HC 10.4 Maten van risico betreffende diagnose en prognose Flashcards
Wat zijn de gebieden van medische wetenschappen?
- Occurence/frequency
- Etiologie
- Diagnose
- Prognose
- Therapie
Wat is Bayesiaanse denken?
Je begint met de dingen dat je nu weet, op basis hiervan heb je een kans of iets wel of niet gebeurt. Vervolgens doe je de test en ga je achteraf beide stukjes informatie gemeenschappelijk interpreteren.
Wat is de pre-test information?
De informatie die je hebt voorafgaand aan een test.
Wat is post-test information?
Informatie die je hebt naar dat je het testresultaat hebt.
Wat is probability?
Probability is de kans dat de ziekte aanwezig is.
Hoe kan probability worden uitgedrukt in tekens?
P (D+) = de kans dat de ziekte aanwezig is, de waarden bevinden zich tussen 0 en 1.
Waar staat P voor?
Kans
Waar staat D voor en waar staat D+ voor?
D staat voor ziekte, D+ staat voor de ziekte is aanwezig.
Welke soort probability ga je nooit krijgen?
0 of 1 (0% of 100%) probabilty want er zitten altijd fouten in een test. Maar door testen kan de kans meer richting de 0% of de 100% bewegen.
Welke uitslagen van een test kun je krijgen?
- Negatieve scan/uitslag = een normale scan
- Positieve scan/uitslag = een abnormale scan
Welke uitslagen zijn er altijd als we een test doen?
Als we een test doen zijn er altijd fout-negatieve, fout-positieve, echt-negatieve en echt-positieve uitslagen.
Wat houdt p(T l D) in?
p (T l D) = binnen alle mensen die de ziekte hebben, bij hoeveel daarvan is de test positief.
Wat houdt p(T,D) in?
p (T,D) = binnen alle mensen die er zijn, welke hebben de test positief en de ziekte positief.
Wat is de true positive ratio en wat is hier identiek aan?
True positive ratio = P (T+ l D+) = TP / (TP + FN) –> sensitiviteit (identiek) P (T+ l D+) = TP / (TP + FN)
Wat is de false positive ratio en wat lijkt hierop maar is niet identiek?
False positive ratio = P (T+ l D-) = FP / (FP + TN) –> specificiteit (bijna identiek) P (T- l D-) = TN / (FP + TN)
Aan welke kant staat de prior probability in het Bayesiaans denken?
Aan de kant van de pre-test information.
Aan welke kant staat de posterior probability in het Bayesiaans denken?
Aan de kant van de post-test information.
Wat is het verschil tussen de prior probability bij een willekeurig persoon die je van straat pakt en een persoon die met klachten naar de huisarts komt?
De persoon met klachten heeft een hogere prior probability (pre-test probability).
