Livello nosologico di valutazione dei risultati di laboratorio

medico deve conoscere, comprendere e prendere in considerazione l'effetto della recinzione, stoccaggio e trasporto di campioni di materiale biologico, così come le variazioni biologiche, analitiche e iatrogene sui risultati delle prove di laboratorio. D'altra parte, la responsabilità più importante sta valutando l'effetto di fattori patologici che determinano la deviazione dei risultati delle prove di laboratorio oltre i "valori normali" o intervalli di riferimento, cioè l'analisi reale delle variazioni patologiche nella valutazione livello nosologica dei risultati di laboratorio. Al fine di trarre conclusioni dai risultati patologici dei test di laboratorio a livello nosologico, il clinico ha bisogno di ulteriori informazioni sulle caratteristiche di questi test in pazienti di diversi gruppi. In particolare, i dati sul grado cambiamento patogno-monichnosti del valore di laboratorio per una particolare malattia, la sensibilità, specificità e valore predittivo dei risultati dei test di laboratorio. Inoltre, è necessario conoscere i valori critici dei risultati degli esami di laboratorio, in cui è richiesta l'immediata assistenza medica.

Il livello nosologico della valutazione dei risultati degli studi di laboratorio implica la presenza di una connessione delle anomalie rivelate nelle analisi con una certa patologia.

Il grado di patognomonia delle deviazioni di laboratorio è molto variabile, dal momento che le forme e la gravità del processo patologico stesso sono essenzialmente diverse da un caso di malattia a un altro. Alcuni test di laboratorio, strettamente correlati a una funzione specifica dell'organo, del tessuto, dell'organismo, del processo patologico disturbato, sono quasi selettivi.rilevamento

nel sangue aumentata attività di pancreatico-Laz indica pancreas è danneggiato, come questo isoenzima può essere sintetizzato solo in esso. Molto elevata incidenza delle concentrazioni ematiche elevate di troponina I e T a infarto del miocardio( MI), come queste proteine ​​giocano un ruolo critico nella funzione del sistema di contrazione del muscolo cardiaco. La pato-gnomonicità delle deviazioni nei risultati degli esami di laboratorio è molto indicativa per i disordini metabolici geneticamente determinati( fenilchetonuria, galattosemia, ecc.).

Tuttavia, il processo di creazione di una diagnosi è imperfetto: di conseguenza, il clinico può solo presumere che la diagnosi sia corretta, piuttosto che affermarla con certezza. In precedenza, i clinici hanno espresso un certo grado di fiducia nella diagnosi clinica, anticipando la sua formulazione con le parole "escluso. .." o "forse. ..".Ora, sempre più, questa fiducia nella diagnosi è espressa in termini di probabilità.Pertanto, il medico deve comprendere il significato statistico del valore diagnostico dei test di laboratorio in varie situazioni. In genere, questo aiuta a ridurre il grado di incertezza della diagnosi, con l'aiuto di una particolare i risultati dei test di laboratorio, in alcuni casi, assicurarsi che sia incerta, e qualche volta - solo per rendersi conto della portata della loro insicurezza.

La relazione tra il risultato di un test di laboratorio e una diagnosi accurata è mostrata schematicamente in Fig. Il risultato del test può essere positivo( patologia) o negativo( normale) e la malattia può essere o essere assente. Ci sono quattro possibili interpretazioni dei risultati del test: due veri e due falsi. La risposta corretta è un risultato positivo in presenza di una malattia o un risultato negativo in sua assenza. Al contrario, la risposta è errata se il risultato del test è positivo( falso positivo), sebbene la persona sia sana o negativa( falsa-negativa), sebbene la persona sia malata.

Le principali caratteristiche del test di laboratorio sono la sua sensibilità e specificità diagnostica. La probabilità di un risultato positivo di un test diagnostico in presenza di una malattia è chiamata sensibilità del metodo e la probabilità di un risultato negativo in assenza di una malattia è la sua specificità.Un test sensibile raramente "manca" i pazienti che hanno una malattia. Un test specifico, di regola, "non riguarda" le persone sane nella categoria dei pazienti. Praticamente queste caratteristiche dei test di laboratorio sono determinate sulla base dell'analisi statistica degli array di risultati di ricerche cliniche e di laboratorio e caratterizzano matematicamente l'effetto integrale del carattere patognomonico dell'indicatore di laboratorio per una certa forma di patologia. Alla base di

Fig. La relazione tra i risultati del test di laboratorio e la presenza della malattia

Fig. La relazione tra i risultati del test di laboratorio e la presenza della malattia

calcoli conteggio

tenendo distribuzione dei risultati di studi in conformità con i dati riportati in tabella. . Nella maggior parte dei casi, queste caratteristiche sono uguali( test malattia e hanno confermato) essendo veri positivi o veri a( nessuna malattia ed elimina test).Tuttavia, i risultati possono essere falsi negativi( malattia è, ma esclude il test) e di falsi positivi( nessuna malattia, ma il test lo conferma).Criteri Tabella

per la valutazione dei risultati di laboratorio

tabella di valutazione studi di laboratorio risultati Criteri

per il clinico test sensibile è particolarmente informativo nel caso in cui il risultato è negativo( cioè da pazienti elimina sano), e la prova specifica è più efficace quando il risultato è positivo( cioèci sono pazienti tra i sani).Pertanto, test sensibili raccomandati per l'uso nelle prime fasi di ricerca diagnostica per restringere il campo di applicazione, quando le opzioni sono molte e diagnostici test per escludere alcuni, cioè, concludere che la malattia è improbabile. Sono necessari test specifici per confermare la diagnosi, sulla base di altri dati. I risultati di un test altamente specifico non dovrebbero essere positivi in ​​assenza della malattia. Tali test dovrebbero essere utilizzati se un risultato falso positivo può causare danni al paziente. Ad esempio, prima di somministrare ad un paziente con un tumore maligno chemioterapia, coniugato con il rischio di traumi emotivi, è necessario conferma morfologica della diagnosi, come l'aumento della concentrazione di markers tumorali e dati da altri metodi di ricerca sono inadeguati.

clinico dovrebbe comprendere che la sensibilità e specificità diagnostica del test dipende dalla grandezza dell'intervallo di riferimento, cioè selezionare un punto di incrocio in cui utilizzare qualsiasi valore risultato del test sopra di questo punto è considerato come anormalità.Gli obiettivi clinici possono influenzare la scelta del punto di separazione. Se prendiamo la posizione del punto di separazione "A", il test avrà una sensibilità del 100% alla malattia e molto bassa specificità.Se usiamo la "C" per questo scopo, allora il test avrà una specificità del 100%, ma una sensibilità molto bassa. Pertanto, per la maggior parte delle prove del punto di separazione( "B") è determinato dal range di riferimento, cioè una serie di risultati di test, che si trovano nell'intervallo + 2S, mentre il valore medio di "B".In alcuni casi, il valore del punto di separazione varia a seconda dello scopo dello studio, che aumenta la sensibilità o la specificità.

Fig. Distribuzione ipotetica dei risultati dei test tra sani e malati

Fig.la distribuzione ipotetica dei risultati dei test di sani e malati di sensibilità e specificità

dello studio deve essere considerato al momento di decidere se prescrivere questo test. Tuttavia, se il test è stato nominato e ha ricevuto i risultati( positivi o negativi), i concetti di sensibilità e specificità sono privi di significato. Per il clinico è ora problema cruciale - come è probabile che la malattia è presente nella realtà, se un risultato positivo, o come attendibile può essere eliminato, se il test è negativo. Queste domande possono essere risolte utilizzando PCRP e CER.

PCRP - la probabilità di avere una malattia con un risultato del test positivo( patologico).PCR - la probabilità di assenza di malattia con un risultato del test negativo( normale).La conoscenza del valore predittivo( PC) i risultati dei test consente al medico di rispondere alla domanda: "Qual è la probabilità che il paziente soffre / non soffre di una certa malattia, se il risultato del test è positivo / negativo» prova

HRC in relazione ad una particolare malattia( probabilità post-test?) dipende non solo dalla sua specificità e sensibilità, ma anche dalla prevalenza della malattia stessa. PCRR rispetto a una particolare malattia può essere calcolato con la seguente formula.

dove: ЧЗ - sensibilità del test;З - prevalenza della malattia;CT - specificità del test.

prevalenza della malattia è chiamata anche la probabilità pre-test, allora c'è la probabilità di rilevare la malattia prima che divenne noto risultati della prova. Come valutare la probabilità pretest della malattia in un paziente al fine di calcolare il PC di un particolare risultato del test? Esistono diverse fonti di informazione: letteratura medica, archivi di istituzioni mediche, esperienza personale di ciascun medico.

Il PC

è associato al valore di riferimento e dipende dal rapporto tra i risultati del test vero( sia positivi che negativi) e falso. Più il test è sensibile, più alto è il valore HRC del suo risultato negativo( cioè, la fiducia del medico aumenta i risultati negativi del test che respingono la presenza della malattia).Viceversa, più specifico è il test, più alto è il valore HRC del suo risultato positivo( cioè, il medico può assumere con più sicurezza che i risultati positivi del test confermano la presunta diagnosi).Poiché la prevalenza della malattia influisce sul test del PC, quest'ultima dipende inevitabilmente dalle condizioni della sua applicazione. Se i risultati positivi anche di un test di laboratorio altamente specifico sono ottenuti in una popolazione con una bassa probabilità di malattia, si riveleranno per lo più falsi positivi. Allo stesso modo, i risultati negativi di un test altamente specifico ottenuto in una popolazione con alte probabilità di avere una malattia sono probabilmente falsi-negativi. Pertanto, l'interpretazione dei risultati positivi o negativi del PC del test di laboratorio varia a seconda della prevalenza della malattia. Prova PTSPR altamente efficace nel contingente di ispezione con alta prevalenza di malattie, come ad esempio i pazienti in un reparto ospedaliero specializzato, mentre durante l'esame ambulatoriale un test utile con un alto

Coy PTSOR.Esattamente lo stesso effetto sul HRC testare la probabilità di una diagnosi( se la probabilità della diagnosi è basso, aumentando il valore di prova con PTSOR se di grandi dimensioni - più prezioso prova PTSPR).

La relazione tra sensibilità, specificità e PC dei test di laboratorio è presentata in Fig.

Se immaginiamo una popolazione in cui nessuno ha la malattia in questione, tutti i risultati positivi in ​​un gruppo così, anche a test molto specifiche per essere falsi positivi. Pertanto, quando la prevalenza della malattia tende a zero, anche la PCR del test tende a zero. Viceversa, se questa malattia esiste in tutti gli individui della popolazione studiata, tutti i risultati negativi di un test altamente sensibile saranno falsi-negativi. Quando la prevalenza tende al 100%, il PTSR test tende a zero.

Quindi, se gli studi assegnare per la ricerca di feocromocitoma in tutti i pazienti con ipertensione, il test con alta PTSPR HRC sarà inferiore nel caso della nomina dello stesso studio, i pazienti con ipertensione con parossistica per lo più sopra e accompagnato da altri giperkateholaminemii sintomi caratteristici. Illustrare i calcoli presentati PTSPR discussione per quanto riguarda la diagnosi di metodo di feocromocitoma per determinare la concentrazione nelle urine è aumentato norma senza tanefrina.

feocromocitoma mostra circa il 0,3-0,7%( probabilità pre-test) nei pazienti ipertesi, e tra le attuali forme di maligno - il 10-15% [Babbo II, 1995].La sensibilità della determinazione del normetanefrina libera nelle urine ogni giorno per la diagnosi di feocromocitoma è 89-100%, una specificità - 98% [Wallach J. M. D., 1996].Inizialmente, calcoleremo la PCR per questo metodo se fosse assegnato a tutti i pazienti con ipertensione. Per la sensibilità del test, prendere il 90%( 0,9), per la prevalenza - 0,5%( 0,005).

Nel calcolare PTSPR per questo metodo in pazienti con attuali forme maligne di ipertensione per la probabilità pretest prendere 12%( 0.12).

Questo esempio mostra che la probabilità pretest della malattia ha un grande impatto sulla probabilità post-test( PC).Dai dati riportati qui di seguito( Tabella). Ne consegue che, utilizzando il test con sensibilità del 90% e specificità per probabilità post-test può variare da 8 a 99% a seconda probabilità pretestovvoy. Inoltre, una volta probabilità pre-test della malattia si riduce, diventa meno probabile che si verifichi( probabilità post-test) che

Fig.sensibilità relazioni, specificità e HRC nelle soluzioni di prova di laboratorio matrice [per Gornall A. G. 1980]

Fig.sensibilità relazioni, specificità e HRC nelle soluzioni di prova di laboratorio matrice [per Gornall A. G., 1980] paziente

con un test positivo malato e più probabile che un falso risultato positivo.

Nei suoi studi R. Fletcher et al.(1998) hanno dimostrato che, se si assegna uno studio della prostata-Ag( PSA) per la diagnosi di cancro alla prostata, tutti gli uomini più anziani che non hanno nessun sintomo e la prevalenza del cancro alla prostata è 6-12%( probabilità pre-test), la probabilità post-testammontano a solo il 15% con una concentrazione di PSA di 4 ng / ml( sensibilità 90%, specificità 60%) e superiori. Lo studio del PSA nel gruppo di rischio più elevato( con sintomi o sospetto di causare i risultati di un esame rettale digitale) con pretes-

tovoy probabilità posttetestovaya 26% di probabilità era del 40% alla stessa concentrazione di PSA.Infine, la determinazione di PSA in pazienti con nodo rilevato nella prostata durante l'esame rettale, la presenza di dolore osseo, osso sotto vuoto a raggi X esame probabilità pre-test era del 98% e il post-test - 99%.

Tabella Effetto della probabilità pre-test al post-test probabilità di malattia utilizzando un impasto con un 90% di sensibilità e specificità del 90%

Effetto Tabella di probabilità pre-test al post-test di probabilità di malattia utilizzando un impasto con un 90% di sensibilità e specificità del 90%

Questo esempio mostra che la probabilità pre-test di avere un enormeimpatto sul post-test, e che gli studi forniscono ulteriori informazioni quando la diagnosi è davvero incerta( probabilità pre-test di circa 26%) rispetto al improbabile( probabilità pre-test del 6-12%), o quasi certamente( probabilità pre-test del 98% di diagnosi).

Le date argomenti mostrano che la valutazione della probabilità pre-test è tanto una parte del processo di diagnosi, la sensibilità e la specificità del test di laboratorio. A questo proposito, è importante scegliere il metodo ottimale di ricerca nella pratica clinica, così come il test con minore sensibilità e la specificità di un medico esperto( sulla base dell'esperienza personale, ha una probabilità pre-test) possono avere la stessa probabilità post-test di quel test con una maggiore sensibilitàe la specificità di un medico meno esperto.

dimostrare questo per esempio la diagnosi di pancreatite acuta. Nella tabella.data la sensibilità e la specificità dei test di base utilizzati per la diagnosi di pancreatite acuta.

sensibilità Tabella e la specificità dei test di laboratorio per la diagnosi di pancreatite acuta

sensibilità Table e la specificità dei test di laboratorio per la diagnosi di pancreatite acuta

pretest probabilità di presenza in un paziente di pancreatite acuta( a conclusione del medico, tenendo la storia conto, quadro clinico della malattia, i dati dell'esame fisico) può variare notevolmente- dalle 7 al 59%, con una media del 21% [Buchler MW et al, 1999].Ciò significa che v'è una pancreatite acuta in 1 su 5 pazienti sospettati di avere la malattia. In vista di questo( 21%) pretest probabilità di avere la malattia( o la sua assenza - 79%), e tenendo conto della sensibilità e la specificità della tabella.test post-test probabilità di pancreatite acuta è del 65%, se si basa solo sui risultati positivi del amilasi totale nel siero( Tabella.).Questa probabilità post-test non è sufficiente per confermare la diagnosi di pancreatite acuta. Se l'attività amilasi è normale, probabilità post-test è solo il 6%.Gli indicatori sono migliori per l'amilasi pancreatica e ancora meglio per la lipasi. Se lipasi nel siero superiore al normale probabilità di pancreatite acuta raggiunge 86%, mentre la normale attività di lipasi sarà solo 1,6%.

attività della lipasi nel sangue rimane elevata più a lungo del totale amilasi e amilasi pancreatica. Così, gli studi di efficacia diagnostica in lipasi pancreatite acuta è significativamente più alto rispetto a qualsiasi delle amilasi a partire dal secondo giorno della malattia. Quando probabilità pre-test del 50% e un risultato positivo della amilasi totale dello studio( sensibilità 83%) post-test di probabilità di pancreatite acuta siano già 87%.

Tabella sensibilità, specificità, PTSPR e PTSOR test di laboratorio per la diagnosi di acuta probabilità pancreatite prova preliminare del 21% [Buchler MW et al., 1999]

Tabella sensibilità, specificità, PTSPR e PTSOR test di laboratorio per la diagnosi di acuta probabilità pancreatite prova preliminare del 21% [Buchler MW et al., 1999]

Questi esempi mostrano che la probabilità pretest della malattia ha un grande impatto sulla probabilità post-test. Numerosi test condotti in parallelo forniscono, di norma, una sensibilità più elevata e, pertanto, un CRR maggiore per questa patologia rispetto a ciascun test separatamente.

Quindi, il PC del test di laboratorio( probabilità post-test) è la caratteristica più adeguata per l'interpretazione dei suoi risultati.È determinato non solo dalla sensibilità e dalla specificità del test, ma anche dalla probabilità pretest. Di solito, per ottenere una diagnosi abbastanza affidabile, è necessario utilizzare diversi test di laboratorio in parallelo o in sequenza.

la dipendenza approcci per valutare i risultati delle prove di laboratorio aumenta significativamente il livello di metodiche pratica

cal clinica, contribuendo a stimare più accuratamente la probabilità della presenza o assenza di pancreatite acuta in un paziente.

Un altro modo di valutare l'efficacia di un test diagnostico - utilizzando le percentuali di probabilità( OD) che riassumono le stesse informazioni della sensibilità e specificità, e possono essere utilizzati per calcolare la probabilità di malattia( probabilità post-test) in base al risultato del test positivo o negativo.

L'OP per un risultato specifico di un test diagnostico è il rapporto tra la probabilità di questo risultato in persone con una malattia e la probabilità dello stesso risultato in persone senza malattia. L'OP mostra quante volte maggiore o minore è la probabilità di ottenere un determinato risultato nei pazienti rispetto ai pazienti sani. Se la valutazione del test è dicotomica( positivo-negativo), la capacità di distinguere tra corrisponde malati e sani per due tipi: un tipo è associato ad un risultato positivo, l'altro - negativo.

Il risultato OP positivo( ORD) o negativo( OPOR) viene calcolato come segue:

dove: ЧТ - sensibilità del test;CT - specificità del test.

I valori di OP possono essere trovati in libri di testo, riviste mediche e programmi per computer( tabella) o calcolati con le formule di cui sopra. Esempi

Tabella OP per alcuni test [Nicoll D. et al., 1997]

Tabella OP Esempio per alcuni test [Nicoll D. et al., 1997]

Il metodo più semplice di calcolo della probabilità di post-test probabilità pre-test-ululato( prevalenza di malattia)e OP: l'uso del nomogramma.È necessario posizionare il righello in modo che il suo bordo passi attraverso i punti corrispondenti al valore della probabilità pretest e OD, e di notare il punto di intersezione con la linea di probabilità post-test.

La probabilità post-test può essere calcolata utilizzando la seguente formula: Probabilità post-test

= Probabilità pre-test x OP.

Per usare la formula sopra, le probabilità dovrebbero essere tradotte in probabilità.Le probabilità e le probabilità( test pretest o post) contengono le stesse informazioni, ma lo esprimono in modi diversi.

Ad esempio, la prevalenza della malattia( probabilità pre-test) - 75%( 0,75), quindi pre-test odds ratio:

Ad esempio, la prevalenza della malattia( probabilità pre-test) - 75%( 0,75), quindi pre-test odds ratio:

InInoltre, conoscendo le probabilità di pretest e ODPR / OPOR, moltiplicandole si possono ottenere possibilità post-test di avere la malattia se il test è positivo / negativo.

Ad esempio, il medico assume che la probabilità di pazienti con infarto miocardico è 60%( probabilità pre-test di 3: 2) e frazioni MB-attività QC( QC-MB) nel siero aumentato( test positivo).Nella tabella.troviamo gli studi DAC e OPOR di KK-MB-32 e 0.05, rispettivamente.odds post-test di IM saranno: per un risultato positivo - 3/2 x 32 = 48/1 [probabilità post-test -( 48/1) /( 48/1) + 1 = 0,98 o 98%];con un risultato negativo - 3/2 x 0,05 = 0,15 / 2 [probabilità post-test -( 0,15 / 2) /( 0,15 / 2) + 1 = 0,07 o 7%].

vantaggio principale di OD è che aiutano a superare una stima approssimativa dei risultati delle prove di laboratorio( o norma o patologia), di fronte al medico se valuta la precisione di un test diagnostico utilizzando solo i concetti di sensibilità e specificità con un unico punto di separazione. Tuttavia, per la maggior parte dei test di laboratorio, questo non può essere raggiunto. In tali situazioni, la posizione del punto di separazione su una transizione continua tra la norma e la patologia è stabilita arbitrariamente. L'OP può essere definito per qualsiasi numero di risultati del test sull'intero intervallo di valori consentiti. Ovviamente, la presenza della malattia è più probabile con l'estrema deviazione del risultato del test dalla norma rispetto al caso di un risultato vicino al limite normativo. Con questo approccio, il clinico riceve informazioni sul grado di deviazione dalla norma e non solo sul fatto della presenza o dell'assenza della malattia. Nel calcolo della OP entro un certo intervallo per la sensibilità del test risultati valori medi medico fiducioso utilizzando uno specifico risultato del test per identificare gli individui con la malattia, ma non con qualsiasi grado di deviazione dalla norma. Lo stesso vale per la specificità.Di solito, più di 10 o più di 0,1 ODP consentono di prendere la decisione diagnostica finale.valori OPPR nell'intervallo da 5 a 10 e poli da 0,1 a 0,2 per dare una base moderata soluzioni diagnostiche, e se sono 2-5 e 0,2-0,5, rispettivamente, ha poco effetto sulla probabilità di avere la malattia inpaziente. Nel caso di OCD e OPOR da 0,5 a 2, la probabilità di avere la malattia nel paziente non cambia praticamente. Illustriamo questi argomenti sull'esempio di determinare la concentrazione di tiroxina( T4) nel sangue per la diagnosi di ipotiroidismo( Tabella).

I valori di OP per l'ipotiroidismo sono maggiori a basse concentrazioni di T4 e il più piccolo - ad alte concentrazioni. Le concentrazioni più basse di T4( meno di 4 μg / dl) sono state riscontrate solo in pazienti con ipotiroidismo, cioè confermano certamente la diagnosi. Il più alto

Il rapporto di verosimiglianza

Fig. Nomogramma per determinare la probabilità post-test della malattia per probabilità pre-test e OP [Nicoll D. et al., 1997]

Rapporto di verosimiglianza

Fig. Nomogramma per determinare la probabilità post-test di probabilità malattia pretest e OP [Nicoll D. et al., 1997] concentrazione

T4( più di 8 g / dl) in pazienti con ipotiroidismo generalmente non osservata, cioè, escludono la diagnosi.

Così, l'indicatore PO risponde pratica clinica ragionevole quando la valutazione del rischio di malattia maggior peso è attaccato ai risultati estremamente alte( o basse) di prova, piuttosto che un confine tra normale e anormale. L'OP è particolarmente utile per determinare la probabilità di avere una malattia quando vengono utilizzati in modo coerente numerosi test diagnostici. Poiché

nella pratica clinica utilizzando test di laboratorio, la sensibilità e la specificità sono inferiori al 100%, la probabilità di avere la malattia quando si utilizza un solo test è spesso definita come non molto alta e non troppo bassa, tra il 10 e il 90%.Di regola, dopo aver ricevuto un risultato del genere, il medico non può interrompere la ricerca diagnostica. In tali situazioni, cerca di aumentare o diminuire significativamente la probabilità di individuazione della malattia( probabilità post-test) e continua l'esame del paziente, applicando ulteriori test.

Quando vengono eseguiti diversi test e i risultati di tutti sono positivi( patologici) o negativi( normali), il loro significato è ovvio. Molto più spesso accade che i risultati di alcuni test siano positivi, e altri - negativi. Quindi la loro valutazione clinica diventa più complicata.

Ci sono due modi per applicare diversi test: parallelo( diversi test contemporaneamente, e il risultato positivo di uno di essi è considerato a favore della presenza della malattia) e sequenziale, tenendo conto dei risultati del test precedente. In un approccio sequenziale per la diagnosi, i risultati di tutti i test dovrebbero essere positivi, poiché nel caso di un risultato negativo, la ricerca diagnostica termina.

Numerosi test sono assegnati in parallelo quando è necessaria una valutazione rapida della condizione, ad esempio in pazienti ospedalizzati con condizioni di emergenza o in pazienti ambulatoriali che sono venuti per un breve esame. Un esempio dell'assegnazione parallela di più test contemporaneamente può servire come appuntamento per lo studio della mioglobina, CC, LDH: in un paziente con sospetto IM.

Diversi test effettuati parallelamente, fornire, di regola, maggiore sensibilità, e quindi una grande PTSOR in questa patologia della sola delle due prove. Allo stesso tempo, la specificità e la PCR del test sono ridotte. Ciò riduce la probabilità che la malattia ci mancherà, ma aumenta anche la probabilità di diagnosi falsi positivi.

uso simultaneo di diversi test è particolarmente utile in situazioni in cui è necessario un test molto sensibile, ma in realtà sono solo alcuni relativamente insensibile. A causa dell'uso parallelo di numerosi test, la sensibilità generale è aumentata. Il compromesso per questa maggiore sensibilità diventa un esame o il trattamento di un numero di pazienti che stanno studiando la malattia è assente.

applicazione sequenziale di diversi test diagnostici preferibili in situazioni cliniche in cui una rapida valutazione del paziente non è necessario, ad esempio nella pratica ambulatoriale. Inoltre, la successiva applicazione di test diagnostici consigliabili se v'è una domanda di costoso o rischioso studio( per esempio, invasivo).Questo metodo di indagine è generalmente prescritto solo dopo i risultati positivi dell'applicazione di metodi non invasivi. Ad esempio, ad alto rischio di avere un bambino con sindrome di Down viene dapprima effettuato uno studio di sangue materno al bene feto-proteina( AFP), gonadotropina corionica umana( hCG), estriolo libero, inibina A, che aumenta la probabilità diagnosi sindrome del feto di

Tabella distribuzione della concentrazione di T4nel siero in pazienti con ipotiroidismo e senza [P. Fletcher et al., 1998] concentrazioni

Allocation Table T4 nel siero in pazienti con ipotiroidismo e senza [P. Fletcher et al., 1998]

76%, e solo alloraalle donne incinte viene offerta l'amniocentesi [Wald N.J. et al., 1997].applicazione test successivi confronto con parallelo riduce la quantità di test di laboratorio, come ogni test successivo tiene conto dei risultati precedenti. Tuttavia, l'attuazione coerente del test richiede più tempo, come un altro studio prescritto solo dopo aver ricevuto i risultati precedenti. Quando

delle prove di sequenza maggiore specificità e PTSPR( probabilità post-test), ma sensibilità ridotta e PTSOR.Di conseguenza, aumenta la fiducia del medico che un risultato positivo del test conferma l'esistenza del presunto malattia, ma aumenta anche il rischio di perdere la malattia. L'applicazione coerente dei test è particolarmente utile quando nessuno dei metodi diagnostici disponibili è altamente specifico. Se il medico sta per applicare due prove in serie, assegnare efficacemente prima prova con maggiore specificità.Per

conteggio OP test applicativi sequenziali( A, B, C) consentire rischio post-test di malattia utilizzando i risultati di tutte le prove: odds post-test = pretest probabilità x A x prova OD.Test di OD di prova x OD

S. Così, test di laboratorio HRC( probabilità post-test) - le caratteristiche più adeguate per l'interpretazione dei risultati. E non dipende solo dalla sensibilità e specificità del test, ma anche la prevalenza della malattia nella popolazione. Solitamente sufficiente per impostare una diagnosi affidabile è necessario utilizzare diversi test di laboratorio in parallelo o in serie.