Hva betyr prøvesvaret?

Arne Åsberg og Bjørn Johan Bolann

Hva betyr prøvesvaret?

Rasjonell tolking av svar på medisinske analyser

© CAPPELEN DAMM AS, Oslo, 2022 ISBN 978-82-02-72370-5 1. utgave, 1. opplag 2022 Materialet i denne publikasjonen er omfattet av åndsverklovens bestemmelser.

Uten særskilt avtale med Cappelen Damm AS er enhver eksemplarfremstilling og tilgjengeliggjøring bare tillatt i den utstrekning det er hjemlet i lov eller tillatt gjennom avtale med Kopinor, interesseorgan for rettighetshavere til åndsverk.

Illustrasjoner: Bøk Oslo AS Omslagsdesign: Cappelen Damm Omslagsfoto: Getty Images Sats: Bøk Oslo AS Trykk og innbinding: AIT Grafisk AS www.cda.no akademisk@cappelendamm.no

Innledning Å tolke resultater fra medisinske prøver kan være en krevende oppgave. På en vanlig arbeidsdag kan det være flere hundre resultater fra undersøkelser av blod, urin og andre kroppsvæsker å ta standpunkt til. Da sier det seg selv at de fleste prøvesvar må tolkes fort og effektivt, basert på kunnskap om hvilke endringer som kan skje ved ulike sykdomstilstander, og med støtte av oppgitte grenser for normale verdier.

Innimellom kan det være prøvesvar man ikke umiddelbart forstår.

Prøve­svaret er uventet for pasientens tilstand, eller man har ikke sett slike verdier tidligere. I en slik situasjonen er det naturlig å forhøre seg med kolleger eller søke etter lignende tilfeller i medisinsk litteratur. Skal det bli vellykket, må man forstå visse egenskaper ved laboratorie­under­søkelser.

Laboratorieanalyser måler nesten aldri helt riktig, og det er knyttet både biologisk og analytisk usikkerhet til resultatet. I denne boken tar vi for oss grunnleggende prinsipper for tolking av prøvesvar i medisinsk praksis, og beskriver hvordan man bør forholde seg til at alle prøvesvar er usikre.

Det er i hovedsak to grunner til å utføre laboratorieundersøkelser: diagnostikk av en ny sykdomstilstand og overvåking (kontroll) av en kjent tilstand. Det preger boken. Vi omtaler først diagnostiske tester, deres analytiske og diagnostiske egenskaper, og viser hvordan prøvesvar formelt kan brukes til å beregne sannsynlighet for sykdom. Dette kan føles som tungt stoff, men vi starter forsiktig med dikotome tester, det vil si tester som har bare to mulige prøvesvar (positivt og negativt). Deretter omtaler vi semikvantitative og kvantitative tester og viser hvordan man kan sammenfatte og tolke prøvesvar fra kombinasjoner av tester. Den diagnostiske delen avsluttes med betraktninger rundt den kliniske nytteverdien av laboratorieundersøkelser. I eksemplene omtales diagnostiske tester ved utredning av konkrete sykdommer, men boken gir ikke spesifikk medisinsk-biokjemisk kunnskap om alle tester eller tilstander.

5

innledning

Siste del av boken beskriver hvordan kvantitative prøvesvar kan brukes til å monitorere en kjent klinisk tilstand. Da fokuserer vi på endringer i prøve­ svar mellom prøver tatt til ulike tidspunkt. Utgangspunktet er hvor store endringer man må forvente på grunn av normale preanalytiske, analytiske og biologiske variasjoner. Er forskjellen mellom to prøve­svar større enn det som kan forklares med normale variasjoner, tyder det på at pasientens tilstand har forandret seg.

Gjennom hele boken er det oppgaver å bryne seg på. Svar på oppgavene står der også, men ikke se etter med en gang!

6

Innhold Kapittel 1 Dikotome tester .....................................................................................................

1.1 Definisjon ........................................................................................................

1.2 Analytiske egenskaper .................................................................................

1.3 Diagnostiske egenskaper .............................................................................

1.3.1 Diagnostisk nøyaktighet ..................................................................

1.3.2 Sannsynlighet for sykdom ...............................................................

1.3.3 Sannsynlighetsratio ..........................................................................

1.4 Forbehold ........................................................................................................

1.4.1 Pretestsannsynlighet ........................................................................

1.4.2 Litteratur om diagnostisk nøyaktighet .........................................

1.4.3 Analysekvalitet ..................................................................................

1.5 Oppgaver ........................................................................................................

1.5.1 Urinveisinfeksjon ...............................................................................

1.5.2 Blod i avføring ....................................................................................

1.5.3 Vondt i halsen ....................................................................................

11 11 11 12 12 16 20 26 26 26 28 28 28 29 30

Kapittel 2 Semikvantitative og kvantitative tester ........................................................

2.1 Definisjon ........................................................................................................

2.2 Analytiske egenskaper .................................................................................

2.2.1 Semikvantitative tester ....................................................................

2.2.2 Kvantitative tester .............................................................................

2.3 Diagnostiske egenskaper .............................................................................

2.3.1 Diagnostisk nøyaktighet ..................................................................

2.3.2 Sannsynlighet for sykdom ...............................................................

2.4 Forbehold ........................................................................................................

2.5 Referansegrenser ...........................................................................................

2.6 Oppgaver ........................................................................................................

2.6.1 Er serum-kolesterol under eller over 5 mmol/l? ..........................

31 31 31 31 32 37 37 41 46 47 48 48

7

innhold

2.6.2 Hvilken test er best? ......................................................................... 48 2.6.3 Å konstruere en ROC-kurve ............................................................. 49 2.6.4 Beregning av sannsynlighetsratio ................................................. 50 Kapittel 3 Kombinasjoner av tester .....................................................................................

3.1 Definisjon ........................................................................................................

3.2 Diagnostiske egenskaper .............................................................................

3.2.1 Diagnostisk nøyaktighet ..................................................................

3.2.2 Sannsynlighet for sykdom ...............................................................

3.3 Forbehold ........................................................................................................

3.4 Oppgaver ........................................................................................................

3.4.1 To tester ...............................................................................................

3.4.2 Vondt i magen ...................................................................................

52 52 52 52 57 58 58 58 59

Kapittel 4 Klinisk nytteverdi ..................................................................................................

4.1 Definisjon ........................................................................................................

4.2 Behandlingsterskelen ...................................................................................

4.3 Terskler for å teste ..........................................................................................

4.4 Beslutningsgrenser .......................................................................................

4.5 Den mest nyttige testen ...............................................................................

4.6 Forbehold ........................................................................................................

4.7 Oppgaver ........................................................................................................

4.7.1 Lær deg begrepene ..........................................................................

4.7.2 Skal pasienten opereres umiddelbart? .........................................

4.7.3 Jernmangel .........................................................................................

61 61 61 63 65 68 70 70 70 70 71

Kapittel 5 Monitorering av kjente tilstander ....................................................................

5.1 Definisjon ........................................................................................................

5.2 Normal, tilfeldig intraindividuell biologisk variasjon ..............................

5.3 Preanalytiske faktorer ...................................................................................

5.3.1 Tidspunkt for prøvetaking ...............................................................

5.3.2 Matinntak ............................................................................................

5.3.3 Koffeinholdige drikker .....................................................................

5.3.4 Røyking ...............................................................................................

5.3.5 Alkohol ................................................................................................

5.3.6 Legemidler .........................................................................................

73 73 74 78 78 78 78 79 79 79

8

innhold

5.3.7 Kroppsaktivitet ..................................................................................

5.3.8 Kroppsstilling under prøvetaking ..................................................

5.3.9 Prøvetakingsteknikk .........................................................................

5.3.10 Prøvetakingsrør .................................................................................

5.3.11 Oppbevaring og forsendelse av prøve .........................................

5.4 Er sykdomsprosess årsak til endret prøvesvar? ........................................

5.4.1 Prinsippet ............................................................................................

5.4.2 Eksempler ...........................................................................................

5.5 Har det skjedd en vesentlig endring? ........................................................

5.5.1 Prinsippet ............................................................................................

5.5.2 Eksempel .............................................................................................

5.6 Forbehold ........................................................................................................

5.7 Halveringstid og doblingstid av sykdomsmarkør ...................................

5.8 Oppgaver ........................................................................................................

5.8.1 Kontroll av diabetes ..........................................................................

5.8.2 Kontroll etter operasjon for prostatakreft ....................................

5.8.3 Kontroll av nyrefunksjon ..................................................................

79 80 80 80 81 81 81 84 86 86 86 87 90 92 92 92 93

Kapittel 6 Svar på oppgaver .................................................................................................. 94 1.5.1 Urinveisinfeksjon ............................................................................... 94 1.5.2 Blod i avføring .................................................................................... 95 1.5.3 Vondt i halsen .................................................................................... 96 2.6.1 Er serum-kolesterol under eller over 5 mmol/l? .......................... 96 2.6.2 Hvilken test er best? ......................................................................... 97 2.6.3 Å konstruere en ROC-kurve ............................................................. 98 2.6.4 Beregning av sannsynlighetsratio ................................................. 99 3.5.1 To tester ............................................................................................... 100 3.5.2 Vondt i magen ................................................................................... 100 4.7.1 Lær deg begrepene .......................................................................... 102 4.7.2 Skal pasienten opereres umiddelbart? ......................................... 103 4.7.3 Jernmangel ......................................................................................... 103 5.8.1 Kontroll av diabetes .......................................................................... 105 5.8.2 Kontroll etter operasjon for prostatakreft .................................... 106 5.8.3 Kontroll av nyrefunksjon .................................................................. 106 Litteraturliste .......................................................................................................... 108 Stikkordregister ..................................................................................................... 111

9

KAPIT TEL 1

Dikotome tester 1.1

Definisjon

Dikotome (binære) tester har bare to ulike prøvesvar, enten positivt (unormalt) eller negativt (normalt). Et positivt prøvesvar tyder på at pasienten har en viss sykdom eller tilstand, mens et negativt prøvesvar tyder på at pasienten ikke har denne sykdommen eller tilstanden. Pasienter med negative prøve­ svar kan ha en annen sykdom eller tilstand, eller de kan være friske.

1.2

Analytiske egenskaper

Dikotome tester kan være utformet slik at de gir et entydig prøvesvar i form av en linje eller et symbol som viser om prøve­svaret er positivt eller negativt. Slike tester finner vi gjerne innenfor mikrobiologi, der det gjelder å påvise om et bestemt smittestoff finnes eller ikke finnes i prøvematerialet.

I praksis må konsentrasjonen av smittestoffet være over en viss grense for at testen kan oppdage det. Eksempler er test for streptokokker av type A og covid-19-virus i penselprøve fra svelg og nese, se figur 1.1.

Kvikktest GAS

K

T

P

Figur 1.1 Prinsippskisse av en testbrikke for å påvise om det finnes streptokokker av gruppe A (GAS) i prøvematerialet, som påsettes i brønnen merket P. En rød testlinje (T) kommer til syne hvis det er tilfellet. Tilsynekomst av den andre røde linjen (K) viser at testbrikken har fungert som den skal.

11

kapittel 1

Samme prinsipp gjelder når semikvantitative og kvantitative prøve­svar (fra tester med mer enn to mulige prøvesvar, se kapittel 2) omgjøres til dikotome. Da defineres positivt og negativt prøvesvar etter størrelsen på måleresultatet. For eksempel kan kvinner som ønsker å vite om de er gravide, få målt sin konsentrasjon av humant beta-hCG i urinen. Prøve­svaret anses som positivt hvis konsentrasjonen er over en viss grense. Slike tester kan utformes med enkel avlesing av symboler for positivt og negativt prøve­svar (som i figur 1.1). Testen viser med et symbol om mengden eller konsentrasjonen av stoffet er over den aktuelle grensen.

Strimmeltester til vurdering av leukocytter, erytrocytter og albumin (også kalt «protein») i urin er andre eksempler. Den som undersøker urinen ser at testfeltene reagerer med utvikling av ulike farger på ulike konsentrasjoner av leukocytter, erytrocytter og albumin. Beholderen for urinstrimler har en skala med felt av ulike farger som man kan sammenligne resultatet med. Testene kan derfor betraktes som semikvantitative. Men hvis prøve­ svaret blir rapportert som «positivt på leukocytter», er det omgjort til et dikotomt prøvesvar.

Tilsvarende kan vanlige, kvantitative prøvesvar omgjøres til positive eller negative i forhold til beslutningsgrenser eller referansegrenser. Resultatet blir da betraktet som unormalt (positivt) hvis det er over eller under en viss verdi, og blir ellers betraktet som normalt (negativt). Vi kommer tilbake til hvordan slike grenser kan tallfestes (avsnitt 4.4 om beslutningsgrenser og avsnitt 2.5 om referansegrenser).

1.3

Diagnostiske egenskaper

1.3.1 Diagnostisk nøyaktighet En diagnose er et navn på en sykdomsprosess. Lungeembolisme er for eksempel navnet på den sykdomsprosessen som begynner når venøse tromber løsner fra perifere vener og kiler seg fast i lungearterier. Pasienter med denne tilstanden kan plutselig få stikkende smerter i brystet og tung pust. Behandling med antikoagulerende midler forbedrer leveutsiktene, så hvis diagnosen er sikker, er det ingen tvil om behandlingen. Men diagnosen er ikke lett å stille med kliniske hjelpemidler alene. Måling av D-dimer-konsentrasjonen i blodplasma (p-D-dimer) kan da være til 12

dikotome tester

hjelp. Denne testen egner seg mest til å utelukke diagnosen, og dermed spare pasienten og helsevesenet for bruk av andre, mer inngripende og kostbare tester.

Siden D-dimer er et nedbrytningsprodukt av kryssbundet fibrin, må det ha vært laget kryssbundet fibrin i kroppen før D-dimer kan dannes.

Venøse tromber inneholder kryssbundet fibrin, så økt p-D-dimer sees hos de fleste pasienter med tromboembolisk sykdom. Er p-D-dimer ikke økt, blir sannsynligheten for lungeembolisme mindre.

Men kan man stole på D-dimer-testen i diagnostikk av lungeembolisme? Hvis det var dokumentert at alle pasienter med lungeembolisme har p-D-dimer over grensen for positivt prøvesvar og alle pasienter uten lungeembolisme har p-D-dimer under den grensen, kunne man stole på testen og starte behandling i henhold til resultatet. Men slik er det ikke, verken med D-dimer-testen eller med andre diagnostiske tester. Fordelingen av resultater hos pasienter med og uten tilstanden overlapper. Graden av overlapping bestemmer testens diagnostiske nøyaktighet, det vil si dens evne til å skille mellom pasienter med og uten en gitt tilstand. Vi skal nå vurdere den diagnostiske nøyaktigheten av D-dimer-testen i en populasjon av pasienter som alle mistenkes for å ha lungeembolisme. Alle er mer eller mindre syke, men ikke alle har lungeembolisme. For å gjøre en slik evaluering må vi kjenne fordelingen av p-D-dimer hos pasienter med og uten lungeembolisme, der diagnosen er stilt med en annen, uavhengig undersøkelsesmetode (såkalt gullstandard).

Først ser vi på prinsippet. Figur 1.2 viser fordelingen av en tenkt sykdomsmarkør hos pasienter med og uten en bestemt sykdom. Prøvesvar over en viss grense blir regnet som positive, det vil si at de tyder på at tilstanden er til stede. Prøvesvar under grensen blir regnet som negative, det vil si at de tyder på at tilstanden ikke er til stede. Andel pasienter med sikker diagnose og ulike prøvesvar er illustrert i figur 1.2, og tilsvarende antall pasienter er inndelt i en såkalt 2×2-tabell i tabell 1.1.

13

Sannsylighetstetthet 5 1

1.5

kapittel 1

D

A

0

C 0

1

B

2 Sykdomsmarkør, mg/l

3

4

Figur 1.2 Den røde kurven viser fordeling av en tenkt sykdomsmarkør i en populasjon med en bestemt sykdom, mens den grønne kurven viser fordelingen av markøren hos ikke-syke. Fordelingene overlapper. Den vertikale linjen viser beslutningsgrensen (grensen som skiller mellom positivt og negativt prøvesvar). Bokstavene A, B, C og D angir ulike areal under kurvene. I hvert tilfelle er arealets størrelse i forhold til hele arealet under kurven et uttrykk for andel personer med ulike prøvesvar i henholdsvis syk og ikke-syk populasjon. Skraverte areal under kurvene til høyre for beslutningsgrensen representerer personer med positivt prøvesvar. Areal uten skravering under kurvene til venstre for beslutningsgrensen representerer personer med negativt prøvesvar. Hele det skraverte arealet A under rød kurve representerer syke med positivt prøvesvar, det vil si sant positivt prøvesvar. Det skraverte arealet B under grønn kurve representerer ikke-syke med positivt prøve­svar, det vi si falskt positivt prøvesvar. Arealet C uten skravering under rød kurve representerer syke med negativt prøvesvar, det vi si falskt negativt prøvesvar. Hele det ikke-skraverte arealet D under grønn kurve representerer ikke-syke med negativt prøvesvar, det vil si sant negativt prøvesvar.

Tabell 1.1 Antall pasienter med positivt og negativt prøvesvar i grupper med og uten sykdom.

Med henvisning til figur 1.2 er a antall pasienter i areal A, mens b, c og d er antall pasienter i areal B, C og D. Diagnose Prøvesvar

Syke

Ikke-syke

Sum

Positivt

a

b

a+b

Negativt

c

d

c+d

a+c

b+d

a+b+c+d

Sum

14

dikotome tester

Den diagnostiske nøyaktigheten til en dikotom test beskrives med sensitivitet og spesifisitet. Dette er to begreper man må huske.

Sensitivitet: Andelen av pasienter med sykdom som får positivt prøve­svar, det vil si a ⁄ (a + c).

Spesifisitet: Andelen av pasienter uten sykdom som får negativt prøve­svar, det vil si d ⁄ (b + d).

Sensitivitet og spesifisitet uttrykkes oftest i prosent.

Nå bruker vi resultatene fra en undersøkelse av Söderberg og medarbeidere (1), som vurderte p-D-dimer hos 120 pasienter med symptomer og tegn til akutt lungeembolisme. Diagnosen ble stilt ved hjelp av lungeangiografi eller ved hjelp av computertomografi av lungearterier etter injeksjon av kontrast.

For enkelhets skyld antar vi at diagnosen ble sikkert stilt. Det ble funnet lungeembolisme hos 47 (39 %) av de 120 pasientene, mens de resterende 73 pasientene må ha hatt en annen tilstand.

Fordelingen av p-D-dimer er vist i tabell 1.2. Beslutningsgrensen var 0,5 mg/l, så alle prøvesvar over eller lik 0,5 mg/l ble betraktet som positive.

Tabell 1.2 Antall pasienter med positivt og negativt prøvesvar etter måling av p-D-dimer hos pasienter med og uten lungeembolisme.

Diagnose Prøvesvar

Lungeembolisme

Ikke lunge­ embolisme

Sum

Positivt

43

27

70

Negativt

4

46

50

Sum

47

73

120

Den diagnostiske nøyaktigheten av p-D-dimer i diagnostikk av lunge­embo­ lisme kan derfor beskrives slik: Sensitivitet: 43 ⁄ 47 = 0,91, eller 91 % Spesifisitet: 46 ⁄ 73 = 0,63, eller 63 % 15

kapittel 1

For en ideell test ville både sensitivitet og spesifisitet ha vært 1,00 (100 %), så man forstår at p-D-dimer-testen ikke er noen ideell test til diagnostikk av lungeembolisme. Kanskje er den likevel brukbar? For å finne ut av det, må man regne ut sannsynlighet for lungeembolisme gitt positivt og negativt prøvesvar.

1.3.2 Sannsynlighet for sykdom På grunnlag av sykehistorie og kliniske funn må behandlende lege, før testen er tatt, ha gjort seg opp en mening om hvilke tilstander pasienten kan ha. Hvis pasienten har en hoven og vond legg og plutselig har fått stikkende smerter i brystet og tung pust, må man mistenke blant annet lunge­ embolisme. La oss si at legen antar at en viss andel av slike pasienter har lunge­embolisme. Dette kalles pretestsannsynlighet (pre). Det er den sannsynligheten for sykdom som synes rimelig før man kjenner prøve­svaret av den aktuelle diagnostiske testen. Når prøve­svaret er kjent, må legen revidere sin oppfatning av sannsynlighet for sykdom til en posttestsannsynlighet, som skissert i figur 1.3. Slike vurderinger bygger på Bayes teorem, det vil si utregning av betingede sannsynligheter. Her er det tale om sannsynlighet for en viss diagnose gitt et visst prøvesvar.

Informasjon i prøvesvaret

Pretestsannsynlighet

Posttestsannsynlighet

Figur 1.3 Behandlende lege må bruke informasjonen i prøve­svaret til å endre sin oppfatning av sannsynlighet for sykdom, fra pretestsannsynlighet til posttestsannsynlighet.

Vi tar det stegvis, først med symbolene fra tabell 1.1. Sannsynlighet for sykdom gitt positivt prøvesvar kalles prediktiv verdi av positivt prøve­svar eller bare positiv prediktiv verdi (PPV). Siden a + b er alle med positivt prøve­svar, må PPV = a ⁄ (a + b)

16

dikotome tester

Sannsynlighet for ikke-sykdom gitt negativt prøvesvar kalles prediktiv verdi av negativt prøvesvar eller bare negativ prediktiv verdi (NPV). Siden c + d er alle med negativt prøvesvar, må NPV = d ⁄ (c + d) Basert på tallene i tabell 1.2 er: Prevalens (hyppighet av lungeembolisme) = 47 ⁄ 120 = 0,39 PPV = 43 ⁄ 70 = 0,61 NPV = 46 ⁄ 50 = 0,92 Men i de fleste situasjoner har man ikke alle tallene i en 2×2-tabell. Som regel får man bare kjennskap til testens sensitivitet og spesifisitet. Pretestsannsynlighet kan man sette lik prevalens av sykdommen i en pasient­ popula­sjon som ligner den man selv skal tjene. På grunnlag av de tre opplysningene må man kunne regne ut PPV og NPV. Man kan gjøre det ved å sette opp en 2×2-tabell med for eksempel 100 hypotetiske pasienter, eller man kan bruke formlene som er utledet i ramme 1. De er: PPV = (sens · pre) ⁄ [sens · pre + (1 – spes) · (1 – pre)]

(ligning 1.1)

NPV = [spes · (1 – pre)] ⁄ [spes · (1 – pre) + (1 – sens) · pre] (ligning 1.2) Sens betyr sensitivitet, spes betyr spesifisitet og pre betyr pretestsannsynlighet eller prevalens. Setter vi inn verdiene for sensitivitet og spesifisitet fra undersøkelsen til Söderberg og medarbeidere (1), og setter pretestsannsynlighet lik prevalens i den populasjonen, får vi: PPV = (0,91 · 0,39) ⁄ [0,91 · 0,39 + (1 – 0,63) · (1 – 0,39)] = 0,61 Det vil si det samme som ved direkte bruk av tallene i 2×2-tabellen. Det betyr at 61 % av pasientene med positivt prøvesvar har lungeembolisme.

Legen er trolig mer interessert i sannsynligheten for at pasienter med negativt prøvesvar ikke har lungeembolisme. Det er: 17

kapittel 1

NPV = [0,63 · (1 – 0,39)] ⁄ [0,63 · (1 – 0,39) + (1 – 0,91) · 0,39] = 0,92 slik som ved direkte bruk av tallene i 2×2-tabellen. Det betyr at 92 % av pasientene med negativt prøvesvar ikke har lungeembolisme. Tallene gjelder bare for denne sammensetningen av pasientpopulasjonen.

Kommer disse resultatene overraskende? Man kan ikke vente at alle pasienter med positivt prøvesvar skal ha lungeembolisme, siden det er så vidt mange uten lungeembolisme som også har positivt prøvesvar (tabell 1.2). Pasienter med positivt prøvesvar blir uansett henvist til radio­ logiske undersøkelser før endelig diagnose blir stilt og behandling gitt.

Det man kunne håpet, var at pasienter med negativt prøvesvar kunne slippe videre utredning. Nå ser vi at 92 % av disse pasientene ikke hadde lungeembolisme, mens 8 % hadde det. Om det er godt nok til å droppe videre utredning hos pasienter med negativt prøvesvar, kommer an på nytte og kostnad av behandling. Vi kommer tilbake til det i kapittel 4 om klinisk nytteverdi.

Man vil kanskje tenke at pretestsannsynlighet for lungeembolisme ikke stemmer med prevalensen i undersøkelsen til Söderberg og medarbeidere (1), og mener at 60 % er mer passende som pretestsannsynlighet for den aktuelle pasienten, ikke 39 %. Da blir regnestykket slik: PPV = (0,91 · 0,60) / [0,91 · 0,60 + (1 – 0,63) · (1 – 0,60)] = 0,79 NPV = [0,63 · (1 – 0,60)] / [0,63 · (1 – 0,60) + (1 – 0,91) · 0,60] = 0,82 Negativ prediktiv verdi ble nå lavere, bare 82 %, så lav at man trolig ikke kan utelukke lungeembolisme på grunnlag av et negativt prøvesvar. Positiv prediktiv verdi ble høyere, men trolig ikke høy nok til å droppe videre undersøkelser før behandling. Siden vurdering av pretestsannsynlighet er vanskelig, er det lurt å studere virkningen av pretestsannsynlighet (prevalens) på posttestsannsynlighet. Se et enkelt, tenkt eksempel i figur 1.4.

18