ಹೆಚ್ಚಿನ IMG ಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಡಿಯಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಅವರ ಔಷಧೀಯ ಶೀತವನ್ನು ತಿಳಿದಿದ್ದಾರೆ. ನಂತರ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಗುರುತುಗಳು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ - ಮತ್ತು ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ತರ್ಕವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡರೆ, ಅವರು ನಿಮಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರತಿಫಲ ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಅವುಗಳಿಗಿಂತ ಏಕೆ ಕಠಿಣವಾಗಿವೆ
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಉತ್ತರವೆಂದರೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ನೀವು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಆದೇಶಿಸಿ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಓದಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ವೈದ್ಯಕೀಯ ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ ಅಮೂರ್ತವಾಗಿದೆ. ಮಿಡ್-ವಾರ್ಡ್ ಸುತ್ತಿನ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಯಾರೂ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಲಿಲ್ಲ.
ಆದರೆ ನೀವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದೇ ಎಂದು PLAB 1 ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ನೀವು ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಓದಬಹುದೇ ಮತ್ತು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದೆ - ಉತ್ತಮ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಭ್ಯಾಸದ ತತ್ವಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ GMC ನಿರೀಕ್ಷೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಕಿರಿದಾದವು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದಾದವು. ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪುರಾವೆ-ಆಧಾರಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಂಕಗಳಿಗೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸಮೂಹವು ಖಾತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆ (NNT), ಹಾನಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆ (NNH), ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯ ಕಡಿತ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು ಮತ್ತು p-ಮೌಲ್ಯಗಳು. ಆ ಎಂಟು ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಆವರಿಸಿದ್ದೀರಿ.
ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ: ಪದಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪಡೆಯಿರಿ
ಈ ಎರಡು ಪದಗಳು ಜನರನ್ನು ಅಪ್ ಟ್ರಿಪ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಸರಿಯಾಗಿ ಲಂಗರು ಹಾಕುವವರೆಗೆ ಅವು ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಯಿಸಬಲ್ಲವು.
ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಎಂಬುದು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಒಂದು ಆಸ್ತಿಯಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ರೋಗ ಹೊಂದಿರುವ ಜನರಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ - ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶವು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ("SnNout": ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಋಣಾತ್ಮಕವಾದಾಗ, ನಿಯಮಗಳು ಔಟ್). ಪಲ್ಮನರಿ ಎಂಬಾಲಿಸಮ್ಗಾಗಿ ಡಿ-ಡೈಮರ್ನಂತಹ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸಿ: ಇದನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಕೆಲವು ಪ್ರಕರಣಗಳು ತಪ್ಪಿಹೋಗುತ್ತವೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಸಹ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿದ್ದು, ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಜನರಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಧನಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ("SpPin": ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದಾಗ, ನಿಯಮಗಳು). ಸಿಫಿಲಿಸ್ಗಾಗಿ VDRL ನಂತಹ ದೃಢೀಕರಣ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಧನಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯ (PPV) ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯ (NPV) ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವಿಗ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಡುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ: ಅದೇ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಅಪಾಯದ ಕ್ಲಿನಿಕ್ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ-ಪ್ರಚಲಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ PPV ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯು 95% ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆ ಮತ್ತು 95% ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯು ನಿಮಗೆ ಹೇಳಿದರೆ ಆದರೆ 1,000 ಜನರಲ್ಲಿ 1 ಜನರು ಮಾತ್ರ ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದರೆ, PPV ಇನ್ನೂ ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಮ್ಮೆ ಆ ತರ್ಕದ ಮೂಲಕ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಪಾಯ, ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯ, ಮತ್ತು NNT
PLAB 1 ರಲ್ಲಿನ ಸಾಕ್ಷ್ಯಾಧಾರಿತ ಔಷಧ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಬಂಧಿ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಪಾಯದ ಕಡಿತದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮೇಲೆ ಪಿವೋಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಔಷಧ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಅಗಾಧವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಪಾಯ ಕಡಿತ (ARR) = ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಅಪಾಯ - ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಅಪಾಯ.
- ** ರಿಲೇಟಿವ್ ರಿಸ್ಕ್ ರಿಡಕ್ಷನ್ (RRR)** = ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ARR ÷ ಅಪಾಯ, ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ** ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆ (NNT)** = 1 ÷ ARR (ಇಲ್ಲಿ ARR ಅನ್ನು ದಶಮಾಂಶವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ).
- ಹಾನಿ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆ (NNH) ಅದೇ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ಔಷಧವು ಪಾರ್ಶ್ವವಾಯುವಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು 4% ರಿಂದ 2% ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದರೆ, ARR 2% (0.02), ಆದ್ದರಿಂದ NNT 1 ÷ 0.02 = 50. RRR 50% ಆಗಿದೆ - ಅದೇ ಡೇಟಾ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುವ ಅಂಕಿ. ಔಷಧಿ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು RRR ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ; PLAB 1 ರಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ನೀವು NNT ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೀರಿ. ಕಡಿಮೆ ಎನ್ಎನ್ಟಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ (ಒಬ್ಬರ ಪ್ರಯೋಜನಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಕಡಿಮೆ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಬೇಕು).
ಗಣಿತ ಪದವಿ ಇಲ್ಲದೆ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು
ನೀವು PLAB 1 ರಲ್ಲಿ p-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನೀವು ಒಂದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
0.05 ರ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕೆಳಗಿರುವ p-ಮೌಲ್ಯವು ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ - ಅಂದರೆ, ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ನಿಜವೆಂದು ಊಹಿಸಿ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಇದರರ್ಥ ಅಲ್ಲ ಪರಿಣಾಮವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ, ದೊಡ್ಡದು ಅಥವಾ ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಯೋಗವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುವ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕಾಗಿ p = 0.001 ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.ಒಂದು ** ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರ (CI)** ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವು ಬಹುಶಃ ಇರುವ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಅನುಪಾತಕ್ಕೆ (ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯ, ಆಡ್ಸ್ ಅನುಪಾತ, ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತ), 1.0 ಅನ್ನು ದಾಟುವ 95% CI ಎಂದರೆ ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿಲ್ಲ - ಪರಿಣಾಮವು ಶೂನ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು. ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಾಗಿ (ಸರಾಸರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಂತೆ), CI ದಾಟುವ ಶೂನ್ಯವು ಒಂದೇ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲು ಅಥವಾ CI ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ.
ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸ: ಯಾವ ಅಧ್ಯಯನವು ಯಾವ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು PLAB 1 ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ಕಿರು ಉಲ್ಲೇಖ ಪಟ್ಟಿ:
- ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗ (RCT) - ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ; ಗೊಂದಲವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ** ಸಮಂಜಸ ಅಧ್ಯಯನ** - ಅಪಾಯದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ; ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ಕೇಸ್-ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅಧ್ಯಯನ - ಅಪರೂಪದ ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ; ಆಡ್ಸ್ ಅನುಪಾತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯವಲ್ಲ.
- ** ಅಡ್ಡ-ವಿಭಾಗದ ಅಧ್ಯಯನ ** - ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಹರಡುವಿಕೆ; ಕಾರಣವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
- ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಮರ್ಶೆ / ಮೆಟಾ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ - ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಡೆಸಿದಾಗ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಗೆ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪುರಾವೆಗಳು.
ಹೊಸ ಔಷಧದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಪುರಾವೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದರೆ, ಉತ್ತರವು ಯಾವಾಗಲೂ RCT ಅಥವಾ RCT ಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಮರ್ಶೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಅಪರೂಪದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಔದ್ಯೋಗಿಕ ಮಾನ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದರೆ, ಕೇಸ್-ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅಧ್ಯಯನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಪರೀಕ್ಷೆಯ ದಿನದ ಮೊದಲು ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕೊರೆಯುವುದು
ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಕೆಲಸ; ಸಮಯದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಉಳಿದ ಅರ್ಧವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಷಯಗಳು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಮರು-ಓದುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಸಕ್ರಿಯ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರತಿಫಲ ನೀಡುತ್ತವೆ. 2×2 ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳುವ ಏಕ-ಉತ್ತಮ-ಉತ್ತರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ನಿಮಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು NNT ಗಾಗಿ ಕೇಳುವುದು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. Ant PLAB ಪ್ರಶ್ನೆ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಕೆಲಸ ವಿವರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೀಸಲಾದ ಪುರಾವೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ತಪ್ಪಾದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿದಾಗ ತರ್ಕವು ಎಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನಿಖರವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು - ಮತ್ತು ಈ ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್ ಪ್ರದೇಶವು ನಿಮಗೆ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವೆಚ್ಚ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
PLAB 1 ರಲ್ಲಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ಣ ಸಿಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಇದು ಕೇವಲ ಬೆರಳೆಣಿಕೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಆದರೆ ಅವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿವೆ, ಸೀಮಿತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ, ಅನೇಕ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಹೋರಾಟವಿಲ್ಲದೆ ಶರಣಾಗುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಮಧ್ಯಾಹ್ನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಸೂತ್ರದ ಮೇಲೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ಬಿಡಲು ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಾಕಿದ್ದೀರಿ.
FAQ
** ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?** ಒಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರನ್ನು (ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ದರ) ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಜನರನ್ನು (ನಿಜವಾದ ಋಣಾತ್ಮಕ ದರ) ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತಳ್ಳಿಹಾಕಲು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಒಳ್ಳೆಯದು; ಅದನ್ನು ಆಳಲು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಒಳ್ಳೆಯದು.
** PLAB 1 ರಲ್ಲಿನ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗ ಫಲಿತಾಂಶದಿಂದ ನಾನು NNT ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು?** ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಪಾಯ ಕಡಿತವನ್ನು (ARR) ಪಡೆಯಲು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಈವೆಂಟ್ ದರದಿಂದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಈವೆಂಟ್ ದರವನ್ನು ಕಳೆಯಿರಿ. NNT = 1 ÷ ARR (ARR ನೊಂದಿಗೆ ದಶಮಾಂಶ). ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 5% (0.05) ನ ARR 20 ರ NNT ನೀಡುತ್ತದೆ.
** 0.05 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ p-ಮೌಲ್ಯ ಎಂದರೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ?** ಅನಿವಾರ್ಯವಲ್ಲ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ (p <0.05) ಎಂದರೆ ಫಲಿತಾಂಶವು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರ ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ. ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಅಧ್ಯಯನವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು, ಅದು ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕ ರೋಗಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಲು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ.