuďoch a zdraví ako na matematike, však?
No, chápem, že vás viac zaujíma správne posúdenie pacienta, dobrá manipulácia a najnovšie liečebné metódy, ale musím vám povedať, že potrebujete poznať štatistické hodnoty špeciálneho testu a dokonca aj čísla o prevalencii, predtestovej a potestovej pravdepodobnosti otázok, ktoré kladiete svojim pacientom počas celého anamnestického procesu!
Dokonca si dovolím tvrdiť, že bez znalosti vyššie uvedených čísel nebudete mať predstavu o tom, akú hodnotu môžete prikladať určitým otázkam, ktoré kladiete pacientovi (a odpovediam na ne), a budete vykonávať špeciálne testy bez toho, aby ste skutočne vedeli, čo vám pozitívny alebo negatívny výsledok napovie.
Keď vidím alebo počujem, že fyzioterapeut vykoná špeciálny test, ako je napríklad Thessalyho test, na zistenie lézie menisku, je pozitívny a po jeho vykonaní si je stopercentne istý, že jeho pacient má léziu menisku, je mi z toho zle!
PROSÍM, PRESTAŇTE TO ROBIŤ!
Preto vás vyzývam, aby ste pokračovali v čítaní môjho príspevku, v ktorom sa vám pokúsim priblížiť, ako môžete a mali by ste využívať štatistiku, aby ste sa stali lepším lekárom, a ako tieto znalosti zvyšujú vaše povedomie o procese klinického uvažovania!
Vo všeobecnosti začnete skríningom, potom anamnézou a následne základným vyšetrením. Na základe informácií, ktoré ste získali počas vyššie uvedených častí, si vytvoríte hypotézy, ktoré by ste chceli buď potvrdiť, alebo zamietnuť. V tomto prípade vstupuje do hry citlivosť a špecifickosť. Pozrime sa teda najprv na to, čo je to citlivosť a špecifickosť! Najjednoduchšie je pozrieť si krátke video, ktoré sme pred chvíľou natočili:
Takže to zhrnieme ešte raz: Negatívny výsledok 100 % citlivého testu môže vylúčiť ochorenie (SnNOut) a pozitívny výsledok 100 % špecifického testu môže vylúčiť ochorenie (SpPIn).
Negatívny výsledok 100 % citlivého testu môže vylúčiť ochorenie (SnNOut) a pozitívny výsledok 100 % špecifického testu môže vylúčiť ochorenie (SpPIn).
Pomocou dvoch mnemotechnických pomôcok SnNOut a SpPIn je relatívne jednoduché zaviesť tieto dva pojmy do praxe.
Väčšinou lepšie pochopíte ich definíciu a ich skutočnú hodnotu, ak budete schopní vypočítať tieto hodnoty pomocou tabuľky 2×2. Pozrite si naše ďalšie video, ktoré vám ukáže, ako vykonať časť výpočtu:
Bohužiaľ, v reálnom živote neexistujú takmer žiadne 100 % presné testy, a preto budete mať veľa falošne pozitívnych a falošne negatívnych výsledkov. Okrem toho nám citlivosť a špecifickosť ukazujú, ako často je test pozitívny u pacientov, o ktorých už vieme, že majú alebo nemajú ochorenie. V praxi však nevieme, či naši pacienti majú určitý stav alebo nie. V praxi sa skôr snažíme interpretovať výsledky pozitívneho alebo negatívneho testu.
Zvyčajne sa nedozviete, aká je pravdepodobnosť, že pacient skutočne má ochorenie s pozitívnym výsledkom, a aká je pravdepodobnosť, že pacient nemá ochorenie s negatívnym výsledkom.
Tieto hodnoty sa nazývajú pozitívna prediktívna hodnota (PPV) a negatívna prediktívna hodnota (NPV), nazývané aj pravdepodobnosti po teste. Uhádli ste - máme pre vás ďalšie video, ktoré tieto hodnoty vysvetľuje pomocou tabuľky 2×2 a ukazuje, ako tieto hodnoty vypočítať:
Ako bolo spomenuté vo videu, PPV a NPV sú skvelé nástroje, ak máte dobrú predstavu o prevalencii vašej skupiny pacientov a ak je táto prevalencia totožná s prevalenciou RCT, z ktorej ste získali štatistické hodnoty pre konkrétny test. Ak to tak nie je, PPV a NPV sa stávajú celkom zbytočnými.
Predstavte si, ako sa mení pravdepodobnosť pretrhnutia predného skríženého väzu (ACL) pred testom v rôznych podmienkach: Napríklad výskyt pacientov s natrhnutím kolenného kĺbu vo všeobecnej ambulancii bude oveľa nižší ako na športovej klinike, ktorá sa špecializuje na poranenia kolena. Čím vyššia je prevalencia, tým vyššia je vaša PPV a nižšia NPV.
Možno o tom v budúcnosti natočíme aj video, ale je dôležité si uvedomiť, že potrebujeme lepšiu hodnotu, ako je PPV a NPV, a preto sa do hry dostávajú koeficienty pravdepodobnosti.
Pomer pravdepodobnosti kombinuje citlivosť a špecifickosť a hovorí nám, aká je pravdepodobnosť daného výsledku testu u ľudí s daným ochorením v porovnaní s pravdepodobnosťou u ľudí bez ochorenia. Pozrite si nasledujúce video o pravdepodobnostných pomeroch a o tom, ako ich môžete vypočítať:
V príklade sme použili Lachmanov test, ktorý je jedným z najpresnejších testov v klinickej praxi, ale pozrime sa na náš obľúbený Thessalyho test a na to, ako vyzerá náš príklad:
Podľa Goossensa a kol. (2015) má test Thessaly citlivosť 64 % a špecificitu 53 %, čo znamená LR+ 1,36 a LR- 0,68. Ako už môžete vidieť, tieto hodnoty sú pomerne blízko LR = 1, čo nám hovorí, že pravdepodobnosť, že osoba má poškodený meniskus, sa zmení len veľmi málo. Ak chceme tieto hodnoty aplikovať na príklad nášho prípadu roztrhnutia ACL, vieme, že roztrhnutie ACL je často sprevádzané roztrhnutím menisku. Hoci náš pacient neuvádza žiadne pocity zablokovania alebo zachytenia, odhadujeme pravdepodobnosť pred testom na približne 30 %.
Náš nomogram bude vyzerať takto:
Na základe (presnejších) výpočtov sme dospeli k nasledujúcim pravdepodobnostiam po teste:
- Šance pred testom: Prevalencia/(1-prevalencia) = 0,3/(1-0,3) = 0,43
- Šanca po teste (LR+): 0,43 x 1,36 = 0,58
- Pravdepodobnosť po teste (LR+): šanca po teste / (šanca po teste+1) = 0,58/(0,58+1) = 0,37 (teda 37 %)
- Šanca po teste (LR-): 0,43 x 0,68 = 0,29
- Pravdepodobnosť po teste (LR-): šanca po teste / (šanca po teste+1) = 0,29/ (0,29+1) = 0,22(22%)
Takže pri pozitívnom Thessalyho teste ste zvýšili pravdepodobnosť menzesovej lézie z predpokladaných 30 % na 37 % a pri negatívnom Thessalyho teste ste znížili svoju šancu na 22 %.
Chápete, prečo ma desí, keď ľudia vykonajú test a potom predpokladajú, že ich pacient určite má alebo nemá určitý stav?! A to všetko na základe predpokladu o šanciach pred testom, ktoré väčšina ľudí dokonca zabúda brať do úvahy!
Ak chcete vykonať viacero testov, povedzme, že v našom príklade ACL chcete pridať test prednej zásuvky, budete vychádzať z pravdepodobnosti pred testom a pravdepodobnosti po teste Lachmanovho testu. Takže v prípade pozitívneho Lachmanovho testu začínate s pravdepodobnosťou 95 % pred testom a v prípade negatívneho Lachmanovho testu začínate s pravdepodobnosťou 19 % pred testom.
Hoci väčšina testov má buď pozitívny, alebo negatívny výsledok, existujú aj skupiny testov s viacerými výsledkami. Ak si teda vezmete napríklad zhluk Laslett, pri 2 z 5 pozitívnych testov sa dostanete na LR+ 2,7, pri 3/5 na LR+ 4,3 atď.
Uvedomte si však, že pri veľmi vysokej pravdepodobnosti pred testom má ďalší test malú hodnotu a je lepšie začať liečbu. To isté platí pre veľmi nízku pravdepodobnosť pred testom, v takom prípade netestujte a ani neliečte stav.
Napríklad, ak k vám príde pacient s náhlym nástupom bolesti v krížoch, neurologickými príznakmi v oboch nohách, problémami s mikciou a sedlovou anestéziou, budete si takmer istí, že tento pacient má syndróm kaudy, čo je červená vlajka a vyžaduje si urgentnú operáciu. Ak ste si teda povedzme na 99 % istí svojou diagnózou, test priamej nohy (SLR) s LR- 0,2 zníži pravdepodobnosť po teste na 95 %, čo je stále veľmi vysoká pravdepodobnosť a pacienta by ste aj tak chceli poslať na operáciu.
Na druhej strane, ak by bol test pozitívny, pravdepodobne by ste sa dostali z 99 % na 100 % istotu, takže prečo sa vôbec testovaním zaoberať, najmä ak ide o urgentné odoslanie na operáciu?
To isté platí pre veľmi nízku pravdepodobnosť pred testom. Ak k vám príde pacient bez vyžarujúcej bolesti pod kolenom, pravdepodobnosť radikulárneho syndrómu spôsobeného herniou disku je u tohto pacienta veľmi nízka, povedzme 5 %. Čo by sa teda stalo v tomto prípade, keby ste vykonali zrkadlovku s LR+ 2,0? Pravdepodobnosť po teste by bola 10 % a ak by bol test negatívny, pravdepodobnosť po teste by sa znížila na 4 %. Ak ste si teda takmer istí, že pacient určitú chorobu nemá, prečo ju vôbec testovať?
Samozrejme, v praxi rozhodnutie o vykonaní určitého testu vždy závisí od rôznych faktorov, ako sú náklady, závažnosť ochorenia, riziká testu atď.
Vráťme sa teraz k tomu, čo som tvrdil na začiatku, že štatistické hodnoty vám pomôžu vyhodnotiť výsledok vašich otázok počas odoberania histórie pacienta.
V skutočnosti možno každú otázku považovať za špeciálny test, pri ktorom odpoveď (áno alebo nie) buď zvýši, alebo zníži pravdepodobnosť, že pacient má určitý stav. To je tiež dôvod, prečo je dôkladná anamnéza väčšinou dôležitejšia ako špeciálne testy, pretože v podstate vykonávate sériu špeciálnych testov za sebou,
ak ste dobrý klinik, ktorý vie na základe odpovedí pacienta vytvoriť hypotézu.
Vezmime si teda iný príklad: Ako ovplyvňuje kladná odpoveď na otázku o dlhodobom užívaní kortikosteroidov pravdepodobnosť zlomeniny chrbtice?
Podľa Henschkeho a kol. (2009), dlhodobé užívanie kortikosteroidov má pozitívny LR+ 48,5. Prevalenciu (pravdepodobnosť pred testom) zlomeniny chrbtice, ktorá sa objaví v primárnej starostlivosti, možno podľa Williho odhadnúť na 1 až 4 %.ams et al. (2013) u pacientov s bolesťami chrbta.
Takže pri dlhodobom užívaní kortikosteroidov dostaneme pravdepodobnosť po teste 33 %, hoci sme v tomto výpočte príkladu predpokladali len 1 % prevalenciu.
Myslím, že je spravodlivé povedať, že táto otázka o kortikosteroidoch by mala byť vždy položená pri skríningovom vyšetrení zlomenín chrbtice!
Teraz sa pozrime na ďalšiu červenú vlajku, ktorá sa bežne používa pri skríningu malignity u pacientov s bolesťami chrbta: Zákerný nástup bolesti chrbta.
Podľa Deyo et al. (1988, uznávam, že ide o dosť starú štúdiu), LR+ pre túto otázku je 1,1. Podľa Henschkeho et al (2009) je prevalencia malignít u pacientov s bolesťami chrbta ešte nižšia ako 1 %, ale my budeme pre jednoduchosť počítať s týmto 1 %.
Takže zákerný nástup červenej vlajky zvyšuje pravdepodobnosť malignity ako príčiny bolesti chrbta po teste z 1 % na presne 1,1 %. Myslím, že sa zhodneme na tom, že táto červená vlajka by mala byť vyradená zo všetkých usmernení, v ktorých je uvedená.
Ortopedická fyzioterapia horných a dolných končatín
Zlepšite si vedomosti o 23 najčastejších ortopedických patológiách len za 40 hodín bez toho, aby ste museli minúť majetok na kurzy CPD
Viem, že to bol dlhý príspevok a blahoželám a rešpektujem, ak ste sa sem dostali! Mojím cieľom bolo poskytnúť vám vysvetlenie, ako pracovať so štatistickými hodnotami, ako sú citlivosť, špecifickosť, PPV, NPV a najmä pomer pravdepodobnosti, a uvedomiť si ich význam v celom fyzioterapeutickom procese.
Bolo by fantastické, keby ste mohli zohľadniť prevalenciu určitej hypotézy u svojich budúcich pacientov, mali predstavu o vplyve vašich anamnestických otázok na pravdepodobnosť pred testom a mohli by ste správne vyhodnotiť silu vášho špeciálneho testovania.
Neváhajte klásť otázky v komentári a zdieľať tento príspevok, ak vám pomohol!
Ďakujeme za prečítanie!
Kai
Odkazy
