19.3.3.4 Toegevoegde waarde van een test en kans op aanwezigheid van ziekte voor combinaties van testuitslagen

Zoals gezegd gaat het in de praktijk diagnostiek om het schatten van de kans op ziekte gegeven testuitslagen en wordt geen enkele diagnose op grond van 1 testuitslag gemaakt. Derhalve is de arts minder geholpen met de diagnostische parameters van een enkele test die ook nog eens variëren over andere testuitslagen (lees: patiëntkenmerken). Bovendien wil de arts in praktijk vaak weten of een bepaalde test de diagnostische waarde (het onderscheidende vermogen) van de voorgaande testen daadwerkelijk verhoogt. Beide aspecten kunnen worden gekwantificeerd met multivariate logistische regressie-analyse in combinatie met ROC curven (zie ook ref. 3).

Met multivariate logistische regressie kan men eenvoudig nagaan welke testen uit bijvoorbeeld de anamnese, het lichamelijk onderzoek en aanvullend laboratoriumonderzoek bijdragen aan het schatten van de kans op een ziekte aan- of afwezigheid. Zo heeft men bijvoorbeeld in hetzelfde onderzoek als beschreven bij tabel 1 gevonden dat van alle anamnestische en lichamelijk onderzoek testen een recent gediagnosticeerde maligniteit, een recente operatie, aanwezigheid van kuitoedeem, en verschil in kuitomvang >3 cm, de vier belangrijkste predictors zijn voor het aantonen dan wel uitsluiten van DVT. Overige testen uit anamnese en lichamelijk onderzoek bleken geen aanvullende informatie hiervoor te verschaffen. De ROC curve die hoort bij de combinatie van deze 4 testen (dat wil zeggen van het logistische regressie model met deze 4 testen) staat in figuur 3 (rood). Het ROC opp. van deze 4 testen samen, is 0,69.

Figuur 3. Voorbeeld van de ROC curve van de combinatie van 4 anamnestische (AN) en lichamelijk onderzoek (LO) testen (zie tekst) en de ROC curve met daaraan toegevoegd de D-dimeer bepaling, voor het onderscheiden van patiënten met aan- of afwezigheid van proximale DVT.

Desalniettemin heeft figuur 3 nog steeds geen directe klinische waarde. Tabel 3 daarentegen toont wel direct de kans op aan- en afwezigheid van DVT bij verschillende combinaties van de 4 testen. Wanneer geen van de 4 kenmerken/symptomen aanwezig is, is de kans op DVT aanwezigheid 9% Deze kans loopt op tot 65% bij aanwezigheid van alle 3 of 4 kenmerken. Dergelijke tabellen vindt men steeds vaker in publicaties van diagnostisch onderzoek, en zijn direct toepasbaar bij individuele patiënten.

Tabel 3. Voorbeeld van de relatie tussen de combinatie van maligniteit, recente operatie, oedeem, en kuitverschil >3 cm, en de werkelijke aan/afwezigheid van proximale diep veneuze trombose (DVT).

Aantal testen positief (aanwezig)	Totaal	DVT aanwezig	DVT afwezig
1	50	5 (9%)	45 (91%)
1	45	10 (22%)	35 (78%)
2	22	8 (36%)	14 (64%)
3 of 4	23	15 (65%)	8 (35%)
Totaal	140	38	102

In hetzelfde onderzoek is vervolgens onderzocht of de d-dimeer bepaling (als continue test), toegevoegde waarde had aan deze 4 testen. Hiertoe werd aan het model met de 4 testen de D-dimeer bepaling toegevoegd en opnieuw een ROC curve gemaakt. Figuur 3 (rode curve) laat zien dat de d-dimeer test het oppervlakte significant verhoogde van 0,69 naar 0,85. Dit houdt in dat de d-dimeer bepaling voor het aantonen dan wel uitsluiten van DVT een toegevoegde waarde heeft aan de anamnese en lichamelijk onderzoek. Vervolgens zou men een zelfde tabel als weergegeven in tabel 2 kunnen maken die de kans op ziekte aangeeft bij verschillende combinaties van testuitslagen, inclusief de d-dimeer.

Verder in deze paragraaf:

• Predictieve waarden
• Sensitiviteit, specificiteit en likelihood ratio (LR)
• Receiver Operating Characteristic (ROC) curve

Print deze pagina