Nuevo método desarrollado para mejorar la precisión del diagnóstico de enfermedades
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Un estudio publicado recientemente en la revistaStatistics in Medicinedescribe un nuevo método, llamado Observers Needed for Evaluation of Subjective Tests (ONEST), desarrollado para determinar la número óptimo de patólogos necesarios para un diagnóstico correcto. El método fue desarrollado por Gang Han, Ph.D., profesor asociado en el Departamento de Epidemiología y Bioestadística de la Facultad de Salud Pública de la Universidad Texas A&M, con Bohong Guo, ex estudiante de Maestría en Salud Pública que se especializó en bioestadística (2019-2021) y colegas del Moffitt Cancer Center & Research Institute, la Facultad de Medicina de la Universidad de Saint Louis y la Facultad de Medicina de la Universidad de Yale.
Han y sus colegas desarrollaron un marco estadístico para evaluar el rendimiento de una prueba de diagnóstico con múltiples observadores. El método propuesto incluye un análisis exploratorio, una prueba estadística de si el porcentaje de acuerdo de los observadores se estabilizará a un valor distinto de cero y un modelo estadístico para estimar el porcentaje de acuerdo y el número de observadores para llegar a la meseta.
Este método se aplicó en un ejemplo de cáncer de pulmón de células no pequeñas y un ejemplo de cáncer de mama triple negativo utilizando lecturas de las pruebas inmunohistoquímicas con ensayos SP142 y SP263 para la expresión del ligando de muerte programada 1 (PD-L1) para determinar la número de observadores necesarios para la evaluación de las pruebas subjetivas.
El método propuesto puede indicar si agregar más observadores a una prueba hace que la proporción de acuerdo se estabilice. Los casos en los que la curva no se estabilice podrían indicar una prueba poco fiable. En los casos en que la curva se aplana, el método indica al menos cuántos observadores se necesitan para alcanzar una estimación estable y confiable de su concordancia.
Mejor comprensión de cuántos observadores se necesitan para una precisión óptima en un diagnóstico prueba ayudará a mejorar el diagnóstico correcto, el nivel adecuado de atención y tratamiento de la enfermedad. Los autores creen que los creadores de pruebas y las agencias reguladoras podrían utilizar este método para evaluar las pruebas de laboratorio subjetivas recientemente propuestas en diferentes números de patólogos, lo que puede garantizar que la prueba funcionará de manera confiable en entornos del mundo real.
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Una posible prueba casera de COVID-19 es tan buena como las pruebas de PCR de laboratorio, según datos preclínicos Más información: Gang Han et al, Determination of the number de observadores necesarios para evaluar una prueba subjetiva y su aplicación en dos estudios PDL1, Estadísticas en Medicina (2021). DOI: 10.1002/sim.9282 Proporcionado por Texas A&M University Cita: Nuevo método desarrollado para mejorar la precisión del diagnóstico de enfermedades (2022, 1 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news /2022-02-method-accuracy-disease-diagnosis.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.