Introductiecollege
DEPTh model: Wat heeft ie -> diagnostiek. Hoe komst het -> etiologie. Hoe is het beloop als ik niets doe -
> prognose. Hoe is het beloop als ik hem behandel -> therapie.
Diagnostisch onderzoek
Diagnostiek in praktijk
Diagnostiek start altijd met een pt met een klacht/symptoom. Wat is het doel van de arts: snel en
efficiënt inschatten van de juiste diagnose. Basis medisch handelen. Bepaalt behandelingskeuze. Zegt
iets over prognose.
Stel: 20% van alle kinderen met nekstijfheid op de SEH heeft bacteriële meningitis. 20% met ziekte in die
populatie = prevalentie. Vooraf-kans ofwel prior-kans. Is de prior kans te laag om te behandelen of te
hoog om naar huis te sturen? Besluit: onzekerheid reduceren -> verdere diagnostiek. De lumbaalpunctie
is de gouden standaard voor BM.
Referentietest bij iedereen: Daarom:
- Onethisch -> te - Simpele diagnostische testen: anamnese, LO, lab,
belastend/risicovol beeldvorming, mogelijk diagnose zonder referentietest
- Inefficiënt -> te duur - Diagnostisch proces in praktijk: stapsgewijs proces: minder -
- Niet onnodig uitvoeren > meer invasief. Vaak geen enkele diagnose obv 1 test. Doch
geen testen uitvoeren die dezelfde informatie geven.
Stel: na anamnese en LO -> 10% kans op BM. Kans op ziekte gegeven testuitslagen – achteraf-kans ofwel
posterior-kans. Hoe groter verschil prior-posterior kans, hoe beter diagnostische waarde van testen.
Toch nog onderzoek: bloedonderzoek. Bij 1% posterior kans kan je iemand wel naar huis sturen.
Ideaal diagnostisch proces: eenvoudige testen brengen posterior kans naar 0 of 100% (zonder
referentie). Meestal test arts door tot voldoende zekerheid (benaderen van 0 of 100%). Keuze wanneer
voldoende zeker: hangt af van prognose ziekte indien onbehandeld + risico/kosten behandelen.
Wat houdt diagnosticeren in praktijk dus in: schatten van kans op aanwezigheid van ziekte obv
testuitslagen van de pt.
Wetenschappelijk diagnostisch onderzoek
Welke testen dragen werkelijk bij aan kans schatting? Moet de praktijk dienen: geen testen die niet in
een klinische setting aanwezig zijn; tijdsbesteding niet onrealistisch zijn. Wetenschappelijk onderzoek
dient (uiteindelijke) praktijk na te bootsen.
Onderzoeksopzet:
- Vraagstelling: met welke eenvoudige, veilige en goedkope testen kunnen we de kans op
aan/afwezigheid ziekte schatten. Wat zijn de determinanten van aan/afwezigheid van ziekte?
Determinant-uitkomst relatie: kans op ziekte als functie van testuitslagen. Uitkomst = kans op
ziekte = % = prevalentie. Determinanten = testuitslagen.
o Kans op BM = f (leeftijd, geslacht, koorts, bloed, leuko, bloed CRP, etc)
- Domein: voor wie -> domein, generalisatie. Voor wie zijn je onderzoeksresultaten van
toepassing. Heeft te maken met type patiënt met bepaalde symptoom, setting,
onderzoekspopulatie = 1 steekproef uit domein.
o Alle kinderen (bv in westerse wereld) verdacht van ziekte (BM) obv nekstijfheid (klacht)
in tweede lijn (setting)
- Determinant(en): de te onderzoeken testen. Diagnostische determinanten: alle mogelijk
belangrijke testen (in domein).
, - Uitkomstmaat: 'werkelijke’ aan/afwezigheid ziekte = diagnostische uitkomst = uitslag
referentietest. Referentie = niet onfeilbaar maar altijd de best beschikbare test.
- Onderzoeksontwerp/design:
o Observationeel: geen manipulatie van determinanten (geen medicatie toedienen)
o Descriptief = niet causaal: als de determinant maar voorspelt, geen hypothese
werkingsmechanisme determinant-uitkomst
o >1 determinant
o Cross-sectioneel (dwarsdoorsnede): op hetzelfde moment bepalen van determinanten
en uitkomst. Geen tijdsverschil (zo min mogelijk).
- Data-analyse, interpretatie + rapportage: data verzameling per pt, waarde determinanten,
diagnostische uitkomst (referentietest). Kwantificeren toegevoegde waarde aanvullende testen
aan eerdere testen. Volg volgorde praktijk.
o Data-analyse: 3 stappen:
Schatten a priori kans
Vergelijk elke testuitslag apart met referentie = univariabel
Vergelijk combinatie van testuitslagen met referentie = multivariabel. Conform
volgorde in praktijk. Bepaal toegevoegde waarde testuitslag aan reeds
verzamelde testuitslagen.
o Vraagstelling. Onderzoeksopzet (populatie, setting, determinanten, uitkomst, ontwerp),
resultaten (voorspellende waarden test en/of ROC, ROC combinatie van testen,
toegevoegde waarde nieuwe test)
1 op 10 regel: bepaald de omvang van de onderzoekspopulatie. Minimaal 10 deelnemers in de kleinste
groep. Kleinste groep zijn bijna altijd cases = mensen met de ziekte. 1 determinant -> minimaal 10 cases.
2 determinanten -> minimaal 20 cases.
Meten van determinanten: zonder kennis (geblindeerd) van de uitkomst. Zelfde methode in onderzoek
en praktijk. Meten van eindpunt: bij iedereen vaststellen. Beoordeling blind voor determinanten. Met de
beste mogelijke test die de praktijk kent.
Oefeningen
De negatief voorspellende
waarde gaat over het uitsluiten
van ziekte.
De positief voorspellende
waarde gaat over het insluiten
van ziekte.
Voorspellende waarde
(afhankelijk van de prevalentie),
sensitiviteit, specificiteit
DEPTh model: Wat heeft ie -> diagnostiek. Hoe komst het -> etiologie. Hoe is het beloop als ik niets doe -
> prognose. Hoe is het beloop als ik hem behandel -> therapie.
Diagnostisch onderzoek
Diagnostiek in praktijk
Diagnostiek start altijd met een pt met een klacht/symptoom. Wat is het doel van de arts: snel en
efficiënt inschatten van de juiste diagnose. Basis medisch handelen. Bepaalt behandelingskeuze. Zegt
iets over prognose.
Stel: 20% van alle kinderen met nekstijfheid op de SEH heeft bacteriële meningitis. 20% met ziekte in die
populatie = prevalentie. Vooraf-kans ofwel prior-kans. Is de prior kans te laag om te behandelen of te
hoog om naar huis te sturen? Besluit: onzekerheid reduceren -> verdere diagnostiek. De lumbaalpunctie
is de gouden standaard voor BM.
Referentietest bij iedereen: Daarom:
- Onethisch -> te - Simpele diagnostische testen: anamnese, LO, lab,
belastend/risicovol beeldvorming, mogelijk diagnose zonder referentietest
- Inefficiënt -> te duur - Diagnostisch proces in praktijk: stapsgewijs proces: minder -
- Niet onnodig uitvoeren > meer invasief. Vaak geen enkele diagnose obv 1 test. Doch
geen testen uitvoeren die dezelfde informatie geven.
Stel: na anamnese en LO -> 10% kans op BM. Kans op ziekte gegeven testuitslagen – achteraf-kans ofwel
posterior-kans. Hoe groter verschil prior-posterior kans, hoe beter diagnostische waarde van testen.
Toch nog onderzoek: bloedonderzoek. Bij 1% posterior kans kan je iemand wel naar huis sturen.
Ideaal diagnostisch proces: eenvoudige testen brengen posterior kans naar 0 of 100% (zonder
referentie). Meestal test arts door tot voldoende zekerheid (benaderen van 0 of 100%). Keuze wanneer
voldoende zeker: hangt af van prognose ziekte indien onbehandeld + risico/kosten behandelen.
Wat houdt diagnosticeren in praktijk dus in: schatten van kans op aanwezigheid van ziekte obv
testuitslagen van de pt.
Wetenschappelijk diagnostisch onderzoek
Welke testen dragen werkelijk bij aan kans schatting? Moet de praktijk dienen: geen testen die niet in
een klinische setting aanwezig zijn; tijdsbesteding niet onrealistisch zijn. Wetenschappelijk onderzoek
dient (uiteindelijke) praktijk na te bootsen.
Onderzoeksopzet:
- Vraagstelling: met welke eenvoudige, veilige en goedkope testen kunnen we de kans op
aan/afwezigheid ziekte schatten. Wat zijn de determinanten van aan/afwezigheid van ziekte?
Determinant-uitkomst relatie: kans op ziekte als functie van testuitslagen. Uitkomst = kans op
ziekte = % = prevalentie. Determinanten = testuitslagen.
o Kans op BM = f (leeftijd, geslacht, koorts, bloed, leuko, bloed CRP, etc)
- Domein: voor wie -> domein, generalisatie. Voor wie zijn je onderzoeksresultaten van
toepassing. Heeft te maken met type patiënt met bepaalde symptoom, setting,
onderzoekspopulatie = 1 steekproef uit domein.
o Alle kinderen (bv in westerse wereld) verdacht van ziekte (BM) obv nekstijfheid (klacht)
in tweede lijn (setting)
- Determinant(en): de te onderzoeken testen. Diagnostische determinanten: alle mogelijk
belangrijke testen (in domein).
, - Uitkomstmaat: 'werkelijke’ aan/afwezigheid ziekte = diagnostische uitkomst = uitslag
referentietest. Referentie = niet onfeilbaar maar altijd de best beschikbare test.
- Onderzoeksontwerp/design:
o Observationeel: geen manipulatie van determinanten (geen medicatie toedienen)
o Descriptief = niet causaal: als de determinant maar voorspelt, geen hypothese
werkingsmechanisme determinant-uitkomst
o >1 determinant
o Cross-sectioneel (dwarsdoorsnede): op hetzelfde moment bepalen van determinanten
en uitkomst. Geen tijdsverschil (zo min mogelijk).
- Data-analyse, interpretatie + rapportage: data verzameling per pt, waarde determinanten,
diagnostische uitkomst (referentietest). Kwantificeren toegevoegde waarde aanvullende testen
aan eerdere testen. Volg volgorde praktijk.
o Data-analyse: 3 stappen:
Schatten a priori kans
Vergelijk elke testuitslag apart met referentie = univariabel
Vergelijk combinatie van testuitslagen met referentie = multivariabel. Conform
volgorde in praktijk. Bepaal toegevoegde waarde testuitslag aan reeds
verzamelde testuitslagen.
o Vraagstelling. Onderzoeksopzet (populatie, setting, determinanten, uitkomst, ontwerp),
resultaten (voorspellende waarden test en/of ROC, ROC combinatie van testen,
toegevoegde waarde nieuwe test)
1 op 10 regel: bepaald de omvang van de onderzoekspopulatie. Minimaal 10 deelnemers in de kleinste
groep. Kleinste groep zijn bijna altijd cases = mensen met de ziekte. 1 determinant -> minimaal 10 cases.
2 determinanten -> minimaal 20 cases.
Meten van determinanten: zonder kennis (geblindeerd) van de uitkomst. Zelfde methode in onderzoek
en praktijk. Meten van eindpunt: bij iedereen vaststellen. Beoordeling blind voor determinanten. Met de
beste mogelijke test die de praktijk kent.
Oefeningen
De negatief voorspellende
waarde gaat over het uitsluiten
van ziekte.
De positief voorspellende
waarde gaat over het insluiten
van ziekte.
Voorspellende waarde
(afhankelijk van de prevalentie),
sensitiviteit, specificiteit
