Kanıta dayalı uygulama istatistikleri: adım adım çözümlü alıştırma soruları

1Klinik kararların ardındaki sayılar

Kanıta dayalı uygulama, bakım hakkında karar verirken araştırma sonuçlarını kullanmak demektir. Bir çalışmayı okumak için küçük bir sayı kümesine ihtiyacınız vardır: bir testin ne kadar iyi olduğu, bir hastalığın ne kadar yaygın olduğu ve bir tedavinin riski ne kadar değiştirdiği.

Bunların neredeyse hepsi bir 2 × 2 tablodan gelir: satırlarda iki grup, sütunlarda iki sonuç. a, b, c ve d’nin nerede durduğunu bildiğinizde her formül basit bir kesirdir.

2Tanısal testler

Test sonucunu satırlara, gerçek hastalık durumunu (referans standarttan) sütunlara koyun: a = gerçek pozitifler, b = yanlış pozitifler, c = yanlış negatifler, d = gerçek negatifler.

• Duyarlılık = a/(a + c): hastalığı olanlar arasında testi pozitif çıkanların payı.
• Özgüllük = d/(b + d): hastalığı olmayanlar arasında testi negatif çıkanların payı.
• PPD = a/(a + b): pozitif testler arasında gerçekten hasta olanların payı.
• NPD = d/(c + d): negatif testler arasında gerçekten sağlıklı olanların payı.

Duyarlılık ve özgüllük sütunlar boyunca, prediktif değerler satırlar boyunca bakar.

3Prevalans ve prediktif değerler

Prevalans, bir popülasyonun bir anda hastalığı olan kısmının payıdır. İnsidans, bir dönem boyunca risk altındaki kişiler arasındaki yeni olguları ya da kişi-zaman başına (örneğin 1000 kişi-yılda) sayar.

Duyarlılık ve özgüllük teste aittir. Prediktif değerler ayrıca prevalansa da bağlıdır: hastalığın nadir olduğu yerde kullanılan iyi bir test çok sayıda yanlış pozitif verir.

Bunu görmenin hızlı yolu 10 000 kişi düşünmektir. %1 prevalansta 100 kişi hastadır; %90 duyarlılıklı bir test bunların 90’ını bulur. %95 özgüllükle 9900 sağlıklı kişinin %5’inin de testi pozitif çıkar: 495 yanlış pozitif. Dolayısıyla PPD 90/585, yalnızca yaklaşık %15’tir.

Olabilirlik oranları bir olasılığı oddslar aracılığıyla günceller: odds = p/(1 − p), test sonrası odds = test öncesi odds × LR ve olasılık = odds/(1 + odds).

4Tedavi etkileri: GR, MRA ve NNT

Bir çalışmada tedavi grubundaki olay hızı EER, kontrol grubundaki CER’dir.

• Göreli risk GR = EER/CER.
• Mutlak risk azalması MRA = CER − EER.
• Göreli risk azalması GRA = MRA/CER = 1 − GR.
• Tedavi edilmesi gereken sayı NNT = 1/MRA, her zaman tam hastaya yukarı yuvarlanır. Zarar için NNH = 1/(EER − CER).

Olgu-kontrol çalışmasında araştırmacı kaç olgu ve kontrol alacağını seçtiği için riskler hesaplanamaz. Bunun yerine odds oranını OR = ad/(bc) kullanın.

Aynı GRA, başlangıç riski düşük olduğunda çok daha büyük bir NNT verir: %2’lik bir riskin %25 azalması %0,5’lik bir MRA, yani 200’lük bir NNT’dir.

5Çözümlü bir örnek

Her adımı izleyin ve açmadan önce bir sonrakini tahmin edin. Tüm değerler alıştırma için uydurulmuştur.

6Sık yapılan hatalar ve sınav soruları

• Duyarlılığı (sütun boyunca) PPD ile (satır boyunca) karıştırmak.
• PPD’yi testin sabit bir özelliği saymak.
• Bir olasılığı odds’a çevirmeden olabilirlik oranıyla çarpmak.
• NNT’yi aşağı yuvarlamak ya da 1/MRA yerine 1/GRA kullanmak.
• Olgu-kontrol çalışmasından göreli risk hesaplamak.

Kolay: duyarlılık, özgüllük, PPD, NPD, doğruluk, prevalans ve insidans. Orta: olabilirlik oranları, GR, MRA, GRA, NNT ve NNH, odds oranları ve insidans hızları. Zor: başka bir prevalansta PPD, test sonrası olasılık, taranan bir popülasyonda beklenen sayılar ve bir başlangıç riskinden NNT.