le tecniche di screening Flashcards

1
Q

cosa sono

A

sono procedure diagnostiche con l’obiettivo di individuare precocemente una condizione patologica.

alla base dello screening c’è una timeline di eventi

infatti si può partire da una fase preclinica della patologia o non evidente

e poi una fase in cui la malattia è conclamata

per avere dei risultati benefici lo screening deve diagnosticare la patologia prima della patologai conclamata, in cui essa è rilevabile non ancora evidente.

lo scrrening è utile per malattie che presentano stadi sempre più gravi

per malattie che non sono rare

la fase preclinica deve essere sufficientemente lunga.

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2
Q

gli screening sono sottoposti a controlli di efficacia

A

si prendono pz malati e non malati, si vede se lo strumento è in grado di discriminare, veri positivi e veri negativi.

ci sarà poi una percentuale di falsi positivi e una percentuale di falsi negativi.

si può distinguere una capacità discriminante, quando si conosce il numero di malati e non malati

e la capacità predittiva quando non si conosce la condizione reale

gli studi di efficacy valutano l’efficacia sul campione dove si conosce già lo stato dei pazienti

poi si fanno studi di effectiveness, cioè studi ossrvazionali effettuati sul paziente reale

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3
Q

cosa è la sensibilità?

A

la capacità del test di valutare positivi la maggior quota di soggetti malati

è pari al rapporto fra veri positivi sul totale dei malati

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4
Q

cosa si intende per specificità?

A

si intende la capacità del test di non valutare come positivi soggetti sani
è pari al numero di veri negativi diviso il totale dei sani

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5
Q

cosa è la predittività del test?

A

il valore predittivo positivo è il rapporto tra i veri positivi sul totale dei positivi

quello negativo è pari al totale dei veri negativi, sul totale dei negativi

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6
Q

cosa è l’accuratezza totale del test?

A

è pari alla somma dei risutati corretti del test quindi veri positivi e veri negativi sul totale di test effettuati

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7
Q

il test bias

A

è datto dal rapporto tra positivi e malati

se è maggiore i 1 allora il test trova più positivi che malati reali.

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8
Q

se immaginiamo che il test non sia dicotomico

A

ma sia un test quantitativo continuo, come ad esempio nel dosaggio di alcune sostanze presenti nel sangue, bisogna stabilire la concentrazione minima affinchè si affermi che un soggetto è malato

allora come strumento per individuare il valore soglia si usa la curva ROC

avremo sulle ordinate la sensibilità, sulle ascisse invece 1-specificità, ovvero il tasso di errore di falso positivo.

un test con una buona capacità discriminatoria, ha la curva che tende a coincidere con l’angolo superiore sinistro, dove abbiamo massima sensibilità e percentuale di falsi positivi minima.

per avere un valore di quanto la tecnica è discriminatoria, si calcola la curva sotto l’area AUC.

se l’area è pari a 0.5, c’è una capacità discriminante molto bassa.

a valori superiori a 0.9 c’è una buona capacità discriminante.

per calcolare il valore soglia, si calcola l’indice di youden, pari a sensibilità + specificità -1.

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9
Q

il teorema di bayes

A

è detto teorema delle probabilità a posteriori

è un modo di quantificare la probabilità di un evento sulla base di informazioni ottenute a priori.

tale teorema è integrato nelle tecniche di intelligenza artificiale.

in un paziente si individuano i sintomi.

grazie agli studi epidemiologici si sa la probabilità di un paziente di avere quella malattia

si fanno dei test per vedere se ci sono parametri che avvalorano la presenza di quella malattia

tuttavia non è detto che la presenza di un certo fattore sia dovuta solo a quella patologia.

a questo punto quale è la probabilità di avere la malattia visto che la calcemia è alta?

si rapportano la probabilità di avere calcemia alta e iperparatirodidimo

diviso la probabilità di avere calcio alto

al denominatore va sempre l’evento che condiziona

il numeratore si ottiene moltiplicando prevalenza e sensibilità.

quindi la probabilità avendo la calcemia alta passa dal 2 percento al 27 percento.

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10
Q

il teorema di bayes negli screening

A

serve a valutare un VPP ovvero un valore predittivo positivo

il valore preditttvo psoitivo veri positivi diviso totale dei positivi

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