Difference between revisions of "Klinische Chemie"
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(→Entwicklung und Bewertung labormedizinischer Tests) |
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| + | * Anwendungsgebiete: Früherkennung von Risikopatiente, Früherkennung subklinischer Erkrankungen, Diagnose akuter und chronischer Sysndrom, Risikostratifizierung, Therapieauswahl, Monitorin | ||
| + | * Klinische Tauglichkeit von Biomarkern: | ||
| + | ** Kann er gemessen werden (Präzision, Präanalytik, Assays, hochdurchsatzfähig, Kosten) | ||
| + | ** Bringt er Informationen (Assoziation zu Krankheit, neuheit der Information, >1 Studie + zufällige Populationen) | ||
| + | ** Hilft er beim management des Patienten (Überlegenheit ggü vorhandenen Tests, man kann therapeutisch Etwas machen, Verbesserung der Patienteversorgung) | ||
| + | * Phasen der Entwicklung von diagnostischen Biomarkern: | ||
| + | ** Präklinische Studie: kleine Populationen, Biomarker-Identifikation, Machbarkeits-Studien, Assay-Entwicklung | ||
| + | ** Klin. Charakterisierung und Assay-Validation: kleine Population, biologische Variation, Referenzbereiche | ||
| + | ** Klin. Assoziation (Fall-Kontroll-Studien): Mittlere Population, klinische Validation (Spezifität, Sensitivität) | ||
| + | *** Ideale Test kann gesunde von Kranke perfekt trennen, in Realität oft Überlappungen von Testergebnisse | ||
| + | *** Wahl des cut-offs: Sensitivität (Kranke werden richtig erfasst) vs Spezifität (Gesunde werden richtig erfasst) | ||
| + | *** Receiver Operator Characteristic (ROC)- Analyse anhand variation des Cutoffs | ||
| + | **** AUC = 1 (idealer Test) vs AUC = 0.5 (wertloser Test) | ||
| + | **** Diagnostisch relevante Tests ab 0.8 | ||
| + | ** Klin. Assoziation (Prospektive Studie): Mittele/Grosse Porpulation, ROC-Analysen, Präd. Werte, diagnostische Effizienz | ||
| + | *** Pos. und Neg. Prädiktive Werte (Denke immer an 4-felder-Tafel), abhängig von Prävalenz | ||
| + | **** Betrachten von Vortest-Wahrscheinlichkeiten, meist mittels Scores (in Ambulanter Medizin meist tiefer) | ||
| + | **** Allgemein: Keine Labordiagnostik ohne klinischen Verdacht oder klinisch hergeleitete Fragestellung | ||
| + | *** Hoher neg. PW (hohe Sensitivität): Gut für Ausschlussdiagnostik | ||
| + | ** Wirksamkeit (RKS): Grosse Populationen, Outcome: Verminderung der Krankheitsbelastung | ||
| + | *** Patienen Zufriedenheit vs klinischer Nutzen vs Ökonomischen Nutzen | ||
| + | *** Allgemeiner Endpunkte (Kosten, Zeit bis Entlassung, ...) | ||
| + | * Hoher Zeitablauf und Misserfolg Raten in der Entwicklung von diagnostischen Biomarker (klassische Tests oft unvollständig getestet) | ||
| + | * Klinische und technische Innovation | ||
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=== Labor Diagnostik der Entzündung === | === Labor Diagnostik der Entzündung === | ||
=== Labormedizinische Prozess === | === Labormedizinische Prozess === | ||
Revision as of 15:33, 13 January 2015
Entwicklung und Bewertung Labormedizinischer Tests
- Anwendungsgebiete: Früherkennung von Risikopatiente, Früherkennung subklinischer Erkrankungen, Diagnose akuter und chronischer Sysndrom, Risikostratifizierung, Therapieauswahl, Monitorin
- Klinische Tauglichkeit von Biomarkern:
- Kann er gemessen werden (Präzision, Präanalytik, Assays, hochdurchsatzfähig, Kosten)
- Bringt er Informationen (Assoziation zu Krankheit, neuheit der Information, >1 Studie + zufällige Populationen)
- Hilft er beim management des Patienten (Überlegenheit ggü vorhandenen Tests, man kann therapeutisch Etwas machen, Verbesserung der Patienteversorgung)
- Phasen der Entwicklung von diagnostischen Biomarkern:
- Präklinische Studie: kleine Populationen, Biomarker-Identifikation, Machbarkeits-Studien, Assay-Entwicklung
- Klin. Charakterisierung und Assay-Validation: kleine Population, biologische Variation, Referenzbereiche
- Klin. Assoziation (Fall-Kontroll-Studien): Mittlere Population, klinische Validation (Spezifität, Sensitivität)
- Ideale Test kann gesunde von Kranke perfekt trennen, in Realität oft Überlappungen von Testergebnisse
- Wahl des cut-offs: Sensitivität (Kranke werden richtig erfasst) vs Spezifität (Gesunde werden richtig erfasst)
- Receiver Operator Characteristic (ROC)- Analyse anhand variation des Cutoffs
- AUC = 1 (idealer Test) vs AUC = 0.5 (wertloser Test)
- Diagnostisch relevante Tests ab 0.8
- Klin. Assoziation (Prospektive Studie): Mittele/Grosse Porpulation, ROC-Analysen, Präd. Werte, diagnostische Effizienz
- Pos. und Neg. Prädiktive Werte (Denke immer an 4-felder-Tafel), abhängig von Prävalenz
- Betrachten von Vortest-Wahrscheinlichkeiten, meist mittels Scores (in Ambulanter Medizin meist tiefer)
- Allgemein: Keine Labordiagnostik ohne klinischen Verdacht oder klinisch hergeleitete Fragestellung
- Hoher neg. PW (hohe Sensitivität): Gut für Ausschlussdiagnostik
- Pos. und Neg. Prädiktive Werte (Denke immer an 4-felder-Tafel), abhängig von Prävalenz
- Wirksamkeit (RKS): Grosse Populationen, Outcome: Verminderung der Krankheitsbelastung
- Patienen Zufriedenheit vs klinischer Nutzen vs Ökonomischen Nutzen
- Allgemeiner Endpunkte (Kosten, Zeit bis Entlassung, ...)
- Hoher Zeitablauf und Misserfolg Raten in der Entwicklung von diagnostischen Biomarker (klassische Tests oft unvollständig getestet)
- Klinische und technische Innovation
