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阳性预测值告诉你,胎儿“高风险”怎么咨询?

阳性预测值告诉你,胎儿“高风险”怎么咨询? astraia胎儿医学软件
2021-06-21
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导读:|GUIDE|所有筛查都不完美,而产前筛查“高风险”和“阳性”又如此常见。例如:“NT增厚”、唐氏筛查高风险

GUIDE

所有筛查都不完美,而产前筛查“高风险”和“阳性”又如此常见。例如:“NT增厚”、唐氏筛查高风险,无创DNA高风险、超声“胎儿头围小”、“股骨短”……


“高风险”或“阳性”报告如何咨询?


好的产前咨询的重要环节之一是正确解释阳性预测值,你需要让病人理解真正患病的风险有多高,既不轻视,也不过分恐慌。


1 蒙洛迪诺得了HIV吗?


《星际迷航》剧本的作者列纳德·蒙洛迪诺(Leonard Mlodinow)是一位著名的物理学家,他和霍金还合著过《新时间简史》。1989年的时候,他为了申请保险,接受了一次艾滋病(HIV)的检测。


(图片来源于网络)

不幸的是,他的医生在电话里告诉他检查结果是阳性的,同时告诉他,这个检测1000名艾滋病患者,999名都能查出来。因此他有99.9%的概率得了艾滋病。而以当时1989年的医疗水平,他会在10年内死去。

他的医生说得对吗?

医生所说的是蒙洛迪诺做的那项检查的检出率,意思是如果蒙洛迪诺是患者,这个检测的正确率是99.9%。既然蒙洛迪诺的检查结果是阳性,所以,医生认为蒙洛迪诺得艾滋病的概率是99.9%。

幸运的是,蒙洛迪诺懂贝叶斯定理。他知道医生错了——他的医生误把检出率当成阳性预测值了。

因为没有什么检测是完美的,而这位医生忽略了检测结果是假阳性的可能,也就是莫洛迪诺没有感染艾滋病毒的可能概率。

假设这个测试的特异度是99.5%,那么假阳性=1-99.5%=0.5%。

在蒙洛迪诺的案例中,他不是同性恋者,不是静脉注射药物滥用者,没有多个性伴侣。鉴于这些条件,在1989年他收到的检测结果是阳性,而真正患病的可能性并不高。

如何计算真正患病的概率,即阳性预测值PPV?

这里提供三种(本质相同的)方法:


1.简单算法:


首先弄清楚艾滋病在一般人群中的发病率,大概是千分之一。1/1000的发病率意味着1000个人当中有1个感染艾滋病,而这个艾滋病患者被测出阳性的概率是99.9%,等于1个。同时,剩下999个没有感染艾滋病的人中,因检查结果有0.5%的假阳性,会检测出4.995个阳性,约等于5个。加起来,1000人检查会有接近6个人检出阳性,但其中只有1个是真的感染者。

 

也就是说,蒙洛迪诺艾滋病检测阳性,但实际上患艾滋病的可能性只有1/6。


2.四格表计算法:



阳性预测值(PPV)=真阳性数/总阳性数 = A/(A+B)

=检出率×患病率/(检出率×患病率+假阳性率×(1-发病率))

=99.9% × 1/1000/(99.9% × 1/1000 + 0.5% ×999/1000)

≈1/6


3.贝叶斯推算法:(最趁手的工具)



P(A|B):B发生的情况下,A发生的概率

P(A):A的发生率

P(B|A):A发生的情况下,B发生的概率

P(B):B的发生率


这里我们要计算的是B(检测阳性)发生的情况下,A(实际患病)的发生率:


P(病|阳性)= P(病)P(阳性|病)/P(阳性)

=1/1000 × 99.5%/(真阳性率+假阳性率)

=1/1000 × 0.995/(1/1000+5/1000)

= 0.995/6

≈ 1/6


实际上,蒙洛迪诺确实没有患艾滋病。


2  阳性预测值的影响因素


接下来的问题是: 当某个检测/筛查结果显示病人患某种疾病时,结果正确的概率有多大? 答案取决于:


1.检出率(敏感度)

2.假阳性率(1-特异度)

3.患病率


■1 对于一种特定的检测方法,检出率和假阳性率是不变,阳性预测值取决于患病率。


例如:

A. 有高度匹配的疾病特征,患病概率极大增加。如果一位女性患有关节肿胀、肾脏问题和不寻常的皮疹,验血结果表明她患有狼疮,那么验血结果很有可能是正确的;当一个无任何症状的孩子收到同样的测试结果时,阳性预测值则较低。


B. 35岁的孕妇怀唐氏儿的概率:1/190、1/250、1/300、1/350,哪个是正确的?

答案:都正确。分别是孕早期、12周、20周和40周。



C. 20岁的孕妇和40岁的孕妇,孕20周,NIPT 21-三体高风险,两个孕妇胎儿患唐氏的阳性预测值一样吗?(假设检出率为99.7%,假阳性率为0.1%)

答案:不一样。

你可以动笔算一算!发病率参考上图。文末附答案。


NIPT阳性必须要进行产前诊断,而不是看到高风险即引产,因为无论如何,假阳性的可能性都是存在的。


如果不做诊断性穿刺,额外增加的信息能进一步提高阳性预测值吗?


举例:NIPT显示21三体高风险,超声显示胎儿房室间隔缺损(AVSD)


40-50%的唐氏儿患先天性心脏病,而心脏病中有40%是AVSD,即唐氏儿患AVSD的患病率为20%,假设胎儿中AVSD的发生率为1/1000,AVSD在唐氏的似然比为200(参考“三栖医生”公号《福尔摩斯与似然比》)。


AVSD独立的似然比会低于200,但也足够高。


在《福尔摩斯与似然比》中讲过,患病风险=先验概率 × 似然比


此时把NIPT的阳性预测值作为先验概率,先验概率×AVSD的独立似然比会进一步推高胎儿患唐氏的概率。


那NIPT+表型匹配是否能作为唐氏的诊断?建议慎用。


原因是染色体核型是诊断唐氏的金标准,从有利于遗传咨询及规避医疗风险的角度,还是建议做染色体核型分析。个体化诊疗可首选绒毛穿刺(<14周)+快速诊断让病人尽早做决策,其后的染色体核型作为咨询的依据。


■2 检出率、假阳性率如何影响阳性预测值呢?刘子建教授的公开课给出了一个很好的例子:


超声提示股骨短时,胎儿患软骨发育不全的阳性预测值为多少?


分2步走:

1.了解该疾病的患病率

2.了解不同孕周股骨长度的截断值对应的检出率、假阳性率


(图片来自刘子建教授公开课)


A. 已知软骨发育不全的发病率为1/20000,PPV≈检出率×发病率/(真阳性率+假阳性率)


对于发病率很低的疾病,真阳性率可以近似为0

阳性预测值(PPV)

=真阳性数/总阳性数

=真阳性数/(真阳性数+假阳性数)

≈检出率×发病率/(0+假阳性率×(1-0))

=检出率×发病率/假阳性率


B. 通过文献获得不同孕周股骨长度的截断值所对应的检出率、假阳性率


孕22周前:

软骨发育不全的胎儿股骨长度都在±2SD范围内,这时候不能用股骨短来筛查软骨发育不全。

 

24-28孕周时:

选择股骨长度<-2SD作为截断值时,检出率50%,假阳性率2.3%,

PPV≈50%×(1/20000)/2.3%≈1/1000


选择股骨长度<-3SD作为截断值时,检出率25%,假阳性率0.135%,

PPV≈25%×(1/20000)/0.135%≈1/100

 

28-36周时:

股骨长度<-2SD作为截断值时,检出率100%,但PPV仅有1/500


股骨长度<-3SD作为截断值时,检出率100%,PPV 1/27


股骨长度<-4SD作为截断值时,检出率75%,PPV 1/2


不同孕周股骨长度的截断值对胎儿软骨发育不全的检出率、假阳性率及阳性预测值:


参考刘子建教授公开课


总结

产前筛查和诊断需要在有限的信息下,将先验概率通过贝叶斯推算更新转化为后验概率,这个后验概率又可以变成下一次推测的先验概率,调用与疾病匹配的知识和证据并升级推测,以穿越未知。


尽管我们所有的努力仍是有限的,推理仍是笨拙的,那个相信上帝的贝叶斯牧师创造的公式仿佛在告诉我们,对不确定世界的每一次探索,存在于永不放弃的概率权。


答案:20岁的孕妇和40岁的孕妇,NIPT 21-三体高风险,两个孕妇胎儿为21三体的阳性预测值分别为43%、93%。





相关阅读福尔摩斯与似然比

题图来源:网络

参考资料:刘子建胎儿医学公开课第10期:(链接)https://wx.vzan.com/live/LiveIntroduce-2008958302?shareuid=0&v=1623830771718



林静

“三栖医生”的编辑及作者

中山大学硕士

中山大学附属第六医院超声科医师




跨越产科+超声+遗传,连接医生和患者

循证是我们与不确定性对话的基础

【声明】内容源于网络
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