临床决策支援的预测工具.ppt

1、Chapter 18臨床決策支援的預測工具Predictive Tools for Clinical Decision Support,報告人：王昭庸,內容大綱,介紹 預測工具之發展 決策支援-利用簡單預測工具 預測規則利用統計分析方法 以決策分析為基礎的工具 評估與結論,1. Introduction (1),臨床人員必須不斷地作決策，包括他們將採取什麼診斷程序及哪種治療行為 決策的最終目標是在提高病人的癒後 臨床上的決策有許多方面的不確定性，造成複雜性的增加。這些方面包括對病人作疾病的診斷、良好的治療和給予這些診斷及治療後病人的癒後情況,1. Introduction (2),預測診斷及治

2、療的結果可以讓臨床人員在作決策時能有參考依據，提高病人的癒後情形 藉由有系統的臨床資訊，決策支援工具可提供預測(prediction)，在臨床人員作決策時提供幫助,2.預測工具的發展步驟 (1),表18.1 六個預測工具的步驟,2.預測工具的發展步驟 (2),每個預測發展的步驟都必須証實這項預測工具的可信度及正確性 應該審慎評估這些預測對臨床人員及病人的影響 這些評估對於可能使用到這些工具而受益的使用者來說，是非常重要的一項工作,2.預測工具的發展步驟 (3),過去幾十年間，已開發出許多預測系統，這些系統都是遵循Bayes定律以及一些統計的方法，如： 邏輯迴歸(logic regression

3、)(參閱第二十四章) 類神經網路(Neural Networks) 監督型態辨識方法(Supervised pattern recognition method) (參閱第二十七章),3.決策支援-利用簡單預測工具,簡單的預測工具可能是建立在各種各類的分析上 臨床統計分析上的預測工作，使用到的統計方法及統計資料通常來自於一大族群的病人，包含我們將要預測的結果及設定的預測因子,3.1預測規則-利用統計分析方法,統計分析的計算常需使用電腦 統計分析結果以臨床預測的規則表示， 不需使用到電腦 分析的方法通常是利用迴歸分析 迴歸分析的種類取決要預測之結果的類型 具有連續性的結果 二取一的結果 二取一加

4、上連續時間的結果,3.1預測規則-利用統計分析方法,具有連續性的結果-用線性迴歸來分析 如：長時間血壓的變化 二取一的結果-用邏輯迴歸來分析 如：短期的死亡率 二取一加上連續時間的結果- 使用故障時間分析(failure-time analysis) (如：Coxs 迴歸) 如：長期死亡率,3.1通用的預測準則,結果的明確定義及預測的變數 正確地描述病人的族群及此族群的來源 描述利用到何種數學方法 可利用的正確率或失敗率有多少 此預測對病人照顧的影響有多少,以迴歸分析做預測規則的主要步驟,表18.2,3.1.1變數的選擇(1),在統計的模型中，選擇做為預測因子的變數相當複雜 通常具潛在可預測的

5、病人特徵是可使用的(可能有50200個)，但若要全部使用，是不需要且不實際的 按階段逐步的選擇方式是選取有限數量的預測因子，是最常被使用的方法；此種方法根據差異的數量自動選擇變數,3.1.1變數的選擇(2),按階段逐步的選擇方式，可應用在正向、反向或雙向的檢定 逐步的選取方式之優點： 在預測的模型中，可以引導至使用有限量的變數，且被廣泛使用在一般標準的電腦統計套裝軟體 這些限量的變數被包含在一個模型中，很難再增加任何額外的預測資訊,3.1.1變數的選擇(3),逐步的選擇方式之問題： 迴歸係數的估計過高，這個偏差起因，係數較大的值，P值較低，較容易被選取 統計效力(定義：預測因子被選擇的機率)，

6、有時因預測因子的值太小而無法被選取，會造成具有適當預測值的預測因子效力很低 (特別是在小規模的樣本研究中),3.1.1變數的選擇(4),策略：可克服逐步選取方式的問題 減少潛在預測因子的數量使其能達到可用於資料評估的範圍內 可藉由使用相關疾病的臨床知識，進而檢視可能變數之預測值的合理性 由其它研究中之經驗証據，也可使用在選取的程序中,3.1.2迴歸係數的估計,預測因子被選取，須同時估計迴歸係數 適當的估計需要高品質的資料，也就是該組資料必須完整且精確 越大規模的資料，對於所要預估的迴歸係數，其不確定性越小，預測會越精確,3.1.3模型執行的評估,統計模型的品質要求是必需的 辨別力是指用此模型的

7、能力去區分在有結果的病患和沒有結果的病患 符合性(Good-ness-of-fit)指的是能讓預測與事實所觀察的結果一致的特質,3.1.4統計模型的結果呈現,最後步驟包括統計模型的結果以何種方式呈現，即臨床醫師可以應用此種模型作為一種預測工具 可限制預測因子的數目，且不使用連續預測因子，可建立一個簡單的表格來表示預測因子的各種預測組合 使用記分表，上面列有預測因子，其可能值及其相對應的分數，這些分數是依據統計所估計出的迴歸係數估算出來,三個例子的預測工具特性,表18.3 (P.297),3.2以決策分析為基礎的工具,決策支援工具也可依據決策分析的結果發展 決策分析利用清楚及量化的考量幫助臨床醫師以及病人對他們遇到的問題作決策 步驟： 使用決策樹去定義臨床問題 對於診斷及治療的結果機率與相對值加以量化 計算得到一個較好的選擇 將此分析結果應用於臨床上,4.評估與結論(1),決策支援的預測工具，分為： 需要電腦來達成 只用傳統紙筆來達成 睪丸癌病人的決策：預測工具幫忙整合臨床資訊，預測病人為良性組織的可能。 生育問題：臨床的資訊利用量化的方式整合，但預測的結果，仍須病人與臨床醫師的溝