Diagnosis

Sensitivity

and Specificity

CAO MẠNH LONG

BAN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

CLB SINH VIÊN HỌC TẬP TÍCH CỰC VÀ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

1

Case study

Betty, 1 góa phụ 45 tuổi, với 3 con, ở bang Florida, Mỹ

11/1990, Betty được gọi điện đến văn phòng sở y tế

địa phương, nơi chị từng được khám bệnh tuyến giáp

và thử máu

Khi đến sở, bác sỹ báo rằng chị bị AIDS, bác sỹ không

chắc là chị sẽ sống được bao lâu

2

Case study

Những tháng sau hung tin đó là chuỗi ngày buồn rầu

và lo lắng. chị không thể xua đuổi cái ý tưởng mình bị

AIDS, chị sẽ mặc áo gì sau khi chết, con cái chị sẽ

sống ra sao sau khi chị qua đời, và bạn bè chúng sẽ

nhìn chúng như thế nào

Năm 1992, bác sỹ cho chị dùng thuốc didanosine.

Biến chứng của thuốc làm chị ói mửa thường xuyên,

hay mệt mỏi và vài vấn đề khác

Chị đã tham gia vào Hội những người bị AIDS ở địa

phương

3

Case study

Người cố vấn của Hội đó nhận thấy hàm lượng tế bào

T của chị khá cao. Họ đề nghị chị nên đi tái khám

Tháng 11/1992, Betty lại nhận được 1 cú điện thoại từ

sở y tế địa phương, yêu cầu chị ghé văn phòng sớm

Chị nhận được kết quá thử nghiệm AIDS âm tính!

4

Case study

Betty kiện bác sỹ, trung tâm thử nghiệm HIV và sở y tế

Florida ra tòa.

Bồi thẩm đoàn bồi thường cho Betty 600,000 USD vì

đã phải chịu 2 năm trờ đau khổ với bản án y khoa

không có thật.

Trích AIDS update 1999: An annual overview of acquired

immune deficiency syndrome, GJ Stine, Upper Saddle

River, NJ: Prentice-Hall, 1999

5

Diagnosis

Chẩn đoán là quy trình xác định bản chất của bệnh

bằng cách xem xét các dấu hiệu và triệu chứng của

bệnh nhân, và khi cần thiết, xem xét các kết quả xét

nghiệm và khảo sát chẩn đoán hình ảnh.

Xác định điều chưa biết (the unknown) bằng cách dựa

vào những điều có thể quan sát được (qua hỏi bệnh,

khám thực thể và cận lâm sàng)

“Medicine is a science of uncertainty, and an art of

probability” , William Osler

6

Chắc chắn?

Không có phương pháp xét nghiệm nào là hoàn hảo

tuyệt đối

Mọi xét nghiệm đều có sensitivity, specificity và

accuracy nhất định

7

Kết quả xét nghiệm

True positive?

False positive?

True negative?

False negative?

8

Mean what?

Kết quả

xét nghiệm

Tình trạng thật của bệnh

Có bệnh Không bệnh

Positive (+ve) True positive False positive

Negative (-ve) False negative True negative

9

True positive = Sensitivity

True negative = Specificity

Example

Sensitivity = ?

Specificity = ?

False positive = ?

False negative = ?

10

Mammography Breast biopsy

+ve -ve

+ve 180 40

-ve 20 760

Total 200 800

Sensitivity

Phương pháp có độ nhạy cao

Cho phép loại bỏ khả năng mắc bệnh

Rất có ích nếu kết quả xét nghiệm là âm tính

Sử dụng nếu việc bỏ sót bệnh dẫn đến những hệ quả

nghiêm trọng

11

Specificity

Phương pháp có độ đặc hiệu cao

Nếu đối tượng không có bệnh, xét nghiệm ít khi cho ra

kết quả dương tính

Có ích cho việc xác định bệnh trạng

Rất có ích khi kết quả xét nghiệm là dương tính

Sử dụng nếu kết quả dương tính giả dẫn đến những

hệ quả nghiêm trọng cho bệnh nhân

12

Case study

Nữ, 55 tuổi, không có tiền sử ung thư vú

Mammography kết quả +ve

Sens 75 – 90 %

Spec 90 – 95 %

Xác suất đối tượng bị ung thư vú là bao nhiêu?

13

Actually

100,000 Phụ nữ độ tuổi 55

Ung thư vú 1,000

900 +ve 100 -ve

Không ung thư 99,000

4,950 +ve

90,050 -ve

14

Prevalence 1%, PPV=𝟗𝟎𝟎

𝟗𝟎𝟎+𝟒,𝟗𝟓𝟎

Positive (& negative)

predictive value

Khả năng mắc bệnh trong điều kiện một kết quả +ve

𝒔𝒆𝒏𝒔𝒊𝒕𝒊𝒗𝒊𝒕𝒚 ∗ 𝒑𝒓𝒆𝒗𝒂𝒍𝒆𝒏𝒄𝒆

𝒔𝒆𝒏𝒔𝒊𝒕𝒊𝒗𝒊𝒕𝒚 ∗ 𝒑𝒓𝒆𝒗𝒂𝒍𝒆𝒏𝒄𝒆 + 𝟏 − 𝒔𝒑𝒆𝒄𝒊𝒇𝒊𝒄𝒊𝒕𝒚 ∗ (𝟏 − 𝒑𝒓𝒆𝒗𝒂𝒍𝒆𝒏𝒄𝒆)

15

Likelihood ratio

LR+ = 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦

1−𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 =

𝑡𝑟𝑢𝑒+𝑣𝑒

𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒+𝑣𝑒 =

?

? = ?

LR- = 1 − 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦

𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 =

𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒−𝑣𝑒

𝑡𝑟𝑢𝑒−𝑣𝑒 =

?

? = ?

Sự chính xác của xét nghiệm

16

PLR > 10 Khả năng mắc bệnh cao

PLR = 5 – 10 Khả năng mắc bệnh trung bình

PLR = 2 – 5 Khả năng mắc bệnh thấp

PLR < 2 Khả năng mắc bệnh rất thấp

PLR = 1 Xét nghiệm vô dụng

17

Fagan TJ. Nomogram for Bayes theorem.

N Engl J Med 1975;293:257.

LR+ = 18

Diễn giải cho đối tượng 18

Continuous variable 19

Ted O. Morgan, et al. Age-Specific Reference

Ranges for Serum Prostate-Specific Antigen

in Black Men.

N Engl J Med 1996; 335:304-310

DOI: 10.1056/NEJM199608013350502

Kết quả nhiều xét nghiệm

Xét nghiệm song song

o Độc lập nhau => Senstotal = Sensmax

o Không độc lập => mô hình thống kê như mô hình hồi quy logistic

Xét nghiệm nối tiếp (serial tests)

Thường tăng Spec và PPV nhưng giảm Sens

Nếu nối tiếp nhau +ve => tin tưởng hơn về khả năng mắc bệnh

Nếu âm tính => nguy cơ bỏ sót bệnh

Yêu cầu không quá gấp, xét nghiệm đắt tiền/xâm phạm

20

PPV cho serial tests

Step 1: PSA +ve

Odds0 = 0.033 / (1 – 0.033) = 0.034

PLR = 0.67 / (1 – 0.97) = 22.33

Odds1 = 0.034 * 22.33 = 0.762

PPVPSA

= 0.762 / (1 + 0.762) = 0.433

Step 2: DRE +ve

Odds0 = 0.433 / (1 – 0.433) = 0.762

PLR = 0.50 / (1 – 0.94) = 8.33

Odds1 = 0.762 * 8.33 = 6.35

PPVPSA + PSA

= 6,35 / (1 + 6.35) = 0.86

21

Ví dụ: Trong quần thể có nguy cơ ung thư tuyến tiền liệt, P = 3,3 %

PSA: Sens = 67%, Spec = 97%

DRE: Sens = 50%, Spec = 94%

Khi chưa có kết quả nào, xác suất mắc bệnh là 3,3%

Sau khi có PSA +ve, xác suất tăng lên 43,3%

Sau khi có thêm DRE +ve, xác suất tăng lên 86%

Reference

Nguyễn Văn Tuấn. Y học thực chứng (Evidence-baced

medicine). Nhà xuất bản Y học 2015

22

“Điều thầy mong mỏi là các em thấy được cái tuyệt vời

của tri thức trong nghề mà thầy trò mình đã chọn. Tri

thức nó đẹp và sáng hơn cái hào quang giả tạo của

nghề thầy thuốc cũng như những lợi nhuận béo bở mà

nó mang lại” Thầy Phùng Trung Hùng

“Học để hạnh phúc

học để giúp người khác hạnh phúc

học để xã hội hạnh phúc hơn” Thầy Ngô Dũng Tuấn

23

Photo by keith ellwood - Creative Commons Attribution License https://www.flickr.com/photos/76377775@N05 Created with Haiku Deck

24

Photo by tim caynes - Creative Commons Attribution-NonCommercial License https://www.flickr.com/photos/70021771@N00 Created with Haiku Deck

25

Photo by Avard Woolaver https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/

26