Vejledning i anvendelse af de 6 regneark:
Skriv kun i de indrammede hvide felter. Du skal bare overskrive tallene der står i disse hvide felter.
Generelt gælder, at regnearkene er skrivebeskyttede. Du kan derfor ikke gemme arkene med de tal du sætter ind. Hvis du ønsker at gemme dine beregninger kan det ske under et andet navn. Herved kommer du ikke til at slette eller ændre de indkodede formler.
Du kan altid printe arket, før du lukker det; det har skrivebeskyttelsen ingen indflydelse på.
Diagnostiske testberegninger
Dette ark kan du anvende, når du har tallene fra en prospektiv undersøgelse af værdien af en diagnostisk test. Arket beregner så de forskellige rater, som er anført, fx sensitivitet, specificitet og de prædiktive værdier af positive og negative tests.
95 %-sikkerhedsgrænser
Disse beregninger findes også i de andre ark, der angiver 95 % sikkerhedsgrænser. Men hvis du sidder med beregnede tal og lige vil undersøge 95 % sikkerhedsgrænserne, kan disse beregninger anvendes.
95 % -sikkerhedsgrænser for en fraktion, hvilket er decimalbrøken for en procentangivelse, fx hvis 35 af 43 patienter overlever et år, har 81 % eller fraktionen 0,81 overlevet. Og sikkerhedsgrænserne er 70 %-93 %.
Forskellen mellem to fraktioner, fx forskellen mellem 92 % og 46 % er 46 % med 95 %-sikkerhedsgrænser mellem 23 % og 68 %.
Hvis det gælder 95 % sikkerhedsgrænser for ratio mellem to relationer (forholdstal) fx Odds, anvendes 95 % sikkerhedsgrænser på Odds ratio.
Endelig anvendes 95 %-sikkerhedsgrænser på Likelihood-ratios ved ratio mellem 2 proportioner.
Randomiseret forsøg
Man kan beregne den absolutte risikoreduktion, relative risikoreduktion, den relative risiko og number needed to treat ud fra data fra et randomiseret forsøg. Den negative begivenhed, som man anvender som effektmål (fx død), anføres som event i henholdsvis kontrolgruppen og den eksperimentelle gruppe. Dem, der ikke har oplevet denne begivenhed anføres i anden række. Hvis det drejer sig om en gavnlig effekt (fx ulcusheling), får man angivet NNT som en negativ værdi, som så må angives uden minus-tegnet. Altså hvis NNT er –4, men det drejer sig om en positiv begivenhed, dvs. helbredelse af en patient, er NNT 4.
Sensitivitetsanalyse
Kender man sensitivitet og specificitet for testen og prævalensen (á priori sandsynligheden) for sygdommen i sit patientklientel, kan man i en af søjlerne indsætte disse tal og få værdierne for den positive og negative prædiktive værdi samt også få angivet, hvor stor sandsynligheden er for, at patienten alligevel har sygdommen trods en negativ test.
Arket kan også anvendes til at undersøge, fx hvorledes de prædiktive værdier er afhængige af prævalensen, og dette kan anvendes til at vejlede, om testen er bedst egnet til at stille eller udelukke en diagnose. Dette kaldes med et udtryk fra økonomien for en sensitivitetsanalyse, hvilket altså ikke har noget at gøre med sensitiviteten for en diagnostisk test.
Endelig kan man udregne den diagnostiske sikkerhed, når en række tests anvendes sekventielt. Så anvendes de prædiktive værdier af en henholdsvis positiv eller negativ test som à priori sandsynlighed for den næste test osv.
Kohorte og case-control
Anvendes til beregning af observationelle studier.
Har man tal fra en case-control undersøgelse indføres tallene lodret i søjlerne. Man kan så kun udregne Odd’s ratio. Hvis man vil beregne number needed to harm (NNH), er man nødt til at kende prævalensen af begivenheden (sygdom eller bivirkning) i sin population og indføre denne i feltet.
Har man imidlertid tallene fra et kohortestudie, kan man indsætte tallene i rækkerne, dvs. vandret, og så kan den relative risiko og NNH beregnes direkte, fordi kohorten også indeholder prævalensen.
Kappa-beregning
Anvendes til at vurdere overensstemmelsen af fund mellem 2 observatører (observationer) af samme patienter, idet der tages højde for, at en del af de overensstemmende observationer er tilfældige.
Fordelingen af observationer kan være: a) positivt fund hos begge observatører, b) positivt fund hos observatør 1 og negativt hos observatør 2, c) negativt fund hos observatør 1 og positivt hos observatør 2, og endeligt d) negativt fund hos begge observatører. Tallene føjes ind i a,b,c og d felterne i en 2 x 2 tabel.
Regnearket udregner den tilfældige overensstemmelse, idet den relative fordeling for de to observatørers fund forudsættes konstant. Kappa er udregnet som den fraktion, den opnåede forbedring (positiv eller negativ) udgør af den teoretisk mulige forbedring af den beregnede tilfældige overensstemmelse.
Ved fortolkning af Kappa anses værdier <0,40 for ringe overenstemmelse, 0,40-0,60 regnes for acceptablet, medens værdier >0,60 anses for god overensstemmelse, >0,80 er særdeles fint.
Hvis du finder fejl eller mangler i de anvendte beregninger så meddel det venligst på vores e-mail, der er angivet i bogen. Så vil vi undersøge det og få det rettet og lagt ud i bogens netudgave.
