Testy diagnostyczne odgrywają kluczową rolę w opiece zdrowotnej, pomagając w identyfikacji i diagnozowaniu chorób. Jednak ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że te testy nie są nieomylnie pewne. Zrozumienie mocnych i słabych stron testów diagnostycznych jest kluczowe dla podejmowania świadomych decyzji i odpowiedniego leczenia.
Jednym z powodów niedoskonałości tych testów jest wrodzona zmienność wśród różnych osób. Test, który może dokładnie wskazywać chorobę u jednej osoby, może okazać się mniej wiarygodny dla innej. Na przykład test antygenu specyficznego dla prostaty (PSA), stosowany w badaniach przesiewowych na raka prostaty, wykrywa około 93% przypadków raka. Jednakże, przeprowadza on również dużą ilość fałszywie pozytywnych wyników, gdzie około 80% mężczyzn otrzymuje wyniki pozytywne, pomimo że nie mają rzeczywiście raka. To może prowadzić do niepotrzebnego stresu i dalszych inwazyjnych procedur, takich jak biopsje.
Innym przykładem są szybkie testy antygenowe na COVID-19. Te testy wykazują różną dokładność w zależności od indywidualnych kontekstów. W przypadku osób bezobjawowych z pozytywnymi wynikami testów, tylko 52% rzeczywiście miało COVID-19. Jednak wśród osób z objawami COVID-19 i pozytywnymi wynikami, dokładność testów wzrosła do 89%.
Istnieje wiele czynników przyczyniających się do niedoskonałości testów diagnostycznych. Jednym z istotnych czynników jest ograniczona i stronnicza próba, na której opierane są te testy. Wiele modeli diagnostycznych opiera się na małych próbach, co utrudnia oszacowanie ich prawdziwej dokładności. Dodatkowo, niektóre testy mogą wykazywać różne wyniki w przypadku różnych populacji. Na przykład powszechnie stosowany pomiar ryzyka chorób serca według punktacji Framingham słabo sprawdza się u osób Aborygeńskich i mieszkańców wysp Torres Strait.
Przesadne podkreślanie dokładności modeli diagnostycznych to kolejny problem. Niektórzy badacze manipulują swoimi badaniami, aby zdobyć publikacje w czasopismach. Może to być osiągnięte poprzez wykluczenie złożonych przypadków lub uwzględnienie przyszłych informacji, co prowadzi do zawyżonych wyników dokładności.
Urok dużej ilości danych i modelowania predykcyjnego doprowadził również do rozwoju licznych modeli predykcyjnych. Jednak wpływ tych modeli na opiekę zdrowotną pozostaje ograniczony. Istnieją inherentne problemy z danymi i złożoność chorób, które wykraczają poza możliwości zaawansowanego modelowania.
Należy uświadomić niedoskonałości testów diagnostycznych. Dzięki temu lekarze i pacjenci mogą prowadzić świadome rozmowy na temat wyników testów i ustalać odpowiednie kolejne kroki. Zaufanie testom diagnostycznym jest ważne, jednak pełne zrozumienie ich ograniczeń zapewnia odpowiedzialne ich stosowanie.
Źródła:
– Przesiewowe badania na raka prostaty: czy pęcherzyk już nie nadmucha?
– Elizabeth Holmes: Skandal Theranos ma więcej podłoża niż tylko toksyczna kultura Doliny Krzemowej
