Вычисление и интерпретация показателей информативности диагностических медицинских технологий

Информация только для специалистов в сфере медицины, фармации и здравоохранения!
 1826

Вычисление и интерпретация показателей информативности диагностических медицинских технологий

Журнал "Медицинский совет" №20, 2019г.

DOI: https://doi.org/10.21518/2079-701X-2019-20-45-51

 А.А. Корнеенков, ORCID: 0000-0001-5870-8042, e-mail: korneyenkov@gmail.com С.В. Рязанцев, ORCID: 0000-0003-1710-3092, e-mail: 3162852@mail.ru Е.Э. Вяземская, ORCID: 0000-0002-4141-2226, e-mail: vyazemskaya.elena@gmail.com, Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт уха, горла, носа и речи

В статье рассмотрены типичные задачи количественного сравнения и анализа эффективности диагностических медицинских технологий. Обсуждаются показатели клинической информативности диагностических методов, количественных методов их вычисления и интерпретации, их важность для принятия диагностических решений. На примере одного из диагностических методов описаны алгоритмы cравнения исследуемого диагностического теста с тестом «золотого стандарта» по показателям клинической информативности: чувствительности, специфичности, прогностичности положительного и отрицательного результатов теста, точности, отношения правдоподобия положительного и отрицательного результатов теста. Рассмотрены вопросы построения ROC-кривых на примере диагностических показателей носовой обструкции: воздушного потока и давления, а также расчета и  представления AUC, нахождения диагностических пороговых точек для двух тестов (изменения потока и сопротивления) и проверка статистической гипотезы о равенстве показателя AUC двух указанных тестов, создания номограммы для вычисления послетестовой вероятности болезни. Показано, как с помощью представленной методики можно эффективно вычислять все стандартные операционные характеристики диагностических медицинских технологий и дополнительные полезные показатели. Все расчеты производились в статистической программе R. В тексте статьи представлены программные коды языка R с пояснениями.

Для цитирования:
Корнеенков А.А., Рязанцев С.В., Вяземская Е.Э. Вычисление и интерпретация показателей информативности диагностических медицинских технологий. Медицинский Совет. 2019;(20):45-51. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2019-20-45-51

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Symptom dynamics assessment of the disease by methods of survival analysis

 Aleksey A. Korneenkov, ORCID: 0000-0001-5870-8042, e-mail: korneyenkov@gmail.com Sergey V. Ryazantsev, ORCID: 0000-0003-1710-3092, e-mail: 3162852@mail.ru Elena E. Vyazemskaya, ORCID: 0000-0002-4141-2226, e-mail: vyazemskaya.elena@gmail.com, Saint Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech

The article discusses typical tasks of quantitative comparison and analysis of the effectiveness of diagnostic medical technologies. Indicators of clinical informativeness of diagnostic methods, quantitative methods for their calculation and interpretation, their importance for making diagnostic decisions are discussed. Using one of the diagnostic methods as an example, algorithms for comparing the test diagnostic test with the gold standard test according to clinical information indicators are described: sensitivity, specificity, positive and negative predictive value of test results, accuracy, likelihood ratio of positive and negative test results. The problems of constructing ROC curves by the example of diagnostic indicators of nasal obstruction: airflow and pressure, as well as the calculation and presentation of AUC (in one figure), finding diagnostic threshold points for two tests (changes in flow and resistance), and testing the statistical hypothesis about the equality of AUC of these two tests, creating a nomogram for calculating the post-test probability of illness. It is shown how, using the presented technique, it is possible to efficiently calculate all the standard operational characteristics of diagnostic medical technologies and additional useful indicators. All calculations were performed in the statistical program R. The text of the article presents program codes of the R language with explanations.

For citation:
Korneenkov A.A., Ryazantsev S.V., Vyazemskaya E.E. Symptom dynamics assessment of the disease by methods of survival analysis. Medical Council. 2019;(20):45-51. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/2079-701X-2019-20-45-51

Conflict of interest: The authors declare no conflict of interest.

Загрузить файл в формате PDF


Список литературы
  1. Linn S., Grunau P.D. New patient-oriented summary measure of net total gain in certainty for dichotomous diagnostic tests. Epidemiol Perspect Innov. 2006;3(1):11. https://doi.org/10.1186/17425573-3-11.
  2. DeLong E.R., DeLong D.M., Clarke-Pearson D.L. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach. Biometrics. 1988;44(3):837-845. https://doi.org/10.2307/2531595.
  3. Wasserstein R.L., Lazar N.A. The ASA’s Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician. 2016;70(2):129-133. https://doi.org/10.1080/00031305.2016.1154108.
  4. Fagan T.J. Letter: nomogram for Bayes theorem. The New England journal of medicine. 1975;293(5):257. https://doi.org/10.1056/ NEJM197507312930513.
  5. Корнеенков А.А., Фанта И.В., Вяземская Е.Э. Оценка динамики симптомов болезни методами анализа выживаемости. Российская оториноларингология. 2019;18(4):8-14. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2019-4-8-14.
  6. Корнеенков А.А., Лиленко С.В., Лиленко А.С., Вяземская Е.Э., Бахилин В.М. Использование модифицированной процедуры последовательного распознавания Вальда для определения исхода оперативного лечения у пациентов с болезнью Меньера. Российская оториноларингология. 2019;18(3):54-59. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2018-3-54-59.
  7. Корнеенков А.А. Визуализация результатов метаанализа клинических исследований. Российская оториноларингология. 2019;18(1):8-15. https://doi.org/10.18692/1810-48002019-1-8-15.
  8. Корнеенков А.А. Разработка скоринговой карты для прогнозирования клинического исхода в оториноларингологии. Российская оториноларингология. 2019;18(2):25-35. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2019-2-25-35.
  9. Будковая М.А., Артемьева Е.С. Особенности нарушений носового дыхания у пациентов с назальной обструкцией. Российская оториноларингология. 2019;18(1):16-23. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2019-1-16-23.
  10. Корнеенков А.А., Лиленко С.В., Лиленко А.С., Вяземская Е.Э., Бахилин В.М. Возможности ROC-анализа для категоризации переменных в модели прогноза исхода оперативного лечения у пациентов с болезнью Меньера. Российская оториноларингология. 2018;(4):62-68. https://doi.org/10.18692/1810-48002018-4-62-68.




Другие статьи