우도비, LR : Likelihood Ratios
진단 검사와 우도비
오늘은 진단 검사와 관련이 있는 우도비에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 일상적인 임상 실습에서 진단 테스트 결과를 해석하는 데 유용한 우도비를 살펴 봅니다.진단 검사는 질병이 있거나 없는 대상을 식별하는 데 사용됩니다. 민감도와 특이성은 임상에 직접 적용 할 수 없습니다. 이는 질병이 있거나 없는 경우 테스트 결과를 알려주기 때문입니다. 클리닉에서는 양성 또는 음성 테스트 결과가 주어 졌을 때 관심있는 질병의 존재 또는 부재 가능성을 알려주기 위해 예측 값에 더 의존합니다. 예측값은 테스트를 받는 인구의 질병 유병률에 크게 영향을 받습니다. 임상적 관점에서 유용한 진단 검사의 다른 측정 방법을 살펴 봅니다.
LIKELIHOOD RATIOS, 우도비
우도비는 질병에 걸린 사람이 질병이 없는 사람과 비교하여 특정 검사 결과를 가질 확률을 비교합니다. 이들은 양성 테스트 결과에 대한 우도 비율 (LR+) 과 LR-에 대한 우도비로 표시됩니다.
LR +
질병에 걸린 사람이 양성으로 판정 된 확률 / 질환이 없는 사람이 양성으로 판정된 확률
즉, LR + = 참 양성 / 거짓 양성
LR –
질병에 걸린 사람이 음성으로 판정했을 확률 / 질환이 없는 사람이 음성으로 판정했을 가능성.
즉, LR- = 거짓 음성 / 참 음성
100 명의 환자를 대상으로 폐색전증 진단을 위한 D-dimer 검사를 수행 한 가상의 예를 살펴 보겠습니다. 폐혈관 조영술을 표준으로 사용.
[Table 1]
Number of subjects in whom pulmonary embolism was detected using perfusion scan (the gold standard) versus the results of the blood test for D-dimer (test whose perfomance is under evaluation
D-dimer 검사에 대한 LR +
D-dimer 검사가 양성인 폐색전증 환자의 확률 / D-dimer 검사가 양성인 폐 색전증이 없는 환자의 확률
D-dimer 테스트에 대한 LR + = (7/10) / (13/90) = 4.85
즉, 폐색전증이 있는 사람은 폐색전증이 없는 사람보다 D-dimer 양성 검사를 받을 가능성이 4.85 배 더 높습니다.
유사하게,
D-dimer 검사에 대한 LR-
D-dimer 검사가 음성인 폐색전증 환자의 확률 / D-dimer 검사가 음성인 폐색전증이 없는 환자의 확률
D-dimer 테스트의 경우 LR- = (3/10) / (77/90) = 0.35
즉, 폐색전증이 있는 사람은 폐색전증이 없는 사람보다 D-dimer 음성 검사를 받을 가능성이 0.35 배 높습니다.
이것은 또한 다음과 같이 해석 될 수 있습니다. 폐색전증이 없는 사람은 폐색전증이 있는 사람보다 D-dimer 검사 음성이 약 3 배(=1/0.35) 더 높습니다.
진단 테스트를 위한 일반 2 × 2 분할 표의 컨텍스트에서 위의 정의를 볼 수 있습니다.표 2]. 다음과 같이 민감도와 특이성으로도 표현할 수 있습니다.
[Table 2]
A generic 2 x 2 contingency table for assessing the perfomance of a diagnostic test
LR+=(a/[a+c])/(b/Cb-d])
LR-=(c/[a- c])/(d/Cb-d])
TP=True positive
FN=False negative
FP=False positive
TN=True negative
LR+= Likelihood ratio for a positive test result
LR-=Likelihood ratio for a negative test result
테이블 2
진단 테스트의 성능을 평가하기 위한 일반 2 × 2 분할 표
LR + = 민감도 / (1-특이성)
LR- = (1-감도) / 특이성
[Mov] Likelihood Ratios Explained
우도비의 해석
1.0의 우도비는 질병이 있는 사람과 없는 사람간에 특정 검사결과 (LR +의 경우 양성 결과 및 LR-의 경우 음성 결과)의 확률에 차이가 없음을 나타냅니다.
가능성 비율이 > 1.0 은 특정 검사결과가 질병이 없는 사람보다 질병이 있는 사람에서 발생할 가능성이 더 높음을 나타내는 반면, 가능성 비율이 <1.0이면 특정 검사 결과가 질병이 없는 사람보다 질병이 있는 사람에서 발생할 가능성이 낮음을 나타냅니다.
LR이 1.0의 값에서 멀어짐에 따라 질병의 유무와의 연관성이 증가합니다. 따라서 LR+ 가 매우 높고, LR- 가 매우 낮은 검사는 더 큰 식별 능력을 가지며 LR이 > 10 또는 <0.1 인 검사는 진단을 설정하거나 제외하는 데 매우 유용합니다.
우도비에 대한 질병 유병률의 변화 효과
진단 테스트에서 특정 테스트를 받는 사람의 질병 유병률은 임상 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 또한, 진단 테스트의 성능 특성 중 일부가 테스트 대상 간의 질병 유병률의 변화에 따라 달라진다고 했습니다.
테이블 3는 후자의 근본적인 특성(즉, 민감도 및 특이성) 이 변하지 않는 한, 검사의 LR+ 및 LR- 에 대한 질병 유병률의 변화 효과를 보여줍니다. 표에 포함된 세 가지 임상 시나리오에서 폐색전증의 유병률은 다를 것으로 예상됩니다. 이것들이 각각 1 %, 10 %, 30 %라고 (가설적으로) 가정해봅니다. 이 표의 계산에서 알 수 있 듯이 폐색전증의 유병률 변화에도 불구하고 LR+ 는 4.85이고 LR- 는 각 상황에서 0.35로, 가능성 비율이 질병 유병률에 영향을받지 않음을 보여줍니다.
[Table 3]
Expected perfomance of D-dimer test for pulmonary embolism in 1000 inpatients in a hospital in difference situations (with varymg disease prevalence rates-hypothetically presumed as 19% 10%. and 30%, respecMvely). provided the sensitivity and the specificity of the test remain unchanged (70% and 85.6%, respectively. here)
* LR+ = (7/10) / (143/990) = 4.85
* LR- = (3/10) / (847/990) = 0.35
** LR+ = (70/100) / (130/900) = 4.85
** LR- = (30/100) / (770/900) = 0.35
*** LR- = (210/300) / (101/700) = 4.85
*** LR- = (90/300) / (599/700) = 0.35
LR+ = Likelihood ratio for a positive test result
LR- = Likelihood ratio fora negative test result
[테이블3]
다양한 상황 (다양한 질병 유병률 :가설적으로 각각 1%, 10% 및 30%로 추정 됨) 에 있는 병원의 입원 환자 1000 명을 대상으로 한 폐색전증에 대한 D-dimer 검사의 예상 성능은 환자의 민감도와 특이성을 제공했습니다. 테스트는 변경되지 않습니다. (여기서는 각각 70 % 및 85.6 %)
우도비(LIKELIHOOD RATIOS)의 임상적 적용
임상 실습에서 우도비를 효과적으로 적용하려면 검사전 확률(pretest probability)의 개념을 이해해야 합니다. 검사전 확률(pretest probability)은 진단검사 결과가 알려지기 전에 피험자가 질병에 걸렸을 확률을 의미합니다. 이는 해당 집단의 질병 유병률과 환자의 배경 이력, 증상 및 징후에 따라 다릅니다.
지수 환자에서 질병의 검사전 확률(pretest probability)과 우도비를 알면, 다음 공식을 사용하여 양성 및 음성 검사 결과와 관련된 검사 후 확률을 계산할 수 있습니다.
테스트 후 확률 = 테스트 전 확률 × 우도비
Posttest odds = pretest odds × likelihood ratio
여기서 ‘확률(odds)’과 ‘확률(probability)’ 이 동일하지 않다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그러나 다음과 같이 서로 파생될 수 있습니다.
Odds = probability/(1 − probability)
Probability = odds/(1 + odds)
따라서 LR+ 및 LR- 가 변하지 않더라도 특정 검사결과 (양성 또는 음성)의 검사 후 확률은 검사전 확률이 다른 환자에서 다릅니다. 예를 들어, 폐색전증 진단을 고려하고 있는 숨이 차는 두 피험자를 고려해 보겠습니다.
(i) 사례 A : 65 세 암환자가 중환자이고, 지난 4 일 동안 움직이지 않았던 환자
(ii) 사례 B : 일주일 전 탈장수술 후, 거의 즉시 정상활동을 재개 한 25세 남성
분명히 폐색전증에 대한 검사전 확률은 사례 B보다 사례 A에서 훨씬 더 높습니다. 테이블3 에서, 폐색전증의 유병률 (또는 사전 검사 확률)은 각각 30 % 및 1 %입니다.
양성 D-dimer 테스트의 해석은 이 두 경우에서 매우 다를 것입니다. 테이블4와 같이, D-dimer 테스트가 양성인 경우 검사후 확률(posttest odds)을 케이스 A와 케이스 B에 대해 각각 2.04 와 0.05로 계산할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 확률(odd)을 확률(probability)로 다시 변환하여 폐색전증의 검사후 확률(posttest )을 구할 수 있습니다.이 확률은 각각 67% 와 5%입니다.
[Table4]
Calculation of posttest probability for two patients with different pretest probabilities of pulmonary embolism
LR+ = Likelihood raito of a positive test (assunmed as 4.85, based on data in Tabe 1)
LR- = Likelihood raito of a nagaitve test (assunmed as 0.35, based on data in Tabe 1)
마찬가지로 사례 A와 사례 B에서 D-dimer 검사가 음성이면 폐색전증이 각각 13 % 및 0.35 %의 검사 후 확률을 의미합니다. [테이블4]
검사후 확률(posttest probability)을 계산하는 더 간단한 방법
검사전 확률(pretest probability)과 우도비(likelihood ratio)에서 검사후 확률(posttest probability)을 계산하려면 여러 단계가 필요합니다. 이를 단순화하기 위해 Fagan(1975년)은 계산이 필요없는 사용하기 쉬운 계산도표(nomogram)를 만들었습니다.
McGee는 10 % ~ 90 % 사이의 검사전 확률에 대해 다른 우도비에 대한 확률의 대략적인 변화에 대한 정보를 제공하는 더 간단한 방법을 제안했습니다.
우도비의 한계
• 우도비는 민감도와 특이성을 평가하는 데 사용되는 데이터와 유사한 데이터를 사용하여 생성됩니다. 따라서 우도비의 정확도는 이러한 값이 파생된 연구의 품질에 따라 달라집니다.
• 임상 환경에서 우도비를 적용하려면 종종 주관적인 검사전 확률 추정이 필요합니다. 질병의 검사전 확률이 인구의 유병률과 비슷해 보일 수 있지만, 이것은 사실이 아닙니다. 위험 요인과 증상에 따라 환자 그룹마다 다를 수 있습니다. 예를 들어, 종아리 압통이 있거나 심부정맥 혈전증의 이전 병력이 있는 65세 중환자 암 환자의 경우 폐색전증의 검사전 확률은 위의 예에서 언급 된 30 % 보다 훨씬 더 높을 것입니다. 각 환자는 자신의 위험 요인, 증상 및 징후를 제시하여 관심있는 질병에 걸릴 가능성을 알려줍니다. 따라서 질병의 검사전 확률 추정치는 개별화되고 환자의 상태에 맞게 조정되어야합니다.
• 환자는 여러가지 진단 검사를 받을 수 있습니다. 이러한 각 검정에 대한 우도비를 알고 있더라도 검사후 확률을 추정하기 위해 이러한 서로 다른 우도비를 합산하는 방법에 대한 합의는 없습니다. 예를 들어, 두 가지 검사, 즉 우심실 부전 가상 LR + 및 D-dimer (가설 LR + 4.85)에 대한 병상 심초음파 검사를 받고 둘 다 양성으로 테스트된 폐색전증이 의심되는 환자를 고려해 보겠습니다. 폐색전증에 걸릴 확률은 단 한 번의 검사만 받은 사람보다 양성 결과가 더 높을 것입니다. 그러나 폐색전증의 검사후 확률을 계산하는 가장 좋은 방법은 이 비율을 합산할지, 곱할지 또는 순차적으로 사용할지 여부는 불분명합니다.
