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Questions and Answers
In un contesto di decisioni cliniche, quale tra le seguenti opzioni rappresenta la sfida più complessa nell'integrazione delle preferenze del paziente all'interno del processo decisionale basato sull'evidenza?
In un contesto di decisioni cliniche, quale tra le seguenti opzioni rappresenta la sfida più complessa nell'integrazione delle preferenze del paziente all'interno del processo decisionale basato sull'evidenza?
- Minimizzare l'influenza delle informazioni online non verificate che i pazienti portano come parte delle loro preferenze.
- Garantire che le preferenze del paziente siano sempre allineate con le raccomandazioni del team medico, bilanciando autonomia e guida clinica.
- Superare la difficoltà di quantificare le preferenze soggettive del paziente in modo tale che possano essere comparate con le evidenze cliniche oggettive. (correct)
- Assicurare che le preferenze del paziente non sovvertano i protocolli standardizzati, mantenendo così l'efficacia dei trattamenti.
Considerando l'impiego di decision analysis nella pratica clinica, quale tra le seguenti affermazioni descrive più accuratamente la sua applicazione nell'ambito della scelta terapeutica?
Considerando l'impiego di decision analysis nella pratica clinica, quale tra le seguenti affermazioni descrive più accuratamente la sua applicazione nell'ambito della scelta terapeutica?
- Offre un framework strutturato per quantificare e confrontare le utilità attese di diverse opzioni terapeutiche, considerando sia le probabilità che le preferenze del singolo paziente. (correct)
- Fornisce un metodo per eliminare completamente l'incertezza soggettiva associata alle preferenze del paziente e alle valutazioni cliniche.
- Semplifica il processo decisionale riducendo il numero di variabili considerate, focalizzandosi esclusivamente sui dati oggettivi e trascurando le percezioni del paziente.
- Automatizza completamente la scelta del trattamento ottimale, basandosi unicamente su algoritmi predittivi che minimizzano il rischio di errore umano.
In un modello di Markov applicato alla decision analysis in ambito sanitario, quale delle seguenti transizioni tra stati di salute risulterebbe intrinsecamente impossibile, presupponendo cicli temporali discreti e definiti?
In un modello di Markov applicato alla decision analysis in ambito sanitario, quale delle seguenti transizioni tra stati di salute risulterebbe intrinsecamente impossibile, presupponendo cicli temporali discreti e definiti?
- Da uno stato di 'remissione completa' a uno stato di 'recidiva' dopo un ciclo di osservazione.
- Da uno stato di 'progressione della malattia' a uno stato di 'stabilità clinica' a seguito di una nuova terapia sperimentale.
- Da uno stato di 'decesso' a uno stato di 'sopravvivenza con comorbidità' nel ciclo immediatamente successivo. (correct)
- Da uno stato di 'stabilità clinica' a uno stato di 'miglioramento' nel ciclo successivo.
Nella costruzione di un albero decisionale per la gestione di una patologia cronica, quale delle seguenti strategie risulterebbe più efficace per affrontare l'incertezza legata alla compliance del paziente al trattamento prescritto?
Nella costruzione di un albero decisionale per la gestione di una patologia cronica, quale delle seguenti strategie risulterebbe più efficace per affrontare l'incertezza legata alla compliance del paziente al trattamento prescritto?
Nell'applicazione del teorema di Bayes in un contesto di diagnostica clinica, come si modifica la probabilità a priori di una malattia in seguito all'ottenimento di un risultato positivo ad un test diagnostico?
Nell'applicazione del teorema di Bayes in un contesto di diagnostica clinica, come si modifica la probabilità a priori di una malattia in seguito all'ottenimento di un risultato positivo ad un test diagnostico?
Quale tra le seguenti metodologie rappresenta l'approccio più rigoroso per minimizzare il rischio di bias di selezione nell'implementazione di uno studio clinico volto a valutare l'efficacia di un nuovo trattamento?
Quale tra le seguenti metodologie rappresenta l'approccio più rigoroso per minimizzare il rischio di bias di selezione nell'implementazione di uno studio clinico volto a valutare l'efficacia di un nuovo trattamento?
In un contesto in cui si confrontano diversi test diagnostici per una malattia rara, quale tra le seguenti metriche risulterebbe più informativa per valutare la capacità di un test di identificare correttamente i casi positivi?
In un contesto in cui si confrontano diversi test diagnostici per una malattia rara, quale tra le seguenti metriche risulterebbe più informativa per valutare la capacità di un test di identificare correttamente i casi positivi?
Nell'interpretazione di una curva ROC (Receiver Operating Characteristic), quale cambiamento nella forma della curva indicherebbe un miglioramento complessivo nella performance diagnostica del test in questione?
Nell'interpretazione di una curva ROC (Receiver Operating Characteristic), quale cambiamento nella forma della curva indicherebbe un miglioramento complessivo nella performance diagnostica del test in questione?
Considerando un test di screening con alta sensibilità e bassa specificità, quale tra le seguenti strategie risulterebbe più appropriata per confermare i risultati positivi e ridurre il numero di falsi positivi?
Considerando un test di screening con alta sensibilità e bassa specificità, quale tra le seguenti strategie risulterebbe più appropriata per confermare i risultati positivi e ridurre il numero di falsi positivi?
Quando si confrontano due test diagnostici per una specifica condizione clinica, quale tra le seguenti affermazioni descrive meglio l'interpretazione del Likelihood Ratio (LR)?
Quando si confrontano due test diagnostici per una specifica condizione clinica, quale tra le seguenti affermazioni descrive meglio l'interpretazione del Likelihood Ratio (LR)?
In un contesto di analisi decisionale clinica, se l'utilità di vivere con una determinata disabilità è valutata a 0.6 e l'utilità della morte è convenzionalmente fissata a 0, quale strategia è più efficace per incorporare nel modello decisionale le preferenze di un paziente che considera la disabilità peggiore della morte?
In un contesto di analisi decisionale clinica, se l'utilità di vivere con una determinata disabilità è valutata a 0.6 e l'utilità della morte è convenzionalmente fissata a 0, quale strategia è più efficace per incorporare nel modello decisionale le preferenze di un paziente che considera la disabilità peggiore della morte?
Nel contesto della valutazione di tecnologie sanitarie (Health Technology Assessment, HTA), quale tra le seguenti opzioni descrive accuratamente il ruolo dell'analisi di sensitività?
Nel contesto della valutazione di tecnologie sanitarie (Health Technology Assessment, HTA), quale tra le seguenti opzioni descrive accuratamente il ruolo dell'analisi di sensitività?
Qual è il principale limite nell'utilizzo esclusivo dell'accuratezza come metrica per valutare l'efficacia di un test diagnostico in una popolazione con alta prevalenza di una specifica malattia?
Qual è il principale limite nell'utilizzo esclusivo dell'accuratezza come metrica per valutare l'efficacia di un test diagnostico in una popolazione con alta prevalenza di una specifica malattia?
In un trial clinico randomizzato volto a valutare l'efficacia di una nuova terapia, quale tra le seguenti strategie minimizzerebbe il rischio di detection bias (bias di rilevazione) durante la fase di raccolta dati?
In un trial clinico randomizzato volto a valutare l'efficacia di una nuova terapia, quale tra le seguenti strategie minimizzerebbe il rischio di detection bias (bias di rilevazione) durante la fase di raccolta dati?
Quale tra i seguenti valori di Likelihood Ratio negativo (LR-) indica la maggiore capacità di un test diagnostico di escludere una malattia quando il risultato del test è negativo?
Quale tra i seguenti valori di Likelihood Ratio negativo (LR-) indica la maggiore capacità di un test diagnostico di escludere una malattia quando il risultato del test è negativo?
In uno studio che valuta la performance di un nuovo biomarker per la diagnosi precoce di una malattia, quale approccio è più indicato per determinare il valore di cut-off ottimale che massimizza sia la sensibilità che la specificità del test?
In uno studio che valuta la performance di un nuovo biomarker per la diagnosi precoce di una malattia, quale approccio è più indicato per determinare il valore di cut-off ottimale che massimizza sia la sensibilità che la specificità del test?
In una meta-analisi che combina i risultati di diversi studi sull'efficacia di un intervento sanitario, quale tra le seguenti metodologie statistiche sarebbe più appropriata per valutare e quantificare l'eterogeneità tra gli studi?
In una meta-analisi che combina i risultati di diversi studi sull'efficacia di un intervento sanitario, quale tra le seguenti metodologie statistiche sarebbe più appropriata per valutare e quantificare l'eterogeneità tra gli studi?
In un'analisi di sopravvivenza, quale delle seguenti affermazioni descrive meglio il significato del termine 'censored data' (dati censurati)?
In un'analisi di sopravvivenza, quale delle seguenti affermazioni descrive meglio il significato del termine 'censored data' (dati censurati)?
In uno studio di coorte prospettico, quale tra le seguenti strategie è più efficace per minimizzare il recall bias (bias di memoria) nella raccolta di informazioni retrospettive sull'esposizione a determinati fattori di rischio?
In uno studio di coorte prospettico, quale tra le seguenti strategie è più efficace per minimizzare il recall bias (bias di memoria) nella raccolta di informazioni retrospettive sull'esposizione a determinati fattori di rischio?
Quale tra le seguenti affermazioni descrive meglio la differenza tra un test diagnostico con alta sensibilità e uno con alta specificità, in termini di implicazioni cliniche?
Quale tra le seguenti affermazioni descrive meglio la differenza tra un test diagnostico con alta sensibilità e uno con alta specificità, in termini di implicazioni cliniche?
In un modello di regressione logistica utilizzato per predire il rischio di una malattia, quale strategia è più appropriata per valutare la calibration (calibrazione) del modello, ovvero la sua capacità di produrre probabilità predette che corrispondano alle frequenze osservate della malattia?
In un modello di regressione logistica utilizzato per predire il rischio di una malattia, quale strategia è più appropriata per valutare la calibration (calibrazione) del modello, ovvero la sua capacità di produrre probabilità predette che corrispondano alle frequenze osservate della malattia?
Quale tra le seguenti opzioni descrive meglio il ruolo dell'analisi di decisione multi-criterio (MCDA) nel processo decisionale clinico?
Quale tra le seguenti opzioni descrive meglio il ruolo dell'analisi di decisione multi-criterio (MCDA) nel processo decisionale clinico?
In uno studio di costo-efficacia che confronta due interventi sanitari, quale tra le seguenti metriche rappresenta il rapporto incrementale di costo-efficacia (ICER)?
In uno studio di costo-efficacia che confronta due interventi sanitari, quale tra le seguenti metriche rappresenta il rapporto incrementale di costo-efficacia (ICER)?
Flashcards
Decision Analysis
Decision Analysis
Processo sistematico e quantitativo per prendere decisioni in ambito sanitario.
Analisi di Sensibilità
Analisi di Sensibilità
Valutare la sensibilità del modello decisionale per capire come variazioni influenzano le scelte.
Utilità
Utilità
Misura quantitativa del valore attribuito da un individuo a diversi esiti o conseguenze di una decisione.
Sensibilità di un test
Sensibilità di un test
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Specificità di un test
Specificità di un test
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Valore predittivo positivo (VPP)
Valore predittivo positivo (VPP)
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Valore predittivo negativo (VPN)
Valore predittivo negativo (VPN)
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Test di Screening
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Test di Conferma
Test di Conferma
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Area Under the Curve (AUC)
Area Under the Curve (AUC)
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Study Notes
Decisione Clinica
- Serena Moscato, PhD del Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione «Guglielmo Marconi» presenta delle note di studio sulla decisione clinica.
- Un test clinico e la tabella di contingenza sono importanti per prendere decisioni.
Schema a Blocchi Generale
- Le operazioni coinvolte nel processo di elaborazione e di interpretazione dei segnali biomedici sono importanti per la decisione clinica.
Rilevanza dell'Incertezza Diagnostica
- Definire in modo obiettivo il grado di incertezza di una diagnosi ha una grande rilevanza clinica.
- La diagnosi medica è una conclusione ragionevole, ma non completamente sicura.
- È utile sviluppare e proporre metodi quantitativi per l'ausilio alla decisione clinica.
Processo Decisionale Clinico
- Il processo decisionale clinico include l'identificazione del paziente, la descrizione dei sintomi, e la formulazione di ipotesi iniziali.
- Approfondire i sintomi, l'anamnesi del paziente e familiare, e le informazioni sul contesto sociale affinano le ipotesi.
- Esami diagnostici, Test di laboratorio e l'esame obiettivo portano alla selezione della diagnosi più verosimile e alla terapia.
- Osservare i risultati della terapia può portare alla guarigione, al ricovero o al decesso.
Analisi delle Decisioni
- L'analisi delle decisioni è un modo sistematico, esplicito e quantitativo per prendere decisioni in ambito sanitario.
- L’obiettivo dell'analisi è di migliorare comunicazione sulle controversie cliniche e prendere decisioni migliori (Hunnik et al., 2001).
- L'analisi si basa sul concetto dell'utilità attesa e serve per assistere i "decision makers" (clinici).
- Una decisione razionale massimizza l'utilità per l'individuo.
- La decisione analisi consiste nello scomporre il problema, assegnare probabilità e utilità ai possibili risultati, e scegliere l'opzione con l'utilità maggiore.
- Scomporre il problema offre uno schema esplicito e trasparente di come è stata presa la decisione.
Fasi dell'Analisi delle Decisioni
- Definire il problema decisionale.
- Costruire un albero decisionale.
- Assegnare la probabilità dei vari risultati e aggiungerli all'albero decisionale.
- Misurare l'utilità del paziente e aggiungerla all'albero decisionale.
- Calcolare il "valore atteso" di un albero decisionale.
- Identificare l'opzione "migliore".
- Valutare la sensibilità del modello decisionale.
Esempio di Analisi delle Decisioni
- Una clinica si occupa della salute delle donne, offrendo consigli su diverse problematiche tra cui la menopausa.
- Una donna di 51 anni sperimenta diversi sintomi della menopausa.
- Le opzioni disponibili per alleviare i sintomi includono TOS, trattamenti non ormonali, e consigli sullo stile di vita.
- Tutte le opzioni presentano vantaggi e rischi associati.
- Ogni scelta nell'albero decisionale ha una certa probabilità di accadere, e la somma delle probabilità di ogni ramo è 1.
- La probabilità viene assegnata tramite la ricerca di evidenze scientifiche (EBM).
- Se non vi sono evidenze scientifiche, si può usare l'«expert opinion» o altri metodi.
- Tramite EBM, si assegnano all'evento la probabilità che si verifichi.
Misurare l'Utilità
- Incorporare le preferenze del paziente per le diverse opzioni è una sfida chiave.
- Nell'analisi decisionale, i valori o preferenze del paziente sono esplicitamente considerati sotto forma di misure di utilità.
- L'utilità è una misura quantitativa del valore di un individuo o di un gruppo sui diversi esiti o conseguenze di una decisione.
- Lo scopo di molte decisioni nel settore sanitario è quello di migliorare lo stato di salute dell'individuo
- L'utilità va da 0 (peggior stato di salute possibile) a 1 (miglior stato di salute possibile).
- Nella letteratura scientifica, 0 = morte ed 1 = salute perfetta.
- Tenere conto di scelte soggettive è un problema di questa semplificazione.
Determinazione dell'Utilità per Ramo
- Per ottenere l’utilità di ogni ramo, è necessario dividere gli outcome e relative utilità tra short-term (miglioramento dei sintomi) e long-term (sviluppo del cancro al seno).
- Convertire i valori delle utilità short-term in «disutility» (1-utility).
- Moltiplicare le utility di tutti gli stati long-term e sottrarre le disutility degli short-term per ogni ramo.
- Ipotizzando di scegliere di non suggerire nessun intervento se non consigliare uno stile di vita: il miglioramento dei sintomi equivale a 0 di disutility.
- Lo sviluppo di cancro al seno ed osteoporosi equivale a 0.8 e 0.63 di utility.
- L'utilità complessiva del risultato corrisponde a 0.504 (0.8 * 0.63 - 0).
Calcolo del Valore Atteso
- Quando sia le utilità che le probabilità sono state assegnate nell'albero completo, bisogna calcolare il valore atteso di utilità di ogni possibile risultato.
- Calcolare l'utilità attesa in ogni nodo partendo da quelli più vicini alle foglie.
- Combinare i risultati fino ad arrivare al nodo decisionale iniziale.
Scelta dell'Opzione
- Scegliere l'opzione con il valore di utilità attesa più alto.
Test Clinico e Tabella di Contingenza
- Un test clinico si basa sulla misura di una o più variabili che meglio differenziano il comportamento dei soggetti patologici rispetto ai sani.
- Stabilire la presenza o assenza di patologia in un gruppo di soggetti richiede l'individuazione della variabile misurabile.
Distribuzione dei Valori Misurati
- I valori x misurati su un gruppo di individui sani e patologici si sovrappongono, almeno parzialmente.
- La domanda da porsi è come valutare il risultato del test diagnostico nelle regioni di parziale sovrapposizione delle due distribuzioni.
Definizione delle Code
- Fissando una soglia, vengono automaticamente definite le due code: individui sani con risultato positivo (falsi positivi) e pazienti malati con risultato negativo (falsi negativi).
- Determinare la soglia di test dipende da quanto convenga spostare la soglia per ridurre i FP rispetto ai FN o viceversa.
Test di Riferimento (Gold Standard)
- Per misurare la bontà di un test diagnostico, ricorrere ad un test di riferimento (Gold Standard) è necessario
- Attraverso tale gold standard si costruisce la tabella di contingenza di tutti gli altri test con simile obiettivo diagnostico.
Tabella di Contingenza
- La tabella deve essere in grado di diagnosticare con certezza (o con minore incertezza) la presenza Ο meno della patologia.
- Per esempio, in cardiologia il test diagnostico di riferimento per la diagnosi delle malattie coronariche è L' angiografia digitale coronarica.
- La variabile misurabile può essere qualunque parametro misurabile sull'Immagine, purché sia utile per valutare l'assenza o meno dell'ostruzione in uno o più vasi coronarici.
Componenti della Tabella di Contingenza
- La tabella di contingenza riporta i risultati del test, rispetto a quello di riferimento.
- VP è il risultato positivo del test in paziente ammalato.
- VN è il risultato negativo del test in paziente sano.
- FP è il risultato positivo del test in paziente sano.
- FN è il risultato negativo del test in paziente ammalato.
Struttura e Utilità
- Ogni individuo viene collocato nella tabella in base al risultato del test.
- I totali per ogni colonna rappresentano rispettivamente il numero complessivo di pazienti malati VP+FN e il numero totale di soggetti sani FP+VN.
- I totali per ogni riga indicano il numero totale di pazienti VP+FP che hanno ottenuto un risultato positivo del test e il numero totale di pazienti FN+VN negativi al test.
- La tabella di contingenza è utile per definire alcuni indici di efficienza del test.
Sensibilità
- Rappresenta la probabilità che un paziente malato abbia un risultato positivo al test: VP/(VP + FN).
Specificità
- Rappresenta la probabilità che i pazienti sani abbiano un risultato negativo al test: VN/(VN + FP).
Accuratezza
- Rappresenta la probabilità che un paziente venga classificato correttamente, che sia sano o malato: (VP+VN)/(VP+VN+FP+FN).
- Per un buon test diagnostico: Sensibilità ≈ 1 (100%), Specificità ≈ 1 (100%), Accuratezza ≈ 1 (100%).
Altri Indicatori
- Incidenza dei FP (IFP = 1 − 𝑆𝑝 = F𝑃/VN+𝐹𝑃 ): indica con che probabilità un soggetto sano risulti positivo al test.
- Incidenza dei FN (IFP = 1 − S𝑒 = 𝐹𝑁/VP+𝐹𝑁): indica con che probabilità un soggetto malato risulti negativo.
- Indice di Youden (𝐽 = 1 – (1 – 𝑆𝑒 ) – (1 – 𝑆𝑝)): realizza il bilanciamento tra i tassi di errata classificazione associati ai due gruppi, sani e malati.
- Se il criterio è perfettamente discriminante, J=1, altrimenti, se non discriminante J=0.
- Utile nella scelta dei valori di soglia ottimali per criteri diagnostici relativi a variabili espresse su scala quantitativa.
Valore Predittivo di un Test
- Sensibilità e specificità sono parametri intrinseci dei test e indicano la probabilità di reclutare soggetti malati o sani da una certa popolazione di partenza.
- Nulla dicono sulle probabilità che abbiamo, di fronte ad un singolo risultato positivo, che quel soggetto sia realmente malato.
Valore Predittivo Positivo (VPP)
- È la probabilità di essere malato dato un risultato positivo al test diagnostico: VP/(VP + FP).
Valore Predittivo Negativo (VPN)
- È la probabilità di non essere affetto dalla patologia in studio, dato un risultato negativo al test diagnostico: VN/(VN + FN).
- Per valutare un test, occorre conoscere sensibilità e specificità (caratteristiche intrinseche); per valutare un paziente, occorre conoscere VPP e VPN.
Test di Screening
- Sono esami condotti a tappeto per individuare una malattia o i suoi precursori prima che si manifestino.
- Richiedono buona sensibilità, ma la predittività dipende dalla prevalenza della malattia.
- Per aumentare la predittività, occorre scegliere accuratamente la popolazione ed evitare falsi positivi.
- In genere, ad un test di screening segue un test «di conferma» per identificare i FP nel gruppo dei soggetti risultati positivi al primo test. I test «di conferma» avranno alto VPP (alta predittività).
Curva ROC
- Ad ogni soglia di decisione corrisponde una coppia (Sens, Spec).
- Riportando in ascisse 1-Spec, che rappresenta la frazione di FP, e in ordinata Sens, che rappresenta la frazione di VP, si può tracciare una curva i cui punti rappresentano le prestazioni del modello di decisione.
Costruzione di una Curva ROC
- Ogni tabella mostra i risultati della mammografia per diverse soglie.
- Si valutano Se e 1-Sp per ogni soglia.
- Si inizia dal punto (0,0) e si procede fino a (1,1).
Caratteristiche della Curva ROC
- Linea tratteggiata a 45°: puro caso.
- Linea magenta a 45°: Sens = Spec.
- Le curve ROC partono sempre dal punto (SE=0, SP=1) e terminano nel punto (SE=1, SP=1).
- Il punto ottimo è quello in alto a sinistra (SE=1, SP=1), per il quale la regola di decisione è infallibile (nessun FP e FN).
- Più la curva ROC è arcuata verso quel punto, migliore è il test decisionale.
Stabilire la Soglia
- L'attenzione va rivolta allo scopo del test.
- Se diagnosticare una malattia particolarmente grave è importante, si favorisce la sensibilità rispetto alla specificità.
- Se riconoscere una malattia non influisce sulla prognosi mentre classificare come malato persone sane è rischioso, si preferisce favorire la specificità.
Area Sottesa alla Curva ROC (AUC)
- È un indice delle performance, considerando sensibilità e specificità.
- AUC varia da 0 a 1.
- AUC = 0.5 rappresenta una scelta casuale (random choice) e corrisponde ad una retta dal punto (0,0) a (1,1).
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