Statistică Definiții > Raportul de verosimilitate
Articolul următor se referă la raportul de verosimilitate așa cum se aplică la testele de diagnostic în medicină. Dacă sunteți în căutarea testului utilizat pentru a alege cel mai bun model, consultați următorul articol: Testul raportului de verosimilitate (Probabilități și statistică matematică).
Ce este un raport de verosimilitate?
S-ar putea să doriți să citiți mai întâi acest articol: Sensibilitate vs. Specificitate.
Raportul de verosimilitate (LR) în testele medicale este folosit pentru a interpreta testele de diagnostic. Practic, LR vă spune cât de probabil este ca un pacient să aibă o boală sau o afecțiune. Cu cât raportul este mai mare, cu atât este mai probabil ca acesta să aibă boala sau afecțiunea respectivă. În schimb, un raport scăzut înseamnă că este foarte probabil să nu o aibă. Prin urmare, aceste rapoarte pot ajuta un medic să infirme sau să excludă o boală.
Formule
Formula pentru raportul de probabilitate (LR) este:
Testele pot fi fie pozitive, fie negative, astfel încât există două rapoarte:
- LR pozitiv: Acesta vă spune cu cât de mult să creșteți probabilitatea de a avea o boală, având în vedere un rezultat pozitiv al testului. Raportul este:
Probabilitatea ca o persoană cu afecțiunea să fie testată pozitiv (un adevărat pozitiv) /
probabilitatea ca o persoană fără afecțiune să fie testată pozitiv (un fals pozitiv). - LR negativ: Aceasta vă spune cu cât să scădeți probabilitatea de a avea o boală, având în vedere un rezultat negativ al testului. Raportul este:
Probabilitatea ca o persoană cu afecțiunea să fie testată negativ (un fals negativ) /
probabilitatea ca o persoană fără afecțiune să fie testată negativ (un adevărat negativ).
Sensibilitatea și specificitatea sunt o modalitate alternativă de a defini raportul de probabilitate:
- LR pozitiv = sensibilitate / (100 – specificitate).
- LR negativ = (100 – sensibilitate) / specificitate.
Interpretarea rapoartelor de probabilitate
Ratele de probabilitate variază de la zero la infinit. Cu cât valoarea este mai mare, cu atât este mai probabil ca pacientul să aibă afecțiunea respectivă. Ca exemplu, să spunem că un rezultat pozitiv al testului are un LR de 9,2. Acest rezultat are o probabilitate de 9,2 ori mai mare de a se întâmpla la un pacient cu afecțiunea respectivă decât la un pacient fără afecțiune.
O regulă empirică (McGee, 2002; Sloane, 2008) pentru interpretarea acestora:
- De la 0 la 1: scăderea dovezilor de boală. Valorile mai apropiate de zero au o scădere mai mare a probabilității de boală. De exemplu, un LR de 0,1 scade probabilitatea cu -45%, în timp ce o valoare de -0,5 scade probabilitatea cu -15%.
- 1: nicio valoare de diagnosticare.
- Peste 1: creștere a dovezilor de boală. Cu cât este mai departe de 1, cu atât crește probabilitatea de boală. De exemplu, un LR de 2 crește probabilitatea cu 15%, în timp ce un LR de 10 crește probabilitatea cu 45%. Un LR peste 10 este o dovadă foarte puternică pentru a exclude o boală.
Exemplu din viața reală
Sloane (2008) oferă următorul exemplu pentru un test de feritină serică, care testează anemia prin deficit de fier. LR pentru acest test este:
| Rezultat (mg/dl) | Raportul de verosimilitate |
| ≤ 15 | 51.8 |
| 15 – 24 | 8.8 |
| 25 – 34 | 2.5 |
| 45 – 100 | 0,5 |
| ≥ 100 | 0,08 |
LRL de 51,8 pentru rezultatul sub 15 mg/dL foarte puternic pentru a exclude anemia feriprivă. Pe de altă parte, LR foarte scăzut de 0,08 este o dovadă clară că nu există anemie. Scorurile intermediare sunt deschise la interpretare; este posibil să fie necesare teste suplimentare.
Teorema Bayes și LR
În teorie, LR vă spune dacă un test este corect. În practică, nu este folosit foarte mult. Acest lucru s-ar putea datora faptului că Teorema lui Bayes (teoria din spatele probabilităților pre-test și post-test) nu este foarte ușor de înțeles. Cu toate acestea, nu trebuie să înțelegeți mecanismele interne ale teoremei pentru a înțelege forma Likelihood ratio a teoremei:
De exemplu, să spunem că un pacient care se întoarce dintr-o vacanță în Rio se prezintă cu febră și dureri articulare. Datele anterioare vă spun că 70% dintre pacienții din cabinetul dumneavoastră care se întorc din Rio cu febră și dureri articulare au Zika. Rezultatul testului de sânge este pozitiv, cu un raport de probabilitate de 6. Pentru a calcula probabilitatea ca pacientul să aibă Zika:
Pasul 1: Convertiți probabilitatea pre-test în cote:
0,7 / (1 – 0,7) = 2,33.
Pasul 2: Folosiți formula pentru a converti cotele pre-test în cote post-test:
Cotele post-test = Cotele pre-test * LR = 2.33 * 6 = 13,98.
Pasul 3: Convertiți șansele din Pasul 2 înapoi în probabilitate:
(13,98) / (1 + 13,98) = 0,93.
Există o șansă de 93% ca pacientul să aibă Zika.
Referință:
McGee, S. Simplifying Likelihood Ratios. J Gen Intern Med. 2002 Aug; 17(8): 647-650. Disponibil aici.
Sloane, P. 2008. Esențial de medicină de familie. Lippincott Williams & Wilkins.
Stephanie Glen. „Likelihood Ratio (Medicină): Basic Definition, Interpretation” de pe StatisticsHowTo.com: Statistică elementară pentru noi toți ceilalți! https://www.statisticshowto.com/likelihood-ratio/
——————————————————————————
Nevoie de ajutor cu o temă pentru acasă sau o întrebare de test? Cu Chegg Study, puteți obține soluții pas cu pas la întrebările dvs. de la un expert în domeniu. Primele 30 de minute cu un tutore Chegg sunt gratuite!