Newsgroup: it.scienza.medicina
Titolo: cut off

Forse OT (visto che su it.salute nessuno mi ha saputo dare una
spiegazione,forse troppo Vanoli)
Salve a tutti, qualcuno saprebbe 'offrirmi' delucidazioni
sul ruolo del cut off
e delle corrispondenti variazioni di sensibilità e
specificità?Grazie.Valentina

 specificità?
Se alzi il cutoff, ossia consideri positivi valori piu' alti, aumenti la
specificita' del test, perche' sarano sempre meno i soggetti falsi positivi
(superiori al cutoff in assenza di malattia), ma perdi in sensibilita' (ci
saranno patologie incipienti con un livello inferiore al cutoff che tu
classifichi erroneamente sani).
Se invece abbassi il cutoff migliori la sensibilita', ma perdi in
specificita'.
A partire da un gruppo di soggetti con diagnosi nota e con l'aiuto di
apposite curve chiamate curve ROC si individua il livello di cutoff che
massimizza sensibilita' e specificita' per il test in questione.
B.

specificità?Grazie.Valentina
Non ho capito bene la domanda. Forse tu alludi alle ROC curves?
-- 
paolo,
mailto: 
pde...@despammed.com
 
pde...@vene.dave.it
UIN: 50157603 --- Linux user 180069

 specificità?Grazie.Valentina
Poni un ipotetico test che abbia solo 4 possibili risposte (per semplicità
fingiamo che sia stato sperimentato in 100 pazienti con una certa malattia e
100 controlli sani. Normalmente si sperimentano in molti più casi):
Risultato    Malati     Controlli
1               1             49
2             30             30
3             40             20
4             29              1
=================
tot         100          100
E' evidente che i "malati" hanno in genere valori più alti dei controlli. Ma
quale è la probabilità che un soggetto abbia o no la malattia dato il
risultato del test?
La sensibilità è la percentuale di malati "positivi" al test. La specificità
è la percentuale di controlli "negativi" al test.
Se scegliamo un limite (cut off) di 2, abbiamo una sensibilità di
(49+29)/100= 78% e una specificità di (49+30)/100= 79%.
Se lo fissiamo a 1 avremo una sensibilità alta (30+40+29)=99% ma una
specificità bassina (49%).
Se lo fissiamo a 3 avremo una sensibilità bassa (29%), ma una specificità
buona (49+30+20)=99%
Ovviamente l'ideale è avere un test che sia molto sensibile *e* specifico,
ma non sempre si può avere.
In genere, un test con una sensibilità alta ma bassa specificità serve ad
escludere una certa malattia, piuttosto che a confermarla. Ad esempio, la
velocità di sedimentazioni eritrocitaria, VES, aumenta in moltissime
condizioni, ma non è praticamente mai normale in alcune malattie reumatiche.
Di conseguenza, una VES aumentata dice poco o nulla, mentre una VES normale
esclude quelle patologie.
Per contro, un test con bassa sensibilità ma alta specificità (ad esempio
l'esame citologico dell'espettorato per la diagnosi di tumore del polmone)
serve a confermare una diagnosi se il risultato è positivo,  mentre non è
risolutivo se il risultato è negativo.
Spero che questo sia sufficiente (ci sarebbe ancora da parlare della
likelhood ratio e di come il risultato del test abbia diversi effetti sulla
diagnosi a seconda della probabilità pre-test di malattia, ma si andrebe un
po' troppo sul complicato qui)
saluti,
Piersante Sestini

 (49+29)/100= 78%
ehm, errore: (40+29)/100=69%
chiedo scusa

Grazie per i chiarimenti
Ciň che proprio nn riuscivo ad intuire era il legame tra ''confidenza'' ed
esperienza del medico
nello stabilire un certo cut off.
Un altra domanda: oltre l'autopsia (e se anche lě in definitiva si celasse
l'errore) esistono altri gold Standard?

 l'errore) esistono altri gold Standard?
Ci mancherebbe altro! Intanto esistono anche le biopsie. E poi qualcuno ha
bisogno dell'autopsia o della biopsia per diagnosticare la faringite?
 Come vedi dipende  per che cosa.... ogni condizione ha il suo "gold
standard". O magari non ne ha affatto....
saluti,
Piersante Sestini

Il problema è fondamentalmente il mio prof secondo il quale l'unico Gold
Standard è l'autopsia.

 Standard è l'autopsia.
E per le malattie che non si muore come fa?
:-)
Piersante Sestini