1 / 36

Statistički testovi za ispitivanje usporedivosti metoda

Statistički testovi za ispitivanje usporedivosti metoda. Ana -M aria Šimundić. KLINIČKI ZAVOD ZA KEMIJU Klinički bolnički centar Sestre Milosrdnice, Zagreb. Statistički program?. licenca po računalu ($395.00 = 2,214.14 HRK). http://www.medcalc.org. Što ne raditi?.

brook
Download Presentation

Statistički testovi za ispitivanje usporedivosti metoda

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. Statistički testovi za ispitivanje usporedivosti metoda Ana-Maria Šimundić KLINIČKI ZAVOD ZA KEMIJUKlinički bolnički centar Sestre Milosrdnice, Zagreb

  2. Statistički program? • licenca po računalu ($395.00 = 2,214.14 HRK) http://www.medcalc.org

  3. Što ne raditi? • t-test za nezavisne uzorke nikako ne raditi • parni t-test (za zavisne uzorke) samo je donekle ispravno koristiti: • isključivo kao metodu vrlo grube procjene usporedivosti. • parni t-test ne može utvrditi postoji li proporcionalna ili konstanstna razlika između dvije metode. • statistička značajnost – klinička značajnost??

  4. Izbor statističkog testa Marius Marusteri, Vladimir Bacarea. Comparing groups for statistical differences: how to choose the right statistical test?BiochemiaMedica 2010;20(1):15-32.

  5. Zašto ne t-test?

  6. Što ne raditi? • korelacija • nipošto nije preporučeno niti dovoljno za donošenje odluke o usporedivosti dviju metoda • ne može ukazati na postojanje proporcionalne ili konstantne pogreške

  7. Zašto ne raditi korelaciju? r = 1,00 P<0,0001

  8. Vizualni pregled – prvi korak pri ispitivanju usporedivosti metoda • sve podatke treba najprije vizualno pregledati • postoje li ekstremne vrijednosti (engl. outliers), • grube pogreške nastale prilikom upisa podataka, • uvid u prirodu odnosa dviju metoda, • raspon vrijednosti obuhvaćenih usporedbom. • za vizualni pregled dobivenih rezultata možemo koristiti graf: • raspršenja vrijednosti (engl. scatter plot) • razlike između dobivenih mjerenja (engl. difference plot).

  9. Scatter plot. Grafički prikaz rezultata dobivenih ispitivanjem usporedivosti dvije metode za određivanje koncentracije glukoze u venskoj plazmi.

  10. Scatter plot koji ukazuje na dobru usporedivost ispitivanih metoda

  11. Bland Altmanov graf (tzv. difference plot)

  12. Grafički prikaz po Krouweru - konstantno odstupanje (tzv. bias) usporedne metode u odnosu na postojeću.

  13. Ispravak pogreške iz priručnika! konstantno odstupanje!!!

  14. Primjer:Usporedba metoda za HbA1c • Provedena je usporedba određivanja HbA1c reagensima tvrtke Abbott na analizatoru AxSYM (Metoda 1) s dva sustava: • Metoda 2: reagens tvrtke Pointe Scientific na analizatoru Olympus AU2700 • Metoda 3: reagens tvrtke Olympus na analizatoru Olympus AU2700 • Načinjena je usporedba 102 uzoraka krvi bolesnika u širokom koncentracijskom rasponu.

  15. Grafički prikaz raspršenja

  16. Grafički prikaz razlika tzv. Mountain plot

  17. Kvantitativna analiza odstupanja VIZUALNI PREGLED postoji odstupanje nema odstupanja utvrditi mjeru odstupanja konstantno odstupanje • apsolutan iznos prosječnog odstupanja izražen u mjernim jedinicama je najbolja mjera usporedivosti proporcionalno odstupanje • najbolja mjera odstupanja je relativan iznos %

  18. Odstupanje je prisutno, što dalje? usporediti odstupanje s granicama prihvatljivosti odstupanja su unutar granica prihvatljivosti odstupanja su izvan granica prihvatljivosti • nije potrebno raditi daljnju analizu. • statistička analiza • Demingova regresijska analiza • Passing-Bablok regresijska analiza

  19. Regresijska analiza

  20. Osnovna postavka regresijske analize • metode su usporedive • između dvije metode postoji odnos: Y = A + BX • ne postoji konstantna pogreška (A) • ne postoji proporcionalna pogreška (B) Y Y = A + BX Y = 0 + 1X Y = X A = 0 B = 1 X

  21. Interval pouzdanosti Y A = 0 B = 1 X Y = A + BX Y = 0 + 1X Y = X A = 0 B = 1

  22. Interval pouzdanosti Y A = 0 X Y = A + BX Y = 0 + 1X Y = X A = 0 B = 1

  23. Interval pouzdanosti Y A ≠ 0 X Y = A + BX Y = 0 + 1X Y = X A = 0 B = 1

  24. Interval pouzdanosti B = 1 Y X Y = A + BX Y = 0 + 1X Y = X A = 0 B = 1

  25. Interval pouzdanosti B = 1 Y B ≠ 1 X Y = A + BX Y = 0 + 1X Y = X A = 0 B = 1

  26. Demingova regresija – unos podataka(usporedba dvije metode za HbA1c)

  27. Demingova regresija – rezultati(usporedba dvije metode za HbA1c)

  28. Demingova regresija – rezultati(usporedba dvije metode za HbA1c)

  29. Demingova regresija – rezultati(prikaz razlika) (usporedba dvije metode za HbA1c)

  30. Demingova regresija (nepreciznost metoda) (usporedba dvije metode za HbA1c)

  31. Passing Bablok usporedba dvije metode za HbA1c kako dobro se linearan model uklapa u podatke

  32. Passing-Bablok regresija – rezultati(usporedba dvije metode za HbA1c) Y = A + BX Y = -1,9 (-3,1-(-1,0)) + 1,6 (1,4-1,8) x

  33. Passing-Bablok regresija – rezultati(usporedba dvije metode za HbA1c)

  34. Što kad metode nisu usporedive? • metoda se ne prihvaća • metoda se prihvaća • novi referentni interval • obavijestiti sve korisnike o promjeni

  35. Na kraju... Odgovornost medicinskih biokemičara: osigurati da se u laboratoriju koriste samo provjerenemetode, čije su nam analitičke značajke poznate, provjerene i prihvatljive.

More Related