(a) Если у 20% популяции есть заболевание, отрицательное
прогностическое значение теста составляет 100,0%, а
положительное прогностическое значение составляет 88,3%
Отрицательный тестe Положительный тест
Популяция 20% популяции
без заболевания имеют
заболевание
Популяция с
заболеванием
Значения теста
(c) Если 1% популяции имеет заболевание, отрицательное
прогностическое значение теста составляет 100,0%, а
положительное прогностическое значение составляет 16,0%
Отрицательный тест Положительный тест
Популяция 1% популяции
без заболевания имеет
заболевание
Популяция с
заболеванием
Значения теста
Частота
Частота
(b) Если у 10% популяции есть заболевание, отрицательная
прогностическая ценность теста составляет 100.0%, а
положительная прогностическая ценность 67.0%
Отрицательный тест Положительный тест
Популяция 10% популяции
без заболевания имеют
заболевание
Популяция с
заболеванием
Значения теста
(d) Если у 0,01% популяции есть заболевание, отрицательное
прогностическое значение теста составляет 100,0%, а положительное
прогностическое значение составляет 0,2%
Отрицательный тест Положительный тест
Популяция 0,01% популяции
без заболевания имеют заболевание
Популяция
с заболеванием
Значения теста
Частота
Частота
Рисунок 39.2 Если тест имеет неполную специфичность (то есть <100%), когда распространенность состояния уменьшается, то положительная прогностическая ценность положительного теста (ППЦ) уменьшается. В этих примерах чувствительность и специфичность теста составляют 99,99% и 95% соответственно, и распространенность изменений состояния/заболевания.
Вероятность того, что тест-положительное животное является действительно положительным (положительная прогностическая ценность или прогностическая ценность положительного теста), рассчитывается следующим образом:
Положительная прогностическая ценность = (Se × P ) /{(Se × P)
+ (1 − P) × (1 − Sp)}
Вероятность того, что тест-отрицательное животное является действительно отрицательным (отрицательная прогностическая ценность или прогностическая ценность отрицательного теста), рассчитывается следующим образом:
Отрицательная прогностическая ценность = (1 – P) /{(1 − P)
+ (1 − Se) /(Sp)}
где Se - чувствительность теста, P - распространенность, а Sp - специфичность теста.
Примером того, как вероятность состояния/заболевания у определенных классов крупного рогатого скота или в стадах с конкретными диагнозами или другими характеристиками в анамнезе влияет на интерпретацию теста, является разная уверенность, которую ветеринар придает положительному результату теста для персистентной инфекции вирусной диареи крупного рогатого скота (BVD-PI) в зависимости от сигналов животных и истории стада. Использование теста BVD-PI, который имеет чувствительность 99,7% и специфичность 99,3% в разных ситуациях, приведет к разным положительным прогностическим значениям и, следовательно, к разной достоверности диагноза, что повлияет на последующие шаги ветеринара.
Если тест BVD-PI применяется к теленку, который умер за короткий срок от пневмонии и диареи в стаде с подтвержденными случаями BVD в течение последних 2-х месяцев, ветеринар может сделать вывод, что вероятность того, что теленок является BVD-PI составляет около 70%, прежде чем он или она запросит диагностический тест. С вероятностью статуса BVD-PI 70%, чувствительностью теста 99,7% и специфичностью 99,3% положительное прогностическое значение составляет 99,7%, и ветеринар, скорее всего, поверит в положительный результат теста. В отличие от этого случая, ветеринарный врач клиента, который регулярно проверяет всех телят на ранчо на наличие BVD-PI в рамках строгого протокола биобезопасности и в качестве маркетингового инструмента для продвижения продаж своих здоровых телят, может оценить вероятность обнаружения истинной BVD-PI у животного как очень низкую (<0,1% вероятности). Использование тех же тестов (чувствительность 99,7% и специфичность 99,3%) в этом стаде с низким риском приводит к положительному прогностическому значению 12,5%, и ветеринар, вероятно, будет очень скептически относиться к тому, что теленок действительно является BVD-PI.
Стратегия диагностического тестирования
После одного теста очень маловероятно получить как почти идеальную прогностическую ценность положительного результата теста, так и почти идеальную прогностическую ценность отрицательного результата теста; следовательно, ветеринары должны признать, что они могут оказаться в ситуации, когда можно верить только одному варианту результата теста: положительному или отрицательному.
Затем ветеринар должен решить, что делать с животными, к результатам теста которых нет доверия: либо повторно протестировать его, либо сознательно принять вероятность ложноположительного результата (ситуация с низким положительным прогностическим значением) или ложноотрицательного результата (ситуация с низким отрицательным прогностическим значением) без дополнительных диагностических усилий. То есть вы соглашаетесь с тем, что можете выбраковать или лечить некоторых ложноположительных животных, если стоимость дальнейшей диагностики превышает стоимость ложноположительного вмешательства; или вы соглашаетесь с тем, что можете содержать в стаде или не лечить некоторых ложноотрицательных животных, если стоимость дальнейшей диагностики превышает стоимость ложноотрицательного вмешательства.
Существуют две основные категории стратегий тестирования, которые используют более одного диагностического теста для определения тест-положительного или тест-отрицательного статуса. Первый из них описывается как «серийное тестирование» и обычно используется в качестве повторного тестирования животных с положительными результатами теста, когда прогностическая ценность положительного теста низка после первоначального теста. Причинами, по которым тест может иметь низкую положительную прогностическую ценность, являются либо низкая специфичность теста, либо низкая распространенность в популяции. Интерпретация двух последовательных тестов требует положительных результатов в обоих тестах, чтобы соответствовать определению случая как положительного Конечные результаты «серийного тестирования» - это потеря чувствительности по сравнению с одним тестом, но увеличение специфичности. Следовательно, положительная прогностическая ценность улучшается, а отрицательная прогностическая ценность уменьшается при интерпретации серийных тестов по сравнению с использованием одного теста.
(a) На этой диаграмме тест имеет очень хорошую чувствительность и отрицательную прогностическую ценность, но специфичность составляет менее 100%, а положительная прогностическая ценность плохая. Следовательно, животных с положительной реакцией следует повторно тестировать и интерпретировать «последовательные» результаты.
Если положительные результаты теста не вызывают доверия:
-
Повторное тестирование положительных животных
-
Интерпретировать результаты серийных тестов
-
Второй тест должен быть положительным, чтобы животное считалось положительным
Есть несколько причин для серийного тестирования. В некоторых случаях второй тест является более дорогим, трудоемким или трудным, чем первоначальный тест; поэтому мы хотим использовать этот тест только в группах с более высокой распространенностью. В других ситуациях последствия ложноположительных результатов после одного теста принесут больше вреда, чем пользы от выявления всех положительных случаев. Если у теленка положительный тест на BVD-PI в стаде с низкой вероятностью BVD, положительное прогностическое значение будет низким, тогда значимость теленка должна заставить ветеринара выполнить второй тест, интерпретируемый в серии, и теленок будет классифицирован как истинно BVD-PI, только если он имеет положительный результат как по первому, так и по второму тесту.
Другая категория стратегий множественного тестирования - это тестирование «параллельно», которое обычно используется для повторного тестирования животных с отрицательными результатами теста, когда прогностическая ценность отрицательного теста низкая после первоначального теста. Причины, по которым тест может иметь низкую отрицательную прогностическую ценность, заключаются либо в том, что тест имеет низкую чувствительность, либо в популяции очень высокая распространенность этого состояния.
Существующие тесты для Tritrichomonas foetus имеют очень хорошую специфичность, но чувствительность намного меньше 100%, равную 53– 77% в полевых условиях.4-6 Если ветеринар тестирует быков в ситуации, когда вероятность трихомониаза составляет не менее 50%, отрицательная прогностическая ценность составляет всего около 77%, что означает, что многие тест-отрицательные быки действительно инфицированы. При тестировании стада с известными Трихомониаз-позитивными быками ветеринар, скорее всего, оценит вероятность заражения других быков в стаде как очень высокую, что еще больше снижает уверенность в отрицательных результатах теста.
(b) На этой диаграмме тест имеет очень хорошую специфичность и положительную прогностическую ценность, но чувствительность меньше 100% и отрицательная прогностическая ценность плохая. Таким образом, отрицательных по тесту животных следует повторно протестировать и интерпретировать «параллельные» результаты.
Если отрицательные результаты теста не вызывают доверия:
-
Повторное тестирование отрицательных животных
-
Интерпретировать тесты параллельно
-
Второй тест должен быть отрицательным, чтобы животное считалось тест-отрицательным
- результат + результат+
Значения теста
Частота
Нормальные Ненормальные
- результат + результат
Значения теста
Частота
Нормальные Ненормальные
Рисунок 39.3 После первоначального диагностического теста одно направление результата теста (положительное или отрицательное) должно быть очень хорошим (почти идеальное прогностическое значение), но другое направление результата теста может привести к гораздо более низкому пост-тестовому прогностическому значению. Для состояний/заболеваний, влияющих на репродукцию крупного рогатого скота, дополнительные диагностические тесты интерпретируются «последовательно» в ситуациях, когда ветеринарный врач не доверяет первоначальным положительным результатам теста, и животные с положительной реакцией тестируются повторно . Дополнительные тесты интерпретируются «параллельно» в ситуациях, когда ветеринарный врач не доверяет первоначальным отрицательным результатам теста, и тестированные отрицательные животные тестируются повторно.
При тестировании в ситуации, когда вероятность заболевания в стаде 75%, отрицательная прогностическая ценность одного теста будет около 50%.
При параллельном тестировании два или более теста применяются ко всей популяции или к изначально тест-отрицательной группе. Параллельная интерпретация нескольких диагностических тестов используется, когда ветеринарный врач обеспокоен совершением ложно-отрицательных ошибок, так что положительный результат в любом из тестов приводит к положительному заключению. Чистый результат параллельного тестирования - это повышение чувствительности и нетто потеря специфичности. Следовательно, положительная прогностическая ценность уменьшается, но отрицательная прогностическая ценность улучшается. Параллельное тестирование и интерпретация обычно выполняются, если тесты достаточно просты и недороги, или если важнее идентифицировать всех животных с этим заболеванием, чем избегать ложноположительных результатов (рис. 39.3).
Заключение
Интерпретация диагностических тестов является важной составляющей клинической ветеринарной практики. Ветеринары используют различные методы тестирования, включая физическое обследование, лабораторное тестирование, визуальную диагностику и оценку результатов работы. Конечной диагностической точкой может быть физический диагноз стельности, достижения половой зрелости или оптимального качества и количества сперматозоидов; или медицинский диагноз патологии репродуктивного тракта, наличия инфекционного патогена или ненормального гормонального статуса.
Правильная интерпретация результатов теста требует понимания того, как чувствительность и специфичность - как меры точности теста - и распространенность состояния/заболевания влияют на интерпретацию отдельного результата. Для многих диагностических вопросов правильное использование более одного теста, интерпретируемого либо последовательно, либо параллельно, позволяет ветеринарам оптимизировать точность диагностики и экономическую отдачу от стратегии тестирования.
Ссылки
-
Rothman K, Greenland S. Причинность и установление причинно-следственных связей. В кн.: Rothman KJ, Greenland S (ред.)Современная эпидемиология, 2-е изд. Филадельфия: Lippincott Williams & Wilkins, 1998, с. 7–28.
-
Clemen R. Моделирование неопределённости: метод Монте-Карло. В кн.:Принятие сложных решений: введение в анализ решений. Белмонт, штат Калифорния: Duxbury Press, 1991, с. 167–195.
-
Romatowski J. Трудности интерпретации результатов клинических лабораторных исследований.J Am Vet Med Assoc 1994;205:1186–1188.
-
Schonmann M, BonDurant R, Gardner I, Van-Hoosear K, Baltzer W, Kachulis C. Сравнение методов отбора проб и культивирования для диагностикиTritrichomonas foetusу быков.Vet Rec 1994;134:620–622.
-
Peter D, Fales W, Miller R.и др. Tritrichomonas foetusу крупного рогатого скота в стаде штата Миссури.J Vet Diagn Invest 1995;7:278–280.
-
Mukhufhi N, Irons P, Michel A, Peta F. Оценка ПЦР-теста для диагностикиTritrichomonas foetus инфекция у быков: влияние способа отбора проб, условий хранения и транспортной среды на результаты анализа. Theriogenology 2003;60:1269–1278.
