В эпоху современной медицины исследователи перешли от практики простого эмпирического описания частоты встречаемости симптомов при различных заболеваниях к представлению определенных оценок. Практикующие доктора нередко ошибочно интерпретируют показатели информативности биомаркеров, приводимые в научных публикациях. Наиболее распространенными оценками являются чувствительность (Se) - вероятность наличия маркера при условии наличия заболевания, специфичность (Sp) - вероятность отсутствия маркера при условии отсутствия заболевания, прогностическая ценность положительного результата теста (PPV) - вероятность наличия болезни при условии наличия маркера, прогностическая ценность отрицательного результата (NPV) - вероятность отсутствия заболевания при условии отсутствия маркера. Означает ли, что большое значение Se, Sp, PPV или NPV, а также выявленная статистическая значимость сопряженности маркера и исхода будет свидетельствовать, что маркер эффективен? Далеко не всегда. Статистическая значимость связи маркера с исходом - лишь необходимое, но не достаточное условие. На особенности практического применения маркера непосредственное влияние оказывают частота его встречаемости (PM) и распространенность заболевания (PD) в анализируемой популяции. Тот факт, что некоторые условные показатели информативности могут принимать большие значения даже в условиях отсутствия реальной сопряженности маркера и исхода (определяемые в данном случае лишь PM и PD), может вводить в заблуждение. Например, на практике крайне редко встречаются PM и PD более 10-20%. Тогда оценки Sp и NPV могут принимать большие значения. При этом Sp стремится к (1-PM), то есть доле лиц, свободных от маркера, а NPV - к (1-PD), то есть доле лиц, свободных от заболевания. Из этого следует важный вывод: условные оценки информативности (Se, Sp, PPV и NPV) биомаркера должны в обязательном порядке дополняться указанием общих мер сопряженности (отношения шансов или отношения рисков), а также - интегральных показателей информативности маркера (скрининговой или прогностической балансовой точности - SBA или PBA). Только при статистической значимости сопряженности маркера и исхода, OR>5,5 и SBA/PBA>0,7 маркер является эффективным скрининговым или прогностическим классификатором. Перечень эмпирически оцениваемых показателей информативности и сопряжённости непосредственным образом определяется дизайном исследования: исследование «случай-контроль» позволяет непосредственно оценить Se, Sp, SBA и OR, когортное исследование - PPV, NPV, PBA, OR и RR. Популяционное исследование позволяет оценить любые показатели информативности и сопряженности. Также необходимо помнить, что Se, Sp и SBA (AUC) характеризуют исключительно скрининговую информативность маркера. PPV, NPV и PBA характеризует исключительно прогностическую информативность маркера. OR и RR является мерами силы сопряженности маркера и исхода.
Physicians do not often correctly interpret the informativeness measures of biomarkers provided in scientific papers. The most common estimates are sensitivity (Se) the probability that the biomarker is positive in a case of disease, specificity (Sp) the probability that the marker is negative for patients who do not have a disease, the positive predictive value of a test result (PPV) the probability of a disease in a marker-positive patient, a negative predictive value (NPV) the probability that a marker-negative patient does not have a disease. Does the very high Se, Sp, PPV or NPV, as well as the revealed a statistically significant association between marker and outcome, mean that the marker is effective? Not always so. The statistical significance of the marker-outcome association is only a necessary condition, but not a sufficient one. The practical use of the marker depends on its frequency of occurrence (PM) and the prevalence of the disease (PD) in the population under study. The fact that some conventional indices of informativeness can be high even in the absence of a real association between marker and outcome (defined in such a case only by PM and PD) can be misleading. This leads us to an important conclusion: conventional indices of biomarker informativeness (Se, Sp, PPV and NPV) must be supplemented by statistics that measure the strength of the relationship between marker and outcome (odds ratio or risk ratio), as well as integral measures of marker informativeness (screening or predictive balance accuracy - SBA or PBA). The quantity of empirically evaluated diagnostic performance measures is directly determined by the study design: the case-control study enables to measure directly Se, Sp, SBA, and OR, the cohort study allows to evaluate PPV, NPV, PBA, OR, and RR. The population-based study provides investigators with any performance indices of diagnostic tests. It also should be kept in mind that Se, Sp and SBA (AUC) characterize only the screening informativeness of the marker. PPV, NPV and PBA characterize only the predictive informativeness of the marker. OR and RR quantify the strength of the association between marker and outcome.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.