Daugelis IMG žino savo kardiologiją ir farmakologiją šaltai. Tada atsiranda klausimas apie jautrumą ir specifiškumą, o žymės tyliai išnyksta. Tai apmaudu, nes šie klausimai atitinka nuspėjamus modelius – ir supratę logiką, jie jums patikimai atlygina.
Kodėl statistikos klausimai atrodo sunkesni, nei yra
Sąžiningas atsakymas yra tas, kad medicininė statistika atrodo abstrakti po daugelio metų klinikinio mokymo, kai užsisakėte testą, perskaitėte rezultatą ir priėmėte sprendimą. Niekas neprašė jūsų perskaičiuoti tikimybės santykio viduryje.
Tačiau PLAB 1 netikrina, ar galite atlikti klinikinį tyrimą. Tai yra bandymas, ar galite kritiškai skaityti tyrimus ir pritaikyti įrodymus – tai pagrindinis GMC lūkestis pagal geros medicinos praktikos principus. Todėl klausimai siauri ir kartojami. Nedidelė sąvokų grupė apima beveik visą statistiką ir įrodymais pagrįstus medicinos pažymius egzamino metu: jautrumą ir specifiškumą, teigiamas ir neigiamas nuspėjamąsias reikšmes, skaičių, reikalingą gydyti (NNT), skaičių, reikalingą pakenkti (NNH), absoliučią ir santykinę rizikos mažinimą, pasikliautinuosius intervalus ir p-reikšmes. Įvaldykite šias aštuonias idėjas ir jūs apėmėte teritoriją.
Jautrumas ir specifiškumas: tiksliai nurodykite žodžius
Šie du terminai glumina žmones, nes jie skamba keičiami, kol tinkamai juos įtvirtinate.
Jautrumas yra paties tyrimo savybė, matuojama sergantiems šia liga žmonėms. Labai jautrus testas retai praleidžia tikrus atvejus – neigiamas rezultatas nuramina ("SnNout": jautrus testas, kai neigiamas, atmeta). Pagalvokite apie atrankos testą, pvz., D-dimerį dėl plaučių embolijos: jis sukurtas taip, kad būtų jautrus, kad būtų praleisti keli atvejai.
Specifiškumas taip pat yra testo savybė, matuojama žmonėms nesergantiems šia liga. Labai specifinis testas retai pažymi klaidingus teigiamus rezultatus – teigiamas rezultatas yra prasmingas ("SpPin": specifinis testas, kai teigiamas, taisyklės In). Patvirtinamasis testas, pvz., sifilio VDRL, yra sukurtas taip, kad būtų specifinis.
Teigiama nuspėjamoji vertė (PPV) ir neigiama nuspėjamoji vertė (NPV) priklauso nuo paplitimo. Ši koncepcija dažniausiai tikrinama klinikinėje vinjetėje: tas pats testas turi mažesnį PPV mažo paplitimo populiacijoje nei didelės rizikos klinikoje. Jei iš klausimo nurodoma, kad testas turi 95 % jautrumo ir 95 % specifiškumo, bet yra naudojamas populiacijoje, kurioje šia liga serga tik 1 iš 1000 žmonių, PPV vis tiek bus mažas. Vieną kartą atlikite šią logiką su realiais skaičiais ir ji liks jums.
Absoliuti rizika, santykinė rizika ir NNT
Įrodymais pagrįsti medicinos klausimai PLAB 1 beveik visada yra susiję su skirtumu tarp santykinės ir absoliučios rizikos mažinimo, nes šis skirtumas yra labai svarbus klinikinėje praktikoje ir vertinant vaistų tyrimus.
- Absoliutus rizikos mažinimas (ARR) = rizika kontrolinėje grupėje − rizika gydymo grupėje.
- Santykinės rizikos sumažėjimas (RRR) = ARR ÷ rizika kontrolinėje grupėje, išreikšta procentais.
- Skaičius, reikalingas gydyti (NNT) = 1 ÷ ARR (kur ARR išreiškiamas dešimtainiu tikslumu).
- Skaičius, reikalingas pakenkti (NNH) naudojama ta pati formulė, bet taikoma nepageidaujamiems reiškiniams.
Tinkamas pavyzdys: jei vaistas sumažina insulto riziką nuo 4% iki 2%, ARR yra 2% (0,02), taigi NNT yra 1 ÷ 0,02 = 50. RRR yra 50% - tie patys duomenys, bet skaičius, kuris skamba daug įspūdingiau. Vaistų reklamose dažniausiai cituojamas RRR; PLAB 1 vertinimo klausimai tikimasi, kad apskaičiuosite NNT. Mažesnis NNT yra geresnis (reikia gydyti mažiau pacientų, kad vienas būtų naudingas).
P vertės ir pasitikėjimo intervalai be matematikos laipsnio
Jums nereikia skaičiuoti p reikšmės PLAB 1. Turite ją teisingai interpretuoti.
P vertė, mažesnė už įprastą 0,05 slenkstį, reiškia, kad rezultatas yra statistiškai reikšmingas, ty mažai tikėtina, kad jis atsirado vien atsitiktinai, darant prielaidą, kad nulinė hipotezė buvo teisinga. Tai ne reiškia, kad poveikis yra kliniškai svarbus, didelis arba priežastinis. Masinis bandymas gali grąžinti p = 0,001, kai poveikis yra per mažas, kad būtų reikšmingas praktiškai.Pasitikėjimo intervalas (CI) nurodo diapazoną, kuriame tikriausiai yra tikroji vertė. Santykio (santykinės rizikos, šansų santykio, pavojaus koeficiento) atveju 95 % PI, kuris kerta 1,0, reiškia, kad rezultatas nėra statistiškai reikšmingas – poveikis gali būti lygus nuliui. Esant absoliučiai vertei (pavyzdžiui, vidutiniam skirtumui), CI, kertanti nulį, turi tą pačią reikšmę. Klausimas paprastai bus prašomas nustatyti, ar rezultatas yra reikšmingas, arba pasirinkti tyrimą, kurio PI rodo tikrą poveikį.
Studijų planas: žinant, kuris tyrimas į kurį klausimą atsako
PLAB 1 kartais prašo pasirinkti tinkamiausią tyrimo planą konkrečiam klinikiniam klausimui. Trumpas nuorodų sąrašas:
- Randomizuotas kontroliuojamas tyrimas (RCT) – geriausias gydymo veiksmingumui įvertinti; sumažina painiavą.
- Kohortinis tyrimas – geriausiai tinka rizikos veiksniams nagrinėti perspektyviai; suteikia santykinę riziką.
- Atvejo kontrolės tyrimas – veiksmingas retoms ligoms gydyti; suteikia šansų santykį, o ne santykinę riziką.
- Skerspjūvio tyrimas — paplitimas vienu metu; negali nustatyti priežastinio ryšio.
- Sisteminė peržiūra / metaanalizė – aukščiausias klinikinių sprendimų priėmimo įrodymų lygis, kai gerai atlikta.
Jei klausiama apie geriausius naujo vaisto veiksmingumo įrodymus, atsakymas beveik visada yra RCT arba sisteminga RCT peržiūra. Jei klausiama apie retą vėžį ir jo galimą profesinį poveikį, atvejo kontrolės tyrimas paprastai yra teisingas.
Kaip išgryninti šias sąvokas prieš egzamino dieną
Teorijos supratimas yra pusė darbo; jo taikymas laiko sąlygomis yra kita pusė. Šios temos apdovanoja aktyvią praktiką, o ne pasyvų skaitymą. Atliekant vieno geriausio atsakymo klausimus, kuriuose pateikiama 2 × 2 lentelė ir prašoma apskaičiuoti jautrumą arba kurie pateikia bandomuosius duomenis ir prašoma NNT, sukuriamas modelio atpažinimas, kurio reikia egzaminui. Ant PLAB klausimų banke yra speciali įrodymų ir statistikos grupė su tinkamais paaiškinimais, kad galėtumėte tiksliai pamatyti, kur logika suklysta, kai pasirenkate neteisingą parinktį, o našumo analizė pažymės, jei ši projekto sritis nuolat kainuoja balus.
Statistikos klasteris PLAB 1 yra mažas. Viso posėdžio metu gali kilti tik keletas klausimų. Tačiau tai klausimai su aiškiai teisingais atsakymais, apriboti ribotu sąvokų rinkiniu, kuriuos daugelis kandidatų pasiduoda be kovos. Per daug darbo įdėjote į šį egzaminą, kad paliktumėte pažymius ant stalo pagal formulę, kurią galite išmokti per popietę.
DUK
Kuo paprastai skiriasi jautrumas ir specifiškumas? Jautrumas matuoja, kaip gerai testas aptinka žmones, sergančius liga (tikras teigiamas rodiklis), o specifiškumas – kaip gerai atpažįsta žmones, kurie neserga (tikrasis neigiamas rodiklis). Labai jautrus testas yra geras diagnozei paneigti; labai konkretus testas yra geras norint jį išspręsti.
Kaip apskaičiuoti NNT pagal klinikinio tyrimo rezultatus PLAB 1? Atimkite įvykių dažnį gydymo grupėje iš įvykių dažnio kontrolinėje grupėje, kad gautumėte absoliučią rizikos mažinimą (ARR). NNT = 1 ÷ ARR (su ARR kaip dešimtainis skaičius). Pavyzdžiui, 5 % (0,05) ARR suteikia NNT 20.
Ar p reikšmė mažesnė nei 0,05 reiškia, kad gydymas yra kliniškai naudingas? Nebūtinai. Statistinis reikšmingumas (p < 0,05) reiškia, kad rezultatas greičiausiai nebus dėl atsitiktinumo, tačiau jis nieko nesako apie poveikio dydį ar klinikinę svarbą. Labai didelis tyrimas gali nustatyti statistiškai reikšmingą skirtumą, kuris yra per mažas, kad būtų naudingas bet kuriam pacientui.