Специфичность теста

Специфичность теста — это его способность достоверно определять отсутствие данного заболевания у пациента. Обычно в случае отрицатель­ного результата высокоспецифичного теста говорят, что человек здоров.

Высокоспецифичные тесты, как правило, не относят здоровых к боль­ным, но могут «пропустить» часть случаев с легким, атипичным тече­нием болезни. Высокая специфичность диагностического теста очень важна, так как снижает долю ложноположительных результатов, спо­собных нанести пациенту вред: физический, эмоциональный или фи­нансовый. Специфичный тест наиболее информативен, когда дает по­ложительный результат.

Специфичность теста зависит от доли достоверных отрицательных результатов, полученных у заведомо здоровых лиц. Эту долю результатов называют истинноотрицательными. Долю здоровых, ошибочно полу­чивших положительный результат, расценивают как ложноположитель-ные результаты.

Специфичность диагностического теста рассчитывают по формуле

Специфичность = d/ (b+d) (табл. 5-2). Специфичность обычно выражают в процентах. Прогностическэя ценность теста

Вероятность наличия (или отсутствия) заболевания при уже извес­тном результате теста называют прогностической ценностью результата теста (см. табл. 5-1). Эту вероятность также называют посттестовой или апостериорной.

ПЦ+ определяется вероятностью получения положительного резуль­тата у больного человека.

ПЦ- определяется вероятностью получения ошибочного отрицатель­ного результата.

При проведении тестов как для диагностики, так и при скрининге не­избежно получают определенное число ложноположительных и ложно-отрицательных результатов. Это означает, что если тест не имеет 100% специфичности, положительный результат теста не всегда свидетельс­твует о наличии заболевания, а при чувствительности ниже 100 % отри­цательный результат может быть получен у больного человека. Однако на практике при применении теста для постановки диагноза, зная резуль­тат теста у конкретного лица, врач должен сделать заключение, болен че­ловек или нет и, соответственно, принять решение о необходимости ле­чения. Для этого следует знать величину вероятности того, что результат теста (положительный или отрицательный) действительно свидетельс­твует о наличии или отсутствии болезни.

ПЦ⁺ может быть рассчитана как доля истинноположительных резуль­татов среди всех положительных результатов. ПЦ- может быть рассчитана как доля истинноотрицательных результатов среди всех отрицательных результатов (см. табл. 5-2).

ПЦ+ = а/ (а+b); ПЦ- = d/ (с+d).

Прогностическую ценность обычно выражают в процентах.

Чем чувствительнее тест, тем выше ПЦ- (т. е. возрастает уверенность врача в том, что отрицательные результаты теста указывают на отсутствие заболевания). Наоборот, чем специфичнее тест, тем выше ПЦ⁺ (т. е. врач может с большей уверенностью считать, что положительные результаты теста подтверждают предполагаемый диагноз). При этом на прогности­ческую ценность теста влияет распространенность заболевания. Если положительные результаты даже высокоспецифичного теста получены в популяции с низкой распространенностью данного заболевания, то они окажутся преимущественно ложноположительными. Поэтому неизбежно при проведении скрининговых исследований многие пациенты с поло­жительными результатами теста окажутся здоровыми. Аналогично, мно­гие отрицательные результаты высокочувствительного теста, полученные в группе с высокой распространенностью данного заболевания, скорее всего, будут ложными. Таким образом, интерпретация ПЦ⁺ или ПЦ- диа­гностического теста меняется в зависимости от распространенности за­болевания, а распространенность можно рассматривать как априорную (предтестовую) вероятность того, что пациент болен.

Показатели прогностической ценности позволяют скорректировать (оценить, насколько достоверно) заключение о наличии заболевания у пациентов, которые уже получили положительный или отрицательный результат. Эту оценку также называют апостериорной (посттестовой) ве­роятностью.

Математическую формулу, связывающую чувствительность, специ­фичность теста и распространенность заболевания с прогностической ценностью результатов, можно вывести из теоремы Байеса для условных вероятностей:

Отношения правдоподобия

Получить информацию о прогностической ценности результатов диа­гностического теста можно, используя отношения правдоподобия, кото­рые обобщают те же данные, что и показатели чувствительности и специ­фичности, и могут использоваться для вычисления вероятности наличия (или отсутствия) заболевания на основании положительного или отрица­тельного результата теста.

Отношение правдоподобия — это отношение вероятности получения определенного (положительного или отрицательного) результата у боль­ного человека к вероятности такого же результата у здорового человека.

ОП⁺ — это отношение вероятности получения положительного ре­зультата теста у больного к вероятности положительного результата у здо­рового пациента.

В формуле для определения ОП⁺ чувствительность и специфичность выражают в долях единицы, а не в процентах. Возможное наименьшее значение отношения правдоподобия возникает тогда, когда числитель является минимальным, т. е. чувствительность равна нулю. В этом случае значение ОП⁺ так же становится нулевым. Максимальное значение ОП* возникает тогда, когда знаменатель минимален. Это достигается, когда специфичность приближается к 1. Тогда ОП⁺ стремится к положительной бесконечности. В случае, кода ОП⁺ равно 1, диагностический тест абсо­лютно неинформативен, поскольку в этом случае вероятность положи­тельного результата одинакова и у больных, и у здоровых лиц. Значения ОП⁺ больше 1 соответствуют ситуации, когда больной человек с большей вероятностью будет иметь положительный результат теста по сравнению со здоровым человеком. Чем больше значение ОП+, тем сильнее связь между положительным результатом теста и заболеванием. Значение ОП⁺ меньше 1 может означать, что вероятность положительного результата выше у здорового, чем у больного человека.

ОП- — это отношение вероятности отрицательного результата теста у больного человека к вероятности отрицательного результата теста у здо­рового.

Отношения правдоподобия можно использовать для получения пря­мых показателей того, насколько вероятность наличия заболевания ме­няется в зависимости от результатов диагностического теста. Эту зависи­мость выражают в шансах.

Предтестовые шансы наличия заболевания рассчитывают как отно­шение вероятности того, что пациент болен, оцененной до выполнения диагностического тестирования, к вероятности того, что пациент здоров. Посттестовые шансы наличия заболевания определяют как отношение ве­роятности того, что пациент болен, определенной после проведения диа­гностического тестирования, к вероятности того, что пациент здоров.

При помощи ОП можно легко рассчитать постестовые шансы, зная предтестовые. Например, посттестовые шансы положительного резуль­тата можно рассчитать по по формуле

Посттестовые шансы = ОП- х Преддестовые шансы положительного результата

Таким образом, отношение правдоподобия в качестве характеристики валидности теста, хотя и заставляет пользоваться шансами вместо более привычных вероятностей, имеет несколько преимуществ перед чувстви­тельностью и специфичностью. Оно позволяет выразить получаемую ин­формацию одним числом вместо двух и облегчает расчет посттестовых шансов на основе предтестовых.

Ошибки классификации

Диагностические тесты используют не только для установления диагноза и выявления больных, но и для оценки распространенности различных заболеваний среди населения. При этом недостаточная ва-лидность тестов неизбежно приведет к неправильной оценке распро­страненности, поскольку части лиц будет дано ошибочное заключе­ние о наличии заболевания. Низкая чувствительность теста приведет к ошибочному отнесению больных лиц к здоровым. Это приведет к не­дооценке превалентности или инцидентности конкретного заболева­ния. Низкая специфичность, с другой стороны, означает, что некото­рые здоровые лица будут ошибочно отнесены к больным. Это приведет к переоценке превалентности или инцидентности заболевания. В обоих случаях возникнет смещение, которое принято называть ошибкой клас­сификации (разновидность систематической ошибки, связанной с изме­рением). Направление этой ошибки зависит от того, каких результатов больше — ложноположительныхили ложноотрицательных. Количество ложных результатов зависит как от чувствительности и специфичности диагностического теста, так и от распространенности заболевания в изу­чаемой группе.

Особенно важно учитывать ошибки классификации при сравне­нии показателей заболеваемости в двух (и более) группах, когда делают заключение о различной активности факторов риска в сравниваемых группах.

Если методы измерения обладают одинаковой чувствительностью и специфичностью в обеих группах, т. е. если они не различаются по валидности, то в таком случае ошибочная классификация называется недифференцированной. При этом ошибка классификации (ошибка раз­деления) на больных и здоровых будет одинаковой (т. е. недифференци­руемой) в сравниваемых группах. Следует отметить, что при сравнении двух групп с помощью методов с одинаковой специфичностью и чувстви­тельностью ошибочная классификация всегда уменьшит разницу между показателями заболеваемости в этих группах.

Под дифференцированной ошибочной классификацией понимают последствия применения в сравниваемых группах диагностических тес­тов с разной валидностью (различающихся по чувствительности, специ­фичности или и по тому, и по другому показателю). Если чувствитель­ность и специфичность тестов, применяемых в сравниваемых группах, различны, то смещение может быть любой направленности. Истинное различие между группами обследуемых лиц может быть искусственно занижено, завуалировано или увеличено, или может изменяться его на­правление; может быть выявлено различие, которого на самом деле нет. Ошибочная классификация может также проявляться по-разному при ис­пользовании одного и того же теста, если по какой-либо причине его валидность различна в сравниваемых группах.

Воспроизводимость диагностических тестов

Воспроизводимость теста — это его способность одинаково оценивать какие-либо явления, процессы, состояния в серии повторных измерений. Абсолютно одинаковые оценки каких-либо пара­метров здоровья при повторных обследованиях встречаются относительно редко. Причины различий (вариабельности) показателей связаны с истин­ной (объективной, биологической) и с субъективной вариабельностью.

Истинная вариабельность результатов связана с особенностями жиз­недеятельности организма обследуемого. Известно, что даже у здоровых лиц многие показатели варьируют в течение небольшого промежутка вре­мени между исследованиями.

Субъективная вариабельность объясняется погрешностями персо­нала или теста (техники). Как сильно могут влиять погрешности персо­нала на вариабельность результатов, наглядно показывает проверка уме­ния измерять АД на специальных тренажерах, задающих определенные и постоянные параметры АД. Практически всегда лица, не прошедшие специальной подготовки, при измерении АД получали разные резуль­таты. Даже у одного и того же врача в серии измерений получались су­щественно отличающиеся результаты. Еще больший разброс результатов измерения одного признака наблюдают при применении разных техни­ческих средств, например разных аппаратов для измерения АД.

Субъективная вариабельность порождает случайные и систематичес­кие ошибки измерений. Для оценки воспроизводимости теста проводят серию испытаний с изучением вариабельности полученных результатов. Чтобы свести к минимуму субъективную вариабельность, соответствую­щий персонал, участвующий в проведении эпидемиологического иссле­дования, должен быть тщательно подготовлен. Подготовка персонала, прежде всего, предусматривает его обучение особенностям использова­ния соответствующих стандартизованных методов. Обучение должны проводить высококвалифицированные специалисты.

Окончательная проверка и закрепление полученных навыков проис­ходит при применении выбранного метода обследования в отношении

специально подобранной группы лиц. «Специально подобранные» в дан­ном случае означает, что по набору индивидуальных характеристик эти люди будут сходны с теми, кого предстоит обследовать в планируемом эпидемиологическом исследовании.

Кроме обучения технике метода, персонал должен получить, если это необходимо, сведения относительно стандартных условий применения метода, например, температуры помещения, положения тела обследу­емого, его физической активности и т. д. Субъективная вариабельность бывает особенно велика, когда погрешности персонала объединяются с погрешностями метода (теста).

На рис. 5-1 продемонстрированы результаты биохимического анализа сыворотки крови на концентрацию креатинина. Как следует из представ­ленных данных, большинство лабораторий завышают результаты по срав­нению с эталоном. При этом в лабораториях 8 и 9 отмечен большой раз­брос полученных результатов. Результаты проведенного исследования показывают, как важно стандартизировать методики теста и условия его проведения.

Поскольку от результатов теста зависит установление диагноза, валид-ность тестов может существенно повлиять на результаты эпидемиологи­ческого исследования.