PATHOFYSIOLOGIE EN PATHOLOGISCHE BIOCHEMIE
H1: Algemene inleiding
Wat is normaal?
Bij afwijkende waarden van een laboresultaat:
- Eerste waar we naar kijken zijn diergerelateerde confounding factors: diergebonden
verwarrende factoren:
o Vb.: lage glucosewaarde omdat het dier lang niet gegeten had voor de
bloedafname
o Vb. hoge glucosewaarde door stress
o ! kritisch zijn
- Tweede waar we naar kijken: wat is biologisch gezien normaal?
o Waardes van een patiënt kunnen afwijken van een referentiewaarde
(biologische variatie)
- Derde: rekening houden met staalnameproblemen.
o Is de staal correct afgenomen en bewaard geweest?
o Is de staal correct onderzocht geweest door het labo?
à Hoe interpreteer je of een waarde normaal of abnormaal is? Eerst en vooral de waarde
gaan koppelen aan klachten en symptomen, dus aan de kliniek.
Wanneer is een waarde normaal en wanneer valt deze hierbuiten? Wordt op basis van
statistiek berekend à 95% van populatie valt in een normale verdeling en dus binnen dit
interval van ‘normaal’ en gezond.
- Gaussiaanse of Normale verdeling:
o µ = 0 en σ² = 1 (gemiddelde en variantie (spreiding van de waarden, dus ook
hoe ver een waarde van het gemiddelde zit))
o 95% van de data liggen binnen µ±2*SD
§ We laten dus een fout toe van 5%
- Afbeelding: distributie van glycemie gemeten bij honden. Is een normale verdeling.
1
, - Bepalen van referentie-intervallen
- Neem een random staal van de gezonde populatie en bepaal µ en SD
- Interval = µ±x*SD waarbij de keuze van X kan variëren …
o Meestal x = 2 (of 1.96) (interval omvat 95% van de data)
o Gevolg: 5% kans dat een gezond dier als ziek wordt beschouwd.
Afbeelding: 2 normale verdelingen: gezonde versus zieke honden. Beide grafieken
overlappen à zetten grens op 125 mg/dl (tussen de 2) om te bepalen of een hond ziek is of
niet. Zorgt er echter voor dat er fouten gemaakt kunnen worden:
- Type 1 fout (alpha): vals positief besluit: gezonde hond wordt als ziek
gediagnosticeerd
- Type 2 fout (beta): vals negatief besluit: zieke hond wordt als gezond
gediagnosticeerd
- Sensitiviteit = kans dat een ziek dier positief test (of: het aantal dieren dat positief
test uit de zieke populatie)
o =1–β
o = power van de test: vermogen/kans van een test om de hypothese te
verwerpen. Hypothese was: de hond is gezond.
- Specificiteit = kans dat een gezond dier negatief test (of: het aantal dieren dat
negatief test uit de gezonde populatie)
o =1–α
Stel dat we het aantal vals positieven willen verminderen à grens/treshold verschuiven
naar rechts en deze hoger stellen. Kans op type 1 fout vermindert. Echter, op deze manier
gaan de vals negatieven vermeerderen.
! Overlap van populaties gebeurt bijna altijd in biologische gevallen.
2
, - Positief voorspellende waarde (PPV): kans dat een positief getest dier ook wel
degelijk ziek is
- Negatief voorspellende waarde (NPV): kans dat een negatief getest dier ook wel
degelijk gezond is
! PPV en NPV hangen af van de frequentie van de ziekte (hoe vaak deze voorkomt in de
populatie): bij een hogere prevalentie (dus hoger voorkomen van de ziekte) kan je het je
permitteren om een test te gebruiken die iets minder goed werkt dan bij een ziekte die
weinig voorkomt in de populatie.
- PPV halveert wanneer de ziekte minder frequent voorkomt, terwijl sensitiviteit en
specificiteit onveranderd waren.
Prevalentie = aantal zieke dieren in een bepaalde populatie op een bepaald moment
(snapshot)
= # zieken / volledige populatie
à zegt iets over het ziek zijn
Incidentie = aantal nieuwe ziektegevallen in een bepaalde gevoelige populatie tijdens een
vastgelegde periode (tijdsinterval)
= # nieuwe zieken / # mensen in populatie die de mogelijkheid hebben om de ziekte te
krijgen
à zegt iets over het ziek worden
! Duur van de ziekte is belangrijk: hangt af van genezing en sterfte.
à PREVALENTIE = INCIDENTIE * DUUR van de ziekte
Mortaliteit versus morbiditeit:
- Mortaliteit: hoeveel procent van de zieke dieren sterft aan de ziekte?
- Morbiditeit: hoeveel van de geïnfecteerde dieren wordt ziek?
Precisie van een meting
= indien een toestel verschillende keren hetzelfde staal analyseert, bekomen we dan
hetzelfde resultaat?
Is een meetresultaat wel het echte resultaat?
- Variatiecoëfficient = SD/gemiddelde
o CV test de herhaalbaarheid van de test op hetzelfde staal
o = de relatieve spreidingsmaat
- Intra assay VC: neem 10 stalen en ontdubbel elk staal (dus maak 2 reeksen). Bepaal
voor de 2 reeksen de SD van elk staal. Bereken dan per reeks de gemiddelde SD. Deel
vervolgens de SD door het gemiddelde van alle metingen.
- Inter assay VC: neem 1 staal en ontdubbel en doe op elk ontdubbeld staal 10
metingen gespreid op 10 dagen. Bereken de gemiddelde waarde van elk ontdubbeld
staal (10 gemiddelden). Bereken de SD van de 10 gemiddelden en deel door het
algemeen gemiddelde van alle metingen.
à 1 staal kan geëvalueerd worden op basis van intra of inter.
3
, Accuraatheid
= liggen de waarden van onze test (gemeten waarden) bij de reële waarden?
Diagnosestelling: hoe en wat?
- Diagnose wordt gesteld o.b.v. signalement, anamnese, algemene indruk, …
- Na diagnose wordt een therapie/behandeling gestart
- Daarna wordt het effect van de therapie geëvalueerd en kan de diagnose bevestigd
of aangepast worden.
Diagnostische therapie:
- = Vermoedelijke diagnose
- Vermoedelijke behandeling
4
H1: Algemene inleiding
Wat is normaal?
Bij afwijkende waarden van een laboresultaat:
- Eerste waar we naar kijken zijn diergerelateerde confounding factors: diergebonden
verwarrende factoren:
o Vb.: lage glucosewaarde omdat het dier lang niet gegeten had voor de
bloedafname
o Vb. hoge glucosewaarde door stress
o ! kritisch zijn
- Tweede waar we naar kijken: wat is biologisch gezien normaal?
o Waardes van een patiënt kunnen afwijken van een referentiewaarde
(biologische variatie)
- Derde: rekening houden met staalnameproblemen.
o Is de staal correct afgenomen en bewaard geweest?
o Is de staal correct onderzocht geweest door het labo?
à Hoe interpreteer je of een waarde normaal of abnormaal is? Eerst en vooral de waarde
gaan koppelen aan klachten en symptomen, dus aan de kliniek.
Wanneer is een waarde normaal en wanneer valt deze hierbuiten? Wordt op basis van
statistiek berekend à 95% van populatie valt in een normale verdeling en dus binnen dit
interval van ‘normaal’ en gezond.
- Gaussiaanse of Normale verdeling:
o µ = 0 en σ² = 1 (gemiddelde en variantie (spreiding van de waarden, dus ook
hoe ver een waarde van het gemiddelde zit))
o 95% van de data liggen binnen µ±2*SD
§ We laten dus een fout toe van 5%
- Afbeelding: distributie van glycemie gemeten bij honden. Is een normale verdeling.
1
, - Bepalen van referentie-intervallen
- Neem een random staal van de gezonde populatie en bepaal µ en SD
- Interval = µ±x*SD waarbij de keuze van X kan variëren …
o Meestal x = 2 (of 1.96) (interval omvat 95% van de data)
o Gevolg: 5% kans dat een gezond dier als ziek wordt beschouwd.
Afbeelding: 2 normale verdelingen: gezonde versus zieke honden. Beide grafieken
overlappen à zetten grens op 125 mg/dl (tussen de 2) om te bepalen of een hond ziek is of
niet. Zorgt er echter voor dat er fouten gemaakt kunnen worden:
- Type 1 fout (alpha): vals positief besluit: gezonde hond wordt als ziek
gediagnosticeerd
- Type 2 fout (beta): vals negatief besluit: zieke hond wordt als gezond
gediagnosticeerd
- Sensitiviteit = kans dat een ziek dier positief test (of: het aantal dieren dat positief
test uit de zieke populatie)
o =1–β
o = power van de test: vermogen/kans van een test om de hypothese te
verwerpen. Hypothese was: de hond is gezond.
- Specificiteit = kans dat een gezond dier negatief test (of: het aantal dieren dat
negatief test uit de gezonde populatie)
o =1–α
Stel dat we het aantal vals positieven willen verminderen à grens/treshold verschuiven
naar rechts en deze hoger stellen. Kans op type 1 fout vermindert. Echter, op deze manier
gaan de vals negatieven vermeerderen.
! Overlap van populaties gebeurt bijna altijd in biologische gevallen.
2
, - Positief voorspellende waarde (PPV): kans dat een positief getest dier ook wel
degelijk ziek is
- Negatief voorspellende waarde (NPV): kans dat een negatief getest dier ook wel
degelijk gezond is
! PPV en NPV hangen af van de frequentie van de ziekte (hoe vaak deze voorkomt in de
populatie): bij een hogere prevalentie (dus hoger voorkomen van de ziekte) kan je het je
permitteren om een test te gebruiken die iets minder goed werkt dan bij een ziekte die
weinig voorkomt in de populatie.
- PPV halveert wanneer de ziekte minder frequent voorkomt, terwijl sensitiviteit en
specificiteit onveranderd waren.
Prevalentie = aantal zieke dieren in een bepaalde populatie op een bepaald moment
(snapshot)
= # zieken / volledige populatie
à zegt iets over het ziek zijn
Incidentie = aantal nieuwe ziektegevallen in een bepaalde gevoelige populatie tijdens een
vastgelegde periode (tijdsinterval)
= # nieuwe zieken / # mensen in populatie die de mogelijkheid hebben om de ziekte te
krijgen
à zegt iets over het ziek worden
! Duur van de ziekte is belangrijk: hangt af van genezing en sterfte.
à PREVALENTIE = INCIDENTIE * DUUR van de ziekte
Mortaliteit versus morbiditeit:
- Mortaliteit: hoeveel procent van de zieke dieren sterft aan de ziekte?
- Morbiditeit: hoeveel van de geïnfecteerde dieren wordt ziek?
Precisie van een meting
= indien een toestel verschillende keren hetzelfde staal analyseert, bekomen we dan
hetzelfde resultaat?
Is een meetresultaat wel het echte resultaat?
- Variatiecoëfficient = SD/gemiddelde
o CV test de herhaalbaarheid van de test op hetzelfde staal
o = de relatieve spreidingsmaat
- Intra assay VC: neem 10 stalen en ontdubbel elk staal (dus maak 2 reeksen). Bepaal
voor de 2 reeksen de SD van elk staal. Bereken dan per reeks de gemiddelde SD. Deel
vervolgens de SD door het gemiddelde van alle metingen.
- Inter assay VC: neem 1 staal en ontdubbel en doe op elk ontdubbeld staal 10
metingen gespreid op 10 dagen. Bereken de gemiddelde waarde van elk ontdubbeld
staal (10 gemiddelden). Bereken de SD van de 10 gemiddelden en deel door het
algemeen gemiddelde van alle metingen.
à 1 staal kan geëvalueerd worden op basis van intra of inter.
3
, Accuraatheid
= liggen de waarden van onze test (gemeten waarden) bij de reële waarden?
Diagnosestelling: hoe en wat?
- Diagnose wordt gesteld o.b.v. signalement, anamnese, algemene indruk, …
- Na diagnose wordt een therapie/behandeling gestart
- Daarna wordt het effect van de therapie geëvalueerd en kan de diagnose bevestigd
of aangepast worden.
Diagnostische therapie:
- = Vermoedelijke diagnose
- Vermoedelijke behandeling
4
