Revizuirea statistică
Intervale de încredere: Intervalul estimat al unui parametru al unei populații și, de obicei, stabilit la 95%. Dacă s-ar lua 100 de eșantioane din populație, scorul mediu sau măsurarea medie din 95 dintre aceste eșantioane de populație s-ar încadra în intervalul de intervale de încredere de 95%. Cu cât intervalul IC 95% este mai apropiat sau mai strâns de media reală, cu atât mai puternice sunt rezultatele testului respectiv.
Eroarea standard de măsurare: Această valoare indică intervalul (+/-) în care s-ar putea încadra scorul real al unui pacient în cadrul unui anumit test. Dacă SEM pentru măsurarea goniometrică a amplitudinii de mișcare pentru flexia genunchiului este de 3,5 grade, atunci ne-am putea aștepta la o variație a amplitudinii de mișcare reale/adevărate între 116,5 și 123,5 grade atunci când valoarea reală măsurată este de 120 de grade. Aceasta este, de asemenea, considerată ca fiind abaterea standard a valorilor din scorurile repetate ale testelor.
Sensibilitate: Dacă un pacient are într-adevăr o afecțiune, care sunt șansele ca testul clinic să fie pozitiv? Aceasta este măsura dvs. de Adevărate Pozitive. Valorile variază de la 0 la 1,0, unde 1,0 = 100% adevărate pozitive. Pentru a aplica aceste constatări se folosește mnemotehnica SnOut. Dacă un test are o sensibilitate ridicată și testul este negativ, un clinician se poate simți mai bine în ceea ce privește excluderea bolii (SnOut). Testele clinice cu o sensibilitate mai mare sunt mai bune pentru depistarea pacienților pentru afecțiunea țintă, dar nu la fel de bune pentru a oferi un diagnostic specific. Cu alte cuvinte, atunci când un test cu sensibilitate ridicată este negativ, puteți fi mai siguri că pacientul nu are afecțiunea respectivă, însă dacă testul este pozitiv, nu puteți fi siguri că acesta a avut afecțiunea respectivă, cu excepția cazului în care testul a fost, de asemenea, foarte specific.
Specificitate: Dacă un pacient nu are o afecțiune, care sunt șansele ca testul clinic să fie negativ? Aceasta este măsura dvs. de Adevărate Negative. Valorile variază de la 0 la 1,0, unde 1,0 = 100% adevărate negative. Pentru a aplica aceste constatări se folosește mnemotehnica SpIn. Dacă un test are o specificitate ridicată și testul este pozitiv, un clinician se poate simți mai bine cu privire la excluderea bolii (SpIn). Atunci când un test cu specificitate ridicată este pozitiv, puteți fi mai sigur că pacientul are într-adevăr afecțiunea respectivă, însă dacă testul este negativ nu puteți fi sigur că nu are acea afecțiune, cu excepția cazului în care testul a fost, de asemenea, foarte sensibil.
Raportul de verosimilitate pozitivă (+LR): Exprimă modificarea șanselor de favorizare a afecțiunii atunci când se dă un test pozitiv. Este un calcul al specificității și al sensibilității unui test (+LR = Sensibilitate / 1-Specificitate). Un +LR > 1,0 crește probabilitatea de a oferi un diagnostic corect pe baza rezultatului testului.
Raport de verosimilitate negativ: Exprimă modificarea șanselor ca o afecțiune să fie absentă atunci când se dă un test negativ. Este un calcul al specificității și al sensibilității unui test (-LR = 1-Sensibilitate / Specificitate). Un LR < 1,0 crește probabilitatea de a oferi un diagnostic corect pe baza rezultatului testului.
Odds Ratio: Aceasta este estimarea riscului relativ și se utilizează de obicei atunci când riscul relativ nu poate fi determinat cu exactitate pe baza limitărilor studiului (incapacitatea de a calcula cu exactitate incidența cumulativă, de exemplu, un studiu caz-control). Este adesea utilizat pentru a exprima mărimea efectului. Este raportul dintre șansele ca un eveniment să se producă într-un grup și șansele ca acesta să se producă în alt grup. Este probabilitatea ca același eveniment sau afecțiune să apară în două grupuri. Un raport de șanse de 1:1 înseamnă că nu există nicio diferență de șanse între grupuri (evenimentul sau condiția apare în mod egal în ambele grupuri).
Risc relativ: Aceasta este măsura efectului relativ, care este raportul care descrie riscurile asociate cu grupul expus în comparație cu grupul neexpus. Acesta indică probabilitatea ca o persoană care a fost expusă la un factor de risc să dezvolte afecțiunea în comparație cu o persoană care nu a fost expusă.
Mărimea efectului: Magnitudinea diferenței dintre două tratamente sau a relației dintre două variabile. O mărime a efectului mai mare pentru un tratament indică faptul că acesta a dus la o diferență pozitivă mai mare în rezultatul care a fost măsurat.
Validitate: Testul clinic măsoară ceea ce este menit să măsoare? Aceasta este întrebarea la care răspunde validitatea. Aceasta poate fi adesea măsurată prin valorile sensibilității și specificității, precum și prin ratele de verosimilitate (valorile predictive pozitive și negative sunt utilizate adesea, dar nu sunt la fel de utile ca ratele de verosimilitate).
Fiabilitate: Cât de bine sunt de acord examinatorii cu privire la rezultatele unui test? Fiabilitatea este o măsură a acordului, dar nu și a validității. Se bazează pe cantitatea de eroare care este prezentă într-un set de scoruri. Pentru ca un test clinic să aibă o validitate bună, este necesară o bună fiabilitate. Cu toate acestea, testele care nu au o validitate bună pot avea totuși o fiabilitate excelentă. Examinatorii pot fi capabili să măsoare un test în mod foarte fiabil între ei și alți examinatori, dar acest lucru nu înseamnă neapărat că testul este o bună măsurătoare a unei afecțiuni sau a unui diagnostic specific. Aceasta se măsoară prin coeficienți (coeficienți Kappa sau coeficienți de corelație intraclasă, în funcție de tipul de variabilă).
Kappa: Aceasta este o măsură a acordului care a fost corectată în funcție de șansă. Această statistică evaluează proporția de concordanță observată și apoi ia în considerare proporția care poate fi așteptată din întâmplare. A fost concepută în primul rând pentru a măsura datele neparametrice, cum ar fi variabilele dihotomice, care includ răspunsuri de tip Da/Nu și Pozitiv/Negativ, și variabilele categorice, cum ar fi notele la testele musculare manuale. Intervalul de scoruri este cuprins între 0 și 10, iar interpretarea scorurilor a fost sugerată astfel:
1,0 = Perfect
0,8 până la 1,0 = Excelent
0,6 până la 0,8 = Substanțial
0,4 până la 0,6 = Moderat
< 0,4 = Slab
Kappa ponderat: Statistica Kappa obișnuită nu diferențiază între dezacorduri. Dacă un cercetător dorește să atribuie o pondere mai mare unui dezacord față de altul din cauza unor riscuri posibile mai mari, atunci aceasta devine un Kappa ponderat. Unele dezacorduri pot fi mai grave decât altele. Nu toate datele pot fi diferențiate astfel, dar dacă pot fi diferențiate, atunci acest Kappa ponderat poate fi utilizat pentru a estima fiabilitatea.
Coeficientul de corelație intraclasă (ICC): ICC este un coeficient de fiabilitate. Acesta calculează variația scorurilor și este capabil să reflecte atât gradul de corespondență, cât și acordul dintre evaluări. Acesta variază de la 0 la 1,0. ICC este o măsură a fiabilității concepută în principal pentru variabilele parametrice (date de interval sau de raport), care sunt continue, cum ar fi măsurătorile amplitudinii de mișcare, înălțimea, greutatea etc. Interpretarea scorurilor a fost sugerată astfel:
1,0 = Perfect
0,9 până la 1,0 = Excelent
0,75 până la 0,9 = Bun
0,5 până la 0,75 = Moderat
< 0,5 = Slab
Corelație: Corelația este o măsură a asocierii și nu a acordului (fiabilitatea măsoară acordul). Ea indică relația liniară dintre variabile și variază între -1 și 0 și 1 și se măsoară prin coeficienți (Pearson sau Spearmans). Cu cât variabila este mai aproape de 1, cu atât este mai puternică corelația pozitivă, iar cu cât este mai aproape de -1, cu atât este mai puternică corelația negativă. În cea mai mare parte, un zero indică faptul că nu există nicio corelație între variabile. Mărimile corelațiilor au fost definite ca fiind:
+/- 0,1 până la 0,3 = Mică
+/- 0,3 până la 0,5 = Medie
+/- 0,5 până la 1,0 = Mare
Coeficienți de corelație: Statistici care descriu cantitativ puterea și direcția unei relații între două variabile.