Sayıları doğru okumak: risk, tarama ve tanı

Birkaç hafta içinde ilk tarama testleri gündeme gelecek. Sonuçlar sayı olarak gelir: “1/1500”, “yüksek risk”, “düşük risk”. Bu sayılar çoğu zaman olduğundan daha korkutucu ya da olduğundan daha güven verici okunur. Bu ders, sitedeki her istatistiği okurken kullanacağınız birkaç araç veriyor. Hesap makinesi gerekmiyor; yalnızca sayıları “kaç kişiden kaçı” diye düşünmeyi öğreneceğiz.

Tarama ile tanı: duman dedektörü ve itfaiyeci

Bir tarama testiTarama testiscreening testBelirli bir durumun olasılığını hesaplayan test. "Var" ya da "yok" demez; olasılığı yüksek olanları, kesin cevap veren ileri testlere yönlendirmek için yapılır.Sözlükte açKapat, bebeğin belirli bir durum için daha düşük ya da daha yüksek bir olasılık taşıdığını söyler. Kesin bir şey söyleyemez¹. Duman dedektörüne benzer: her alarmda yangın çıkmaz (bazen yanan bir tosttur), alarmın susması da kesin güvenlik demek değildir. Alarm çaldığında itfaiyeci gelip bakar. Gebelikte itfaiyecinin işini tanı testleriTanı testidiagnostic testBir durumun gerçekten var olup olmadığını kesin olarak söyleyen test. Gebelikte kromozomlar için koryon villus örneklemesi ve amniyosentez bu gruptadır.Sözlükte açKapat görür. Bu testler plasentadan ya da bebeği saran sıvıdan alınan hücreleri inceler ve kesin cevap verir².

Peki neden herkese doğrudan tanı testi yapılmıyor? Çünkü tanı testleri bir iğneyle yapılır ve küçük de olsa bir düşük riski taşır². Bu riski ve büyüklüğünü M4.4’te ayrıntılı ele alıyoruz. Tarama, riski kimin almaya değer bulabileceğini ayırmanın yoludur.

Bir test iki türlü yanılır

Her tarama testi iki tür hata yapabilir. Durum gerçekten varken “düşük” diyebilir; buna yanlış negatifYanlış negatiffalse negativeDurum gerçekten varken testin "düşük olasılık" demesi; gözden kaçan sonuç.Sözlükte açKapat, yani gözden kaçan vaka denir. Ya da durum yokken “yüksek” diyebilir; bu yanlış pozitifYanlış pozitif oranıfalse-positive rateDurumu olmayanların yüzde kaçında testin yine de "yüksek olasılık" sonucu verdiği. Yanlış alarm oranı da denebilir.Sözlükte açKapat, yani yanlış alarmdır. Bir testin bu iki yöndeki başarısını iki sayı anlatır³:

• Yakalama oranıYakalama oranı (duyarlılık)detection rate, sensitivityDurumu gerçekten olanların yüzde kaçında testin "yüksek olasılık" sonucu verdiği.Sözlükte açKapat: Durumu gerçekten olanların yüzde kaçında test “yüksek” der.
• Yanlış pozitif oranı: Durumu olmayanların yüzde kaçında test yine de “yüksek” der.

Tarama testi aslında bir sayı üretir. “Yüksek” ile “düşük”ü ayıran çizgi, yani eşik, sonradan seçilir. Eşiği aşağı çekerseniz daha çok vaka yakalanır ama yanlış alarmlar da artar. Yukarı çekerseniz yanlış alarm azalır, gözden kaçan vaka artar. Hiç kaçırmayan ve hiç yanlış alarm vermeyen bir eşik yoktur. Aşağıdaki şemada bunu kendiniz deneyebilirsiniz.

Eşiği kaydırın

Yakalama oranı %82,9 durumu olanlardan “yüksek” sonucu alanlar

Yanlış alarm %4,9 durumu olmayanlardan “yüksek” sonucu alanlar

Şematik çizim: geniş eğri durumu olmayanları, küçük eğri olanları temsil ediyor; ölçek gerçek değil. Eşiği sola çektikçe daha çok vaka yakalanır ama yanlış alarmlar da artar.

Aynı test, eşiğe göre farklı sayılar verir. İngiltere’nin kullandığı ilk trimester birleşik taramasında eşik 1/150’dir. Bu eşikte test trizomi 21’li gebeliklerin yüzde 87’sini yakalar, yanlış pozitif oranı yüzde 2,3’tür⁵. Uluslararası bir kılavuzun aktardığı başka bir eşikte aynı test yüzde 90 yakalar ama yanlış pozitif oranı yüzde 4’e çıkar⁶. Bir testin “yüzde şu kadar başarılı” olduğunu duyduğunuzda, bu yüzden hangi eşikte olduğunu da sormak gerekir.

“Yüksek” çıktı: gerçekte ne anlama gelir?

Burada çoğu insanın, hatta birçok sağlık çalışanının sezgisi yanılır. Test sonucu “yüksek” çıktığında asıl soru şudur: bu sonucu alanların kaçında durum gerçekten var? Bunun adı pozitif öngörü değeriPozitif öngörü değeripositive predictive value, PPVTesti "yüksek olasılık" çıkanların gerçekte ne kadarında durumun var olduğu. Testin kendisi kadar, durumun ne kadar yaygın olduğuna da bağlıdır.Sözlükte açKapatdir. Testin kendisi kadar, aranan durumun ne kadar yaygın olduğuna da bağlıdır⁴.

Gerçek bir örnekle bakalım. Yaklaşık 16 bin gebenin katıldığı büyük bir çalışmada (yaş ortalaması 31) 38 bebekte trizomi 21 vardı⁷. Standart ilk trimester taraması bunların 30’unu yakaladı. Ama aynı tarama, bebeğinde trizomi 21 olmayan gebelerin yüzde 5,4’ünde de “yüksek” dedi. Bu da 800’den fazla yanlış alarm demek. Sonuçta “yüksek” çıkanların yalnızca yüzde 3,4’ünün bebeğinde trizomi 21 vardı⁷.

Bunun nedeni basit: aranan durum nadir. Küçük bir yanlış alarm oranı, çok büyük bir sağlıklı gruba uygulanınca, nadir gerçek vakalardan çok daha fazla “yüksek” sonuç üretir. İngiltere’nin gebelere verdiği bilgilendirme de bunu açıkça söyler: tarama sonuçlarının yaklaşık yüzde 3’ü “yüksek olasılık” çıkar ve bu sonucu alanların çoğunun bebeğinde aranan durumların hiçbiri yoktur².

Standart taramaHücre dışı DNA testi (NIPT)

Testten önce: 1/417 Yakalama: %78,9 Yanlış pozitif: %5,4

Norton ve ark. (2015) verisi: 15.841 gebede 38 trizomi 21.

10.000 gebe

24 kişide trizomi 21 var

19 test “yüksek” der doğru pozitif

5,1 test “düşük” der gözden kaçan

9.976 kişide yok

539 test “yüksek” der yanlış pozitif

9.437 test “düşük” der

Sonucu “yüksek olasılık” çıkan 100 kişiden kaçında trizomi 21 gerçekten var?

3 kişide Yani “yüksek” sonucu alan yaklaşık 29 kişiden biri gerçekten etkilenmiş. Geri kalanların bebeğinde trizomi 21 yok.

Sayılarla oynayın

Testten önceki olasılık: 1/417 Yakalama oranı: %78,9 Yanlış pozitif oranı: %5,4

Deneyin: önceki olasılık düştükçe (durum nadirleştikçe), aynı test için “yüksek” sonuçların daha büyük kısmı yanlış alarm olur. Yanlış pozitif oranı küçüldükçe ise “yüksek” sonucun anlamı artar.

Bu tür bilgiler yüzdeler ve koşullu olasılıklar yerine “kaç kişiden kaçı” diye, yani doğal sıklıklarla anlatıldığında çok daha doğru anlaşılıyor. Bu, hem sağlık çalışanları hem de hastalarla yapılmış çalışmaların ortak bulgusu^8,9. Yukarıdaki gibi ikon dizileri de sayılarla arası iyi olmayanlar dahil herkesin isabetini artırıyor¹⁰. Bu sitede sayıları bu yüzden çoğu zaman bu biçimde vereceğiz.

Derine in"Bu test yüzde 99 doğru" neden eksik bir cümle?

“Doğru” kelimesi iki farklı şeyi kapsayabilir: testin gerçek vakaları yakalama oranını ve “yüksek” dediği kişilerde ne kadar isabetli olduğunu. Yukarıdaki çalışmada hücre dışı DNA testi trizomi 21’li bebeklerin hepsini yakaladı. Yine de “yüksek” sonucu alanların yaklaşık beşte birinde bebek sağlıklıydı⁷. Aranan durum ne kadar nadirse, aynı test için “yüksek” sonucun isabeti o kadar düşer. Bu yüzden iyi bir tarama testinin pozitif sonucu da tanı testiyle doğrulanır.

“1/250” nasıl okunur?

Tarama sonuçları çoğu zaman “1/250” gibi bir kesirle yazılır. Bunu okumanın en kolay yolu bir grup hayal etmektir. Aynı sonucu alan 250 gebeyi düşünün: bunlardan birinin bebeğinde aranan durum vardır, 249’unun bebeğinde yoktur². Paydadaki sayı büyüdükçe olasılık küçülür: 1/1000, 1/250’den daha düşük bir olasılıktır.

“Yüksek” ile “düşük” arasındaki sınır, ülkeden ülkeye değişen bir tercihtir. İngiltere 1/150’yi kullanır⁵. Danimarka’da bir dönem bölgeden bölgeye 1/250 ile 1/400 arasında değişen eşikler kullanıldı¹². Türkiye’de yaygın kullanılan eşik 1/270’tir, ama bu resmî bir eşik değildir¹³. Yani 1/240 ile 1/300 arasındaki iki sonuç neredeyse aynı şeyi söyler. Biri “yüksek”, diğeri “düşük” etiketi alsa bile.

Raporunuzda büyük olasılıkla “risk” kelimesi geçecek. İngiltere’deki tarama programı birkaç yıl önce “risk” yerine “olasılık” demeye başladı. Gerekçesi, bu kelimenin daha az ürkütücü olması ve “düşük olasılığın sıfır olasılık olmadığını” daha iyi anlatmasıydı¹¹. Hangi kelime kullanılırsa kullanılsın, söylenen şey bir olasılıktır.

Göreli ve mutlak risk

Mutlak riskMutlak riskabsolute riskBir şeyin belirli bir grupta gerçekten ne sıklıkla olduğu; ör. "1000 kişide 2".Sözlükte açKapat, bir şeyin belirli bir grupta gerçekte ne sıklıkla olduğudur. Göreli riskGöreli riskrelative riskİki grubun riskinin oranı; ör. "iki kat". Başlangıçtaki mutlak risk bilinmeden tek başına yanıltıcı olabilir.Sözlükte açKapat ise iki grubun riskini birbirine oranlar¹⁴. Haberlerde neredeyse her zaman göreli risk kullanılır, çünkü kulağa daha çarpıcı gelir.

Bir hesap örneği: bir durum 10.000 kişide 1’den 10.000 kişide 2’ye çıksın. Haber “riski iki katına çıkarıyor” der ve bu doğrudur. Mutlak fark ise 10.000 kişide 1 kişidir. Gerçek bir örnek de var: “yüzde 25 azalma” diye duyurulan bir tarama etkisi, mutlak olarak her 1000 kişide 1 kişi demekti⁹. Araştırmalar, aynı etkinin göreli riskle anlatıldığında daha büyük ve daha ikna edici algılandığını gösteriyor⁸.

Kural basit: bir “kat” ya da “yüzde artış” duyduğunuzda “kaçta kaçtan kaçta kaça?” diye sorun.

Kılavuzlar neden farklı söyler?

Bu sitede zaman zaman “İngiltere şöyle, ABD böyle, Türkiye şöyle önerir” diye yazacağız. Bu, bilimin belirsiz olduğu anlamına gelmez. Aynı kanıta bakan kurumlar farklı sağlık sistemleri, farklı nüfuslar ve farklı değer tercihleriyle farklı kararlar verebilir. İki örnek:

• B grubu streptokok (GBS) taraması: ABD’de bütün gebelere 36. ile 37. haftalar arasında öneriliyor¹⁵. İngiltere’de ise şu an rutin olarak önerilmiyor¹⁶. Konuyu M4.9’da açıyoruz.
• Kafein: İngiltere günde 200 mg’ı aşmamayı öneriyor¹⁷. Dünya Sağlık Örgütü ise günde 300 mg’dan fazla kafein alan gebelere azaltmayı öneriyor¹⁸. Bu ikisi aynı türden bir sınır değil: birinin söylediği bir üst sınır, diğerininki azaltma eşiği. Ayrıntısı M3.5’te.

Bu sitenin yaklaşımı şu: kaynaklar ayrıştığında ikisini de yazıyoruz, farkı açıklıyoruz. Güvenlik söz konusuysa tutucu olanı öne çıkarıyoruz. Türkiye’ye özgü her konuda Türkiye kaynağına dayanıyoruz. Size özel kararda ise son söz, sizi tanıyan hekimindir.