1 / 58

Medicinsko odlučivanje

Medicinsko odlučivanje. Jelena Marinković Institut za medicinsku statistiku i informatiku. Šta je odluka ?. Odluka je ireverzibilan izbor između alternativnih načina alokacije vrednih resursa. Šta odluku čini teškom ?. Složenost Nesigurnost uključujući ograničen skup informacija

jirair
Télécharger la présentation

Medicinsko odlučivanje

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Medicinsko odlučivanje Jelena Marinković Institut za medicinsku statistiku i informatiku

  2. Šta je odluka? • Odluka je ireverzibilan izbor između alternativnih načina alokacije vrednih resursa

  3. Šta odluku čini teškom? • Složenost • Nesigurnost uključujući ograničen skup informacija • Dinamički efekti • Veliki ulozi • Nejasne alternative • Nejasne preference

  4. Odlučivanje • Po pravilu je vezano sa situacijama čiji se ishodi ne mogu unapred predvideti. Znači, uvek postoji RIZIK za svaku odluku. • Primena naučnih (kvantitativnih/kvalitativnih) metoda u procesu donošenja odluka.

  5. Odlučivanje (2) • Posebno, Teorija odlučivanja predstavlja primenu statističke analize na probleme odlučivanja na takav način da se što je moguće više smanji verovatnoća donošenja pogrešnih odluka.

  6. Verovatnoća Mera neizvesnosti (nesigurnosti), mera slučajnosti događaja.

  7. Bajesova teorema Kvantitativna metoda za izračunavanje a posteriori verovatnoća ako su poznate a priori verovatnoće uz korišćenje uslovnih verovatnoća i osnovnih osobina verovatnoće.

  8. Tipične medicinske odluke • Dijagnoza (metod revizije verovatnoća - operativne karakteristike dijagnostičkih testova i Bajesova teorema) • Izbor tretmana (a. stabla odlučivanjai b. verovatnoća “praga osetljivosti” )

  9. Dijagnostički proces a priori verovatnoća ili verovatnoća bolesti pre dijagnostičkog testa • I korak: početni sud o prisustvu bolesti • II korak: anamneza i objektivni pregled • III korak: dijagnostički test(ovi) a posteriori ili verovatnoća bolesti posle dijagnostičkog testa

  10. Uloga metoda revizije verovatnoće Posteriori verovatnoca Verovatnoca a priori Posle nalaza Pre nalaza Negativninalaz 1 0 Verovatnoća bolesti Dijagnoza

  11. Uloga metoda revizije verovatnoće a prioriverovatnoća a posteriori verovatnoća Pre nalaza Posle nalaza Patološki nalaz 1 0 Verovatnoća bolesti Dijagnoza

  12. Procena a priori verovatnoće • Subjektivna (heuristike) • Objektivna (prevalencija, klinička grupa, klinička pravila predviđanja)

  13. Dijagnostički testovi • Merenje operativnih karakteristika dg testova: • Mere slaganja (senzitivnost i specifičnost) • Mere neslaganja (stopa lažno pozitivnih i stopa lažno negativnih)

  14. prag, granična vrednost bolestan normalan Stvarno negativni (SN) Stvarno pozitivni (SP) LN LP

  15. Tablica kontingencije

  16. Primer 1. Skrining ELISA testom davaoca krvi na HIV virus. Da bi se izmerila njegova vrednost test je urađen kod 400 davalaca. Kod 100 ljudi koji stvarno imaju antitela Elisa je u 98 dala pozitivan rezultat, a kod 300 bez antitela u 3 je rezultat bio pozitivan. Ako je test pozitivan koliko smo sigurni da davalac ima HIV virus? Ako je test negativan, da li je i virus odsutan?

  17. Primer HIV • Šta je senzitivnost? • Šta je stopa lažno pozitivnih? • Šta je specifičnost?

  18. Primer HIV (2) SSP = senzitivnost= p[+l B ] = stopa stvarno pozitivnih SP SSP = SP + LN 98 SSP = 98 + 2 SSP = .98

  19. Primer HIV (3) SLP = p[+l bezB ] LP SLP = LP + SN 3 SLP = 3 + 297 SLP = .01

  20. Primer HIV (4) SSN = specifičnost p[-l bezB ] SN SSN = SN + LP 297 SSN = 297 + 3 SSN = .99

  21. Prediktivna vrednost dg testa • Pozitivna prediktivna vrednost (broj bolesnih sa pozitivnim testom u odnosu na ukupan broj pacijenata sa pozitivnim testom) • Negativna prediktivna vrednost testa (broj zdravih sa negativnim testom u odnosu na ukupan broj pacijenata sa negativnim testom)

  22. Pozitivna Prediktivna Vrednost Deo osoba sa patološkim nalazom koje imaju bolest broj osoba sa bolešću i patološkim nalazom PPV = broj osoba sa patološkim nalazom SP PPV = SP + LP

  23. Negativna Prediktivna Vrednost Deo osoba sa normalnim nalazom koje nemaju bolest broj osoba sa normalnim nalazom BEZ bolesti NPV = broj osoba sa normalnim nalazom SN NPV = SN + LN

  24. Primer 1. (nastavak) • PPV= 0.97 verovatnoća da je antitelo prisutno kod pacijenta sa pozitivnim testom • NPV=0.99 verovatnoća da pacijent sa negativnim testom stvarno nema antitela

  25. A posteriori verovatnoća • Kolika je verovatnoća bolesti ako je dobijena nova informacija (o rezultatu dg testa)? • P(B/+) Verovatnoća bolesti ako je rezultat testa pozitivan • P(B/-) Verovatnoća bolesti ako je rezultat testa negativan Korišćenje Bajesove teoreme! Revizija verovatnoća!

  26. Bajesova Teorema SSP p[B] x p[+lB] p[Bl+] = {p[B] x p[+lB]} + {p[bez B] x p[+lbezB]} SLP 1 - p[B]

  27. Kada je dobijen normalan rezultat testa SLN p[B] x 1 - SSP p[Bl-] = {p[B] x 1 - SSP} + {1 - p[B] x 1 - SLP} SSN Klinički korisna forma

  28. Kada je dobijen patološki rezultat testa p[B] x SSP p[Bl+] = {p[B] x SSP} + {1 - p[B] x SLP} Kliničkikorisna forma

  29. Primer 3. Test opterećenja ima senzitivnost 0.65 i stopu lažno pozitivnih od 0.20. a. Verovatnoća pre testa za srčanu bolest bila je 0.95. Kolika je verovatnoća posle testa ako je test opterećenja bio pozitivan? b.Kolika je verovatnoća posle testa pod istim uslovima ali je verovatnoća pre testa bila 0.75?

  30. Značaj verovatnoće apriori Prevalenca HIV Antitela u žene dobrovoljnog davaoca krvi =0.0001 0.0001 x 0.98 p[Bl+] = 0.00098 + (0.9999 x 0.01) = 0.010979 p[Bl+] = 0.089

  31. Značaj verovatnoće a priori (2) Prevalenca HIV Antitelauhomoseksualnog muškarca u SF sredinom 1980-tih = 0.5 0.5 x 0.98 p[Bl+] = 0.49 + (0.51 x 0.01) = 0.4951 p[Bl+] = 0.99

  32. Pitanja i odgovori (I)

  33. Izbor tretmana - Osnovni koncepti • Slučajnost bioloških događaja • Nepredvidljivost ishoda bolesti • Nepredvidljivost ishoda tretmana • Neophodan je izbor između tretmana • Korisnost – mera preference • Očekivana vrednost – rezultat očekivan u proseku • Dužina života ili kvalitet života su česti kriterijumi mere korisnosti

  34. Koraci u analizi odlučivanja • Generisanje stabla odlučivanja • Izračunavanje očekivane vrednosti svake alternativne odluke • Izbor alternativne odluke sa najvećom očekivanom vrednošću • Analiza senzitivnosti kao provera / test zaključka analize

  35. Generisanje stabla odlučivanja • Definisanje problema odlučivanja • Identifikacija alternativnih odluka • Lista mogućih kliničkih ishoda svake od alternativnih odluka • Prezentovanje niza događaja koji vode ka različitim kliničkim ishodima serijom čvorova šansi i čvorova odluka • Izbor vremenske dimenzije problema • Određivanje verovatnoće svakog ishoda šanse • Dodeljivanje vrednosti (koristi) svakom kliničkom ishodu

  36. Bolest prisutna Ne operiši Bolest odsutna Bolest prisutna Operiši Bolest odsutna Jednostavno stablo odlučivanja Čvor šanse Ishod; Tretman sa bolešću Ishod; Tretman bez bolesti Ishod; Tretman sa bolešću Ishod; Tretman bez bolesti Čvor odluke

  37. Definicije • Čvor odluke – Tačka na stablu odlučivanja u kojoj je prisutno više izbora (simbol -kvadrat) • Čvor šanse – Tačka na stablu odlučivanja u kojoj šansa određuje koji će se ishod pojaviti (simbol - krug) • Očekivana vrednost čvora šanse (ishod lečenja - numeričke vrednosti)

  38. Primer 4. • Šezdesetšestogodišnji muškarac sa ozbiljnim artristisom oba kolena. • Momentalni glavni problem je emfizem pluća. • Njegova supruga je imala moždani udar i delimično je paralizovana. • Želi da razmisli o operaciji ugrađivanja veštačkog kolena.

  39. Definisanje problema odlučivanjaIdentifikacija alternativnih odlukaLista mogućih kliničkih ishoda svake od alternativnih odlukaPrezentovanje niza događaja koji vode ka različitim kliničkim ishodima serijom čvorova šansi i čvorova odluka

  40. Primer : ugradnja veštačkog kolena Smrt Smrt Smrt, operacija II Smrt Operacija Infekcija Preživljavanje Invalidska kolica Preživljavanje Puna pokretljivost Puna pokretljivost Bez infek. Slaba pok. Slaba pokretljivost Bez operacije Slaba pokretljivost

  41. Određivanje verovatnoće svakog ishoda šanse

  42. Izračunavanja • P(Smrt) = P(Smrt / Operacija) + P(Smrt / Infekcija) = 0.05 + 0.05*0.048 = 0.052

  43. P(Smrt/Operacija) Smrt Smrt P(Smrt/Inf.)=0.05 P(Infekcija/Smrt)=0.05 Smrt, operacija II Smrt Operacija Infekcija Preživljavanje Invalidska kolica Preživljavanje P(Prež./Inf.)=0.95 Puna pokretljivost P(Prež./Op.)=0.95 Puna pokretljivost Bez infek. P(Puna pok./Bez inf.)=0.6 Slaba pok. P(Bez inf./Prež.)=0.95 Slaba pokretljivost P(Slaba pok./Bez inf.)=0.4 Bez operacije Slaba pokretljivost

  44. Dodeljivanje vrednosti (koristi) svakom kliničkom ishodu

  45. Smrt Smrt Smrt, operacija II Smrt Infekcija Operacija Preživljavanje Invalidska kolica Preživljavanje Puna pokretljivost Puna po- kretljivost Bez infek. Slaba pok. Slaba po- kretljivost Bez operacije Slaba po- kretljivost

  46. Izračunavanje očekivane vrednosti svake alternativne odluke

  47. Smrt Smrt Smrt, operacija II Smrt Infekcija Operacija OK=2.9 Preživljavanje Invalidska kolica Preživljavanje Puna pokretljivost Puna po- kretljivost Bez infek. OK=8.4 Slaba pok. Slaba po- kretljivost Bez operacije Slaba po- kretljivost

  48. Uprosečavanje • Proces izračunavanja događaja na osnovu nekoliko uslovnih verovatnoća • Zasnovano na: • Kondicionalna nezavisnost: p[ElF]=p[E] • Pravilo množenja zajedničkih verovatnoća nezavisnih događaja: p[E,F]=p[E]*p[F] • Princip sabiranja • Množenje verovatnoće svake grane vrednošću koja joj je dodeljena i sabiranje svih vrednosti svih grana čvora

More Related