Bir tanı testinin sensitivitesi %95 diye duyduğumuzda test kulağa güçlü geliyor. Ama tek başına sensitivite, pozitif bir sonucun hastalığı ne kadar olası kıldığını söylemiyor. Bu boşluğu dolduran ölçü olabilirlik oranı (likelihood ratio); testin sonucunu, tanıyı ne yönde ve ne kadar değiştirdiğine çeviriyor.
Olabilirlik oranı, kanıta dayalı tanının pratikteki dili. Sensitivite ve spesifisiteyi tek bir yorumlanabilir sayıya indiriyor ve bu sayı, Fagan nomogramıyla doğrudan test sonrası olasılığa bağlanıyor.
Olabilirlik Oranı Nedir?
Olabilirlik oranı, belli bir test sonucunun hastalarda, sağlamlara kıyasla kaç kat daha olası olduğunu gösteriyor. İki biçimi var: pozitif olabilirlik oranı (LR+) pozitif bir sonucun, negatif olabilirlik oranı (LR−) ise negatif bir sonucun tanısal ağırlığını ölçüyor.
Değer 1 olduğunda test sonucu tanıyı hiç değiştirmiyor. 1'den büyüdükçe pozitif sonuç hastalığı daha olası kılıyor; 1'den küçüldükçe negatif sonuç hastalığı daha az olası kılıyor. Ölçünün gücü, değerin 1'den ne kadar uzaklaştığıyla belirleniyor.
LR+ ve LR− Nasıl Hesaplanır?
Her iki oran da doğrudan testin sensitivite ve spesifisitesinden türetiliyor:
LR+ = Sensitivite / (1 − Spesifisite)
LR− = (1 − Sensitivite) / Spesifisite
Örneğin sensitivitesi %90, spesifisitesi %85 olan bir testte LR+ = 0,90 / 0,15 = 6,0 ve LR− = 0,10 / 0,85 ≈ 0,12 çıkıyor. Yani pozitif sonuç hastalık olasılığını orta düzeyde artırıyor, negatif sonuç ise belirgin biçimde azaltıyor.
Jaeschke Yorum Bantları
Olabilirlik oranını klinik anlama çevirmek için en çok Jaeschke ve arkadaşlarının 1994'teki eşikleri kullanılıyor [1].
| Olabilirlik oranı | Klinik anlam |
|---|---|
| LR+ > 10 | Büyük, çoğu zaman belirleyici artış |
| LR+ 5 – 10 | Orta düzey artış |
| LR+ 2 – 5 | Küçük ama bazen önemli artış |
| LR 1 – 2 / 0,5 – 1 | Nadiren önemli değişiklik |
| LR− 0,1 – 0,2 | Orta düzey azalış |
| LR− < 0,1 | Büyük, çoğu zaman belirleyici azalış |
Kaynak: Jaeschke 1994 [1]. Kabaca LR+ > 10 ve LR− < 0,1, tanıyı tek başına kapatmaya ya da dışlamaya yaklaşan güçlü kanıt olarak kabul ediliyor.
LR, Sensitivite ve Spesifisiteye Göre Neden Daha Kullanışlı?
Sensitivite ve spesifisite testin özelliklerini iki ayrı sayıyla anlatıyor; olabilirlik oranı bunları tek bir tanısal güç ölçüsünde birleştiriyor. Daha önemlisi, olabilirlik oranı doğrudan Bayes hesabına giriyor: test öncesi olabilirlikle çarpıldığında test sonrası olabilirliği veriyor. Bu, sensitivite ve spesifisitenin tek başına yapamadığı bir şey.
Bir başka pratik üstünlük, çok kademeli testlerde ortaya çıkıyor. Sensitivite ve spesifisite testi "pozitif / negatif" diye ikiye bölmeyi gerektirirken, olabilirlik oranı her sonuç düzeyi için ayrı hesaplanabiliyor; böylece sınırda ya da ara değerlerin tanısal bilgisi kaybolmuyor.
Fagan ile Birleştirmek
Olabilirlik oranının asıl değeri, test sonrası olasılığa dönüştüğünde ortaya çıkıyor. Fagan nomogramı tam bu işi yapıyor: test öncesi olasılığı olabilirlik oranıyla birleştirip test sonrası olasılığı veriyor. Nomogramın nasıl okunduğu ve Bayes mantığı için Fagan nomogramı ile test sonrası olasılık yazısı devamı niteliğinde. Testin doğruluk ölçütlerini uçtan uca hesaplamak için tanısal doğruluk hesaplayıcısı kullanılabilir.
Kaynaklar
- Jaeschke R, Guyatt GH, Sackett DL. Users' guides to the medical literature. III. How to use an article about a diagnostic test. JAMA. 1994;271(9):703-707. PMID 8309035 · DOI
- Fagan TJ. Letter: Nomogram for Bayes's theorem. N Engl J Med. 1975;293(5):257. PMID 1143310 · DOI
Bu yazı bilgilendirme amaçlıdır. Tanısal doğruluk çalışmalarınızda olabilirlik oranı hesabı, çok kademeli test yorumu ve raporlama tarafında yol almak isterseniz, süreci başvuru formumuz üzerinden birlikte şekillendiriyoruz.