Patologia Clinica. Lezione introduttiva. Dott.ssa Samantha Messina
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1 Patologia Clinica Lezione introduttiva Dott.ssa Samantha Messina Modulo: Patologia clinica Anno accademico 2011/2012 II anno, I semestre CdL Infermieristica, Facoltà di Medicina e Chirurgia Università degli Studi del Molise
2 Che cos è la patologia clinica
3 La patologia clinica è la branca della medicina che applica le tecniche di indagine della patologia generale ai singoli casi clinici, in un contesto applicativo e ospedaliero
4 Un patologo clinico è quindi uno specialista di laboratorio e lavora su campioni biologici di tessuto, di sangue o di altri liquidi e secrezioni corporee provenienti dai pazienti
5 Su tali campioni possono essere effettuate indagini morfologiche macro e microscopiche, chimiche, analisi immunologiche, microbiologiche e molecolari
6 Come valutare un test diagnostico
7 Affidabilità vs Validità Affidabilità: capacità del test di offrire sempre lo stesso risultato nel corso di misurazioni ripetute Validità di un test: capacità del test di distinguere in una popolazione i soggetti sani da quelli malati
8 Misure di Validità: la situazione ideale
9 Misure di Validità: la situazione reale
10 La tabella 2 x 2 Malati Sani Test + Veri Positivi Falsi Positivi Tot + Test - Falsi Negativi Veri Negativi Tot - Tot malati Tot Sani Totale popolazione
11 Sensibilità Test + Malati VP Sani FP Tot + Test - FN VN Tot - Tot malati Tot Sani Totale popolazione VP / Totale malati Capacità del test di individuare in una popolazione i soggetti malati
12 Present Disease Absent Positive Test Negative True positive a c False negative False positive b d True negative La sensibilità, che riguarda la capacità di un test di individuare una malattia quando essa sia presente, è calcolata come a/(a+c)
13 Present Disease Absent Positive Test Negative True positive a c False negative False positive b d True negative Se un test non è sensibile, mancherà di individuare la malattia in qualche soggetto malato, e questi individui appariranno nella cella c
14 Test + Malati VP Specificità Sani FP Tot + Test - FN VN Tot - Tot malati Tot Sani Totale popolazione VN / Totale sani Capacità del test di individuare in una popolazione i soggetti sani
15 Present Disease Absent Positive Test Negative True positive a c False negative False positive b d True negative La specificità, che si riferisce alla capacità di individuare l'assenza di malattia quando la malattia non è presente, è calcolata come d/(b+d)
16 Present Disease Absent Positive Test Negative True positive a c False negative False positive b d True negative Se un test non è specifico indicherà falsamente la malattia in soggetti non malati, e questi appariranno nella cella b
17 Esempio Anemia da carenza di ferro Present Absent Calcolare sensibilità e specificità del test <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l
18 Esempio Anemia da carenza di ferro Present Absent Calcolare sensibilità e specificità del test Sens=731/(731+78)=0.90 <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l Spec=1500/( )=0. 85
19 Sensibilità vs specificità
20 Curve ROC
21 La curva ROC La curva ROC (receiver operating characteristic curve) è un grafico che rappresenta tutte le possibili combinazioni di sensibilità e specificità ottenibili con un test variando il criterio di positività È una rappresentazione grafica della sensibilità (o proporzione di veri positivi) rispetto alla proporzione di falsi positivi (1-specificità)
22 Predittività di un test Qual è la probabilità che un paziente con un test positivo (o negativo) sia realmente malato (o sano)?
23 VPP Test + Malati VP Sani FP Tot + Test - FN VN Tot - Tot malati Tot sani Totale popolazione VP / Totale + Esprime la probabilità che un soggetto risultato positivo ad un test sia effettivamente malato
24 Test + Malati VP VPN Sani FP Tot + Test - FN VN Tot - Tot malati Tot Sani Totale popolazione VN / Totale - Esprime la probabilità che un soggetto risultato negativo ad un test sia effettivamente sano
25 VP e prevalenza
26 VP e prevalenza
27 Misure di validità del test Valore predittivo del test positivo: la probabilità di essere malati dei soggetti risultati positivi al test Malati positivi / Tutti i positivi P(D+ T+) Valore predittivo del test negativo: la probabilità di essere sani dei soggetti risultati negativi al test Sani negativi / Tutti i negativi P(D- T-)
28 Esempio <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l Anemia da carenza di ferro Present Absent Calcolare il valore predittivo di un test positivo ed il valore predittivo di un test negativo
29 Esempio <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l Anemia da carenza di ferro Present Absent Calcolare il valore predittivo di un test positivo ed il valore predittivo di un test negativo VP+=731/( )=0.73 VP-=1500/( )=0.95
30 Valore predittivo e prevalenza della malattia La prevalenza della malattia nella popolazione oggetto di studio può influenzare la capacità predittiva di un test Lo stesso test, se applicato in contesti diversi (i.e. a popolazioni con prevalenza differente della malattia) può fornire risultati diversi
31 Valore predittivo e prevalenza della malattia Immaginiamo di adoperare un test (PCR) per valutare la presenza o assenza di una malattia sessualmente trasmessa, l infezione da Clamydia Questo test possiede eccellenti valori di sensibilità (97%) e di specificità (97%) Applichiamo il test in due contesti differenti Una clinica per malattie sessualmente trasmesse, in cui la prevalenza della malattia è alta (30%) Gli assistiti di un medico di famiglia, in cui la prevalenza della malattia è bassa (3%) Calcoliamo il valore predittivo positivo del test nei due contesti
32 Valore predittivo e prevalenza della malattia Sexually trasmitted disease clinic (prevalence = 30%) Chlamydia infection Present Absent 1000 soggetti 300 soggetti con infezione da Clamydia 700 soggetti privi di infezione da Clamydia Positive PCR Test Negative Calcolare il valore predittivo di un test positivo
33 Valore predittivo e prevalenza della malattia Sexually trasmitted disease clinic (prevalence = 30%) 1000 soggetti Positive PCR Test Negative Chlamydia infection Present Absent soggetti con infezione da Clamydia 700 soggetti privi di infezione da Clamydia VP+=291/(291+21)= 93%
34 Valore predittivo e prevalenza della malattia Ora applichiamo lo stesso test in un contesto in cui la prevalenza della malattia è molto più bassa rispetto a prima (3%) Calcoliamo di nuovo il valore predittivo positivo del test
35 Positive PCR Test Negative Valore predittivo e prevalenza della malattia Private practice (prevalence = 3%) Chlamydi a infection Positive Negativ e 1000 soggetti 30 soggetti con infezione da Clamydia 970 soggetti privi di infezione da Clamydia Calcolare il valore predittivo di un test positivo
36 Positive PCR Test Negative Valore predittivo e prevalenza della malattia Private practice (prevalence = 3%) Chlamydia infection Negativ Positive e soggetti 30 soggetti con infezione da Clamydia 970 soggetti privi di infezione da Clamydia VP+=29/(29+29)= 50%
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