ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ IMG ਆਪਣੇ ਕਾਰਡੀਓਲੋਜੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮਾਕੋਲੋਜੀ ਨੂੰ ਠੰਡੇ ਜਾਣਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਚੁੱਪਚਾਪ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਵਾਲ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਸਵਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਔਖੇ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
ਇਮਾਨਦਾਰ ਜਵਾਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡਾਕਟਰੀ ਅੰਕੜੇ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਮੂਰਤ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਟੈਸਟ ਦਾ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੱਤਾ, ਨਤੀਜਾ ਪੜ੍ਹਿਆ, ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ। ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਡ-ਵਾਰਡ ਰਾਉਂਡ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ।
ਪਰ PLAB 1 ਇਹ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟ੍ਰਾਇਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਖੋਜ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਚੰਗੇ ਮੈਡੀਕਲ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਇੱਕ ਕੋਰ GMC ਉਮੀਦ। ਇਸ ਲਈ ਸਵਾਲ ਤੰਗ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਹਨ। ਸੰਕਲਪਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਮੂਹ ਇਮਤਿਹਾਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਦਵਾਈ ਦੇ ਅੰਕਾਂ ਲਈ ਖਾਤਾ ਹੈ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮੁੱਲ, ਇਲਾਜ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨੰਬਰ (NNT), ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸੰਖਿਆ (NNH), ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ, ਅਤੇ p-ਮੁੱਲ। ਉਹਨਾਂ ਅੱਠ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ: ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਂਕਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ.
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਮਾਰੀ ਹੈ*। ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਟੈਸਟ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਹੀ ਸੱਚੇ ਕੇਸਾਂ ਤੋਂ ਖੁੰਝਦਾ ਹੈ — ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਾ ਭਰੋਸਾ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ("SnNout": ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਟੈਸਟ, ਜਦੋਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਿਯਮ ਬਾਹਰ)। ਪਲਮਨਰੀ ਐਂਬੋਲਿਜ਼ਮ ਲਈ ਡੀ-ਡਾਈਮਰ ਵਰਗੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਟੈਸਟ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ: ਇਹ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਕੇਸ ਖੁੰਝ ਜਾਣ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਟੈਸਟ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵੀ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਮਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਟੈਸਟ ਘੱਟ ਹੀ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਾ ਸਾਰਥਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ("SpPin": ਇੱਕ ਖਾਸ ਟੈਸਟ, ਜਦੋਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਿਯਮ ਵਿੱਚ)। ਇੱਕ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਟੈਸਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਫਿਲਿਸ ਲਈ VDRL ਖਾਸ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮੁੱਲ (PPV) ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮੁੱਲ (NPV) ਪ੍ਰਚਲਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਗਨੇਟ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕਲੀਨਿਕ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਘੱਟ-ਪ੍ਰਸਾਰ ਵਾਲੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਘੱਟ PPV ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ 95% ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ 95% ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਜਿਹੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ 1,000 ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ 1 ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਇਹ ਬਿਮਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੀ ਪੀਪੀਵੀ ਘੱਟ ਰਹੇਗੀ। ਅਸਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਉਸ ਤਰਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਰਹੇਗਾ।
ਸੰਪੂਰਨ ਜੋਖਮ, ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਜੋਖਮ, ਅਤੇ NNT
PLAB 1 ਵਿੱਚ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਦਵਾਈ ਦੇ ਸਵਾਲ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਤਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਟਰਾਇਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
- ਸੰਪੂਰਨ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ (ARR) = ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ - ਇਲਾਜ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ।
- ਰਿਲੇਟਿਵ ਰਿਸਕ ਰਿਡਕਸ਼ਨ (RRR) = ARR ÷ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚ ਖਤਰਾ, ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਇਲਾਜ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਨੰਬਰ (NNT) = 1 ÷ ARR (ਜਿੱਥੇ ARR ਨੂੰ ਦਸ਼ਮਲਵ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ)।
- ਨੁਕਸਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਨੰਬਰ (NNH) ਉਹੀ ਫਾਰਮੂਲਾ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਲਟ ਘਟਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਉਦਾਹਰਨ: ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਦਵਾਈ ਸਟ੍ਰੋਕ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ 4% ਤੋਂ 2% ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ARR 2% (0.02) ਹੈ, ਇਸਲਈ NNT 1 ÷ 0.02 = 50 ਹੈ। RRR 50% ਹੈ — ਉਹੀ ਡੇਟਾ, ਪਰ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਜੋ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਆਰਆਰਆਰ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ; PLAB 1 ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਵਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ NNT ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਘੱਟ NNT ਬਿਹਤਰ ਹੈ (ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਾਭ ਲਈ ਘੱਟ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ)।
ਗਣਿਤ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪੀ-ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ
ਤੁਹਾਨੂੰ PLAB 1 ਵਿੱਚ ਇੱਕ p-ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
0.05 ਦੀ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ p-ਮੁੱਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ — ਭਾਵ, ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਖਾਲੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸੱਚ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕੱਲੇ ਵਾਪਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਨਹੀਂ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਵੱਡਾ, ਜਾਂ ਕਾਰਣ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਟ੍ਰਾਇਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ p = 0.001 ਵਾਪਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਮਾਇਨੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੈ।ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਅੰਤਰਾਲ (CI) ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਰੇਂਜ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਸ਼ਾਇਦ ਹੈ। ਅਨੁਪਾਤ ਲਈ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਜੋਖਮ, ਔਕੜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ, ਖਤਰੇ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ), ਇੱਕ 95% CI ਜੋ 1.0 ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ — ਪ੍ਰਭਾਵ ਜ਼ੀਰੋ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਮੁੱਲ (ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਮੱਧਮ ਅੰਤਰ) ਲਈ, ਇੱਕ CI ਪਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਜ਼ੀਰੋ ਦਾ ਉਹੀ ਅਰਥ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਸ ਅਧਿਐਨ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਲਈ ਜਿਸਦਾ CI ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਟੱਡੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ: ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਅਧਿਐਨ ਕਿਹੜੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
PLAB 1 ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਅਧਿਐਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੀ ਹਵਾਲਾ ਸੂਚੀ:
- ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ਡ ਕੰਟਰੋਲਡ ਟ੍ਰਾਇਲ (RCT) — ਇਲਾਜ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ; ਉਲਝਣ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਸਹਿਯੋਗ ਅਧਿਐਨ — ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ; ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਜੋਖਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
- ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧਿਐਨ — ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ; ਔਡਜ਼ ਅਨੁਪਾਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਜੋਖਮ ਨਹੀਂ।
- ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨਲ ਸਟੱਡੀ — ਸਮੇਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਚਲਨ; ਕਾਰਨ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
- ਸਿਸਟਮੈਟਿਕ ਸਮੀਖਿਆ / ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ — ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸਬੂਤ ਦਾ ਉੱਚ ਪੱਧਰ, ਜਦੋਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਕਿਸੇ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਬੂਤ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਵਾਬ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ RCT ਜਾਂ RCTs ਦੀ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਮੀਖਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਕੈਂਸਰ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪੇਸ਼ਾਵਰ ਐਕਸਪੋਜਰ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧਿਐਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹਨਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡ੍ਰਿਲ ਕਰੀਏ
ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅੱਧਾ ਕੰਮ ਹੈ; ਸਮਾਂਬੱਧ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਬਾਕੀ ਅੱਧਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇ ਪੈਸਿਵ ਰੀਡਿੰਗ ਉੱਤੇ ਸਰਗਰਮ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਿੰਗਲ-ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ-ਜਵਾਬ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇੱਕ 2×2 ਟੇਬਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟ੍ਰਾਇਲ ਡੇਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ NNT ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸਦੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਲਈ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Ant PLAB ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬੈਂਕ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਕਲੱਸਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਦੇਖ ਸਕੋ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤਰਕ ਕਿੱਥੇ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਫਲੈਗ ਕਰੇਗਾ ਜੇਕਰ ਇਹ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਖੇਤਰ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਲਾਗਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
PLAB 1 ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਕਲੱਸਟਰ ਛੋਟਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਬੈਠਕ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਖਾਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬਾਂ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਬੰਨ੍ਹੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਲੜਾਈ ਦੇ ਸਮਰਪਣ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਇਮਤਿਹਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲੇ ਉੱਤੇ ਅੰਕ ਛੱਡਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੁਪਹਿਰ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ
ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ? ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਮਾਪਦੀ ਹੈ ਕਿ ਟੈਸਟ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਮਾਰੀ ਹੈ (ਸੱਚੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ), ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਮਾਪਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਸੱਚੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ)। ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਟੈਸਟ ਚੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਰਾਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਟੈਸਟ ਚੰਗਾ ਹੈ।
ਮੈਂ PLAB 1 ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤੋਂ NNT ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ? ਸੰਪੂਰਨ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ (ARR) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਘਟਨਾ ਦਰ ਤੋਂ ਇਲਾਜ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਘਟਨਾ ਦਰ ਨੂੰ ਘਟਾਓ। NNT = 1 ÷ ARR (ਏਆਰਆਰ ਦੇ ਨਾਲ ਦਸ਼ਮਲਵ ਵਜੋਂ)। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 5% (0.05) ਦਾ ARR 20 ਦਾ NNT ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ 0.05 ਤੋਂ ਘੱਟ ਪੀ-ਮੁੱਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਲਾਜ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ? ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ। ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਮਹੱਤਤਾ (ਪੀ <0.05) ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਆਕਾਰ ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਹੱਤਤਾ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਅਧਿਐਨ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੈ।