Tanısal Olasılık Oranı – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Tanısal Olasılık Oranı
TP, TN, FP, FN Kutu 14.1’deki 22 tablosunda belirtildiği gibi gerçek pozitif, gerçek negatif, yanlış pozitif ve yanlış negatif tanıların sayılarıdır. Hesaplama problemlerini önlemek için bu istatistiği hesaplamadan önce herhangi biri sıfırsa, dört sayının tümüne küçük bir miktar (tipik olarak 0,5) eklemek gerekir. Bazı yazarlar bunu tüm çalışmalara rutin olarak yapmayı tavsiye ediyor. Tanısal olasılık oranı, duyarlılık ve özgüllükten veya olabilirlik oranlarından da hesaplanabilir.
LR +ve, pozitif bir sonuç için olabilirlik oranı ve LR –ve, negatif bir sonuç için olabilirlik oranıdır. Farklı duyarlılıklar, özgüllükler ve pozitif ve negatif olasılık oranları için tanısal olasılık oranlarına ilişkin örnekler verilmiştir.
Bir test hiçbir tanısal kanıt sağlamadığında (duyarlılık + özgüllük = 1), yükselen köşegene karşılık gelen tanısal olasılık oranının 1 olduğuna dikkat edin. Jaeschke’nin ikna edici ve güçlü tanısal kanıtlara yönelik kılavuzlarına10 karşılık gelen tanısal olasılık oranlarını göz önünde bulundurmak, DOR değerleri için yararlı bir şekilde yüksek olabilecek bir gösterge sağlar.
Örneğin, 25’lik bir DOR, 5’lik bir pozitif olasılık oranına ve 0·2’lik negatif olasılık oranına karşılık gelebilirken, 100’lük bir DOR, 10’luk bir pozitif olasılık oranına ve 0·1’lik bir negatif olasılık oranına karşılık gelebilir. her iki kriter de aynı testte karşılanmaktadır. Şekil 14.1’deki veriler için, 25 mm, 20 mm, 15 mm ve 10 mm’lik kesme noktaları için DOR’lar, güçlü tanısal kanıt için Jaeschke’nin değerleri civarında sırasıyla 19, 19, 22 ve 29’dur.
Tanısal olasılık oranı sonuçları tek bir sayı olarak özetlerken, duyarlılık ve özgüllük veya olabilirlik oranlarında yer alan önemli bilgilerin atıldığını belirtmek önemlidir. Özellikle, yüksek duyarlılığa ve düşük özgüllüğe sahip testler ile düşük duyarlılığa ve yüksek özgüllüğe sahip testler arasında ayrım yapamaz. Örneğin, duyarlılığı 0.90 ve özgüllüğü 0.60 olan bir testin DOR’u, duyarlılığı 0.60 ve özgüllüğü 0.90 olan bir testin DOR’u ile tamamen aynıdır.
Tahmin Değerleri
Tanısal performans ölçütlerinin dördüncü seti, tahmin değerleri, pozitif veya negatif test sonuçlarının doğru olma olasılıklarını tanımlar ve Kutu 14.3’te belirtildiği gibi hesaplanır. Kutu 14.1’deki hesaplamaların aksine, tahmin değerlerinin hesaplamalarının 22 tablosunun satırlarında yapıldığına ve bu nedenle çalışma örneğindeki hastalığın prevalansına bağlı olduğuna dikkat edin.
Bir hastalık ne kadar yaygınsa, olumlu bir sonucun doğru ve olumsuz bir sonucun yanlış olması daha olasıdır. Klinisyenler genellikle tek bir hastanın test sonuçlarını yorumlarken tanısal performansın en yararlı ölçütleri olarak öngörücü değerleri dikkate alsalar da, sistematik incelemelerde nadiren kullanılırlar.
negatif prediktif değer nedir
Negatif olabilirlik oranı
pozitif prediktif değer nedir
duyarlılık ve özgüllük hesaplama
Likelihood ratio nedir
Pozitif prediktif değer
spesifite
spesifite nedir
Sistematik bir incelemeye dahil edilen çalışmalarda hastalık prevalansı nadiren sabittir, bu nedenle pozitif ve negatif tahmin değerleri arasında genellikle kabul edilemez derecede yüksek bir heterojenlik vardır, bu da onları etki ölçümleri için uygun olmayan seçenekler haline getirir.
Burada, anlaşılması ve uygulanması en kolay özet istatistikler olan, ancak araştırmalar arasında genellikle heterojen oldukları için nadiren bir meta-analiz için tercih edilen özet olan, RKÇ’lerin sistematik incelemelerindeki risk farklılıklarının tahmini ile bir analoji vardır.
Bununla birlikte, öngörücü değerler, sistematik incelemelerin sonuçlarından dolaylı olarak tahmin edilebilir. Bir testin öngörücü değerleri, test sonrası olasılıklar olarak düşünülebilir ve bu nedenle, daha önce açıklandığı gibi Bayes Teoremi11’in uygulanmasıyla özet olabilirlik oranlarından tahmin edilebilir.
Bu durumda ön test olasılığı popülasyon yaygınlığı ile tahmin edilir: pozitif olabilirlik oranının uygulanması pozitif tahmin değerini verir. Negatif tahmin değeri, negatif olabilirlik oranının uygulanmasıyla ve elde edilen test sonrası olasılığın birinden çıkarılmasıyla hesaplanabilir.
Teşhis Doğruluğu Çaışmalarının Sistematik ;ncelemeleri
Teşhis doğruluğu araştırmalarını sistematik olarak gözden geçirmenin terapötik müdahaleleri gözden geçirmeden farklı olduğu üç ana yol vardır: elektronik literatür taraması için arama terimlerinin seçimi, çalışma kalitesinin değerlendirilmesi için kriterler ve sonuçların istatistiksel kombinasyonu için yöntemler.
Literatür Arama
Sistematik bir inceleme için çalışmaların tanımlanması, tipik olarak hem elektronik hem de manuel aramaların yapılmasını içerir. Manuel aramalar, anahtar veya indekslenmemiş dergilerin elle aranmasını, referans listelerinin ve bibliyografyaların gözden geçirilmesini ve uzmanlarla iletişime geçilmesini içerebilir.
Bu süreç, teşhis doğruluğunun sistematik incelemeleri için, randomize kontrollü çalışmaların incelemelerinden farklı değildir.
Bununla birlikte, tanısal doğruluk çalışmaları için elektronik veri tabanı araştırmaları, randomize çalışmalara göre daha zor ve daha az üretken olabilir.
Bazen sadece test adını kullanarak yapılan basit bir aramanın hassas olduğu kanıtlanabilir, ancak birçok tanı teknolojisi (ultrason, röntgen ve seroloji testleri gibi) tıpta çeşitli alanlarda kullanılmaktadır, bu nedenle uygun ve uygun olmayan çalışmaların bir karışımı alınır ve arama spesifik olmaz. Aramaya hastalık terimlerini dahil etmek yardımcı olabilir.
Teşhis testlerinin adları, randomize kontrollü denemeler için giriş kriterlerinin açıklamalarında olduğu gibi, diğer tasarımların çalışmalarının özetlerinde de rutin olarak belirtilebilir. Bu, çok sayıda alakasız çalışmaya ulaşan aramalara yol açabilir.
Teşhis doğruluğunu dikkate alma olasılığı en yüksek olan çalışmaları belirlemek için metodolojik arama filtreleri geliştirmek için araştırmalar yapılmıştır. Teşhis doğruluğu çalışmalarının yerini tespit etmek için faydalı olduğu tespit edilen indeksleme terimlerinin ve metin kelimelerinin bir özeti verilmiştir.
“Duyarlılık-ve-özgüllük” indeksleme terimi bu çalışmalar için en uygun gibi görünmektedir, ancak tutarsız bir şekilde kullanılmaktadır ve duyarsızdır. Alternatif MeSH terimi “tanı”, bütün bir ek terim ağacını içerir ve sonuç olarak düşük özgüllüğe sahiptir.
“Teşhis” terimi, belirli bir hastalığın teşhisi ile ilgili makalelerle yapılan bir aramayı sınırlamak için bir hastalık terimine eklenen bir alt başlık olarak daha faydalı bir şekilde kullanılabilir. Raporlama sonuçlarında “duyarlılık”, “özgüllük”, “tahmin değeri” ve “olasılık oranı” gibi kelimelerin artan kullanımı, onları metodolojik bir filtreye dahil edilecek metin kelimeleri için faydalı adaylar haline getirmektedir.
duyarlılık ve özgüllük hesaplama Likelihood ratio nedir Negatif olabilirlik oranı negatif prediktif değer nedir Pozitif prediktif değer pozitif prediktif değer nedir spesifite spesifite nedir