Predicted tool

13 belangrijke vragen over Predicted tool

Herhaling: waar richt je je op bij etiologisch onderzoek en waar let je op

Etiologisch onderzoek richt zich op één determinant en corrigeer je voor andere determinanten. Letten op confounding en intermediair.

Wat is het verschil tussen risico en prognostisch onderzoek

Bij risico meet je hoeveel risico rokers hebben op het krijgen van een hartinfarct.
Bij prognostisch onderzoek ga je na wat de kans is van het krijgen van een hartinfarct als men rookt. Er zijn hier vaak meerdere determinanten bij betrokken en die wil je ook meenemen. Daarom kan je geen algemene uitspraak doen. De ene roker sport en de andere niet…

Herhaling: waar richt je je op bij prognostisch onderzoek

Hierbij focus je op meervoudige determinanten en corrigeer je NIET voor de determinanten. Je wilt hierbij voorspellen wat de prognose is van een individuele patiënt gebaseerd op een minimale set van determinanten. Je wilt het verloop en de uitkomst van de ziekte voorspellen gebaseerd op het profiel van de patiënt.
GEEN INTERESSE IN CONFOUNDERS VOLGENS GROBBEE
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Herhaling: waar richt je je op bij diagnostisch onderzoek

hierin ben je aan het voorspellen wat de huidige situatie/ziekte is.
Dit baseer je op voorgeschiedenis, lichamelijk onderzoek, bloedtesten, foto’s, vragenlijsten ect. Je wilt een diagnostische accuratesse van een test. Deze kan je meten middels de sens, spec, LR en predicted values.

Wat zijn de doelstellingen van voorspelbare modellen

1.Het zorgt ervoor dat de beslismaking ondersteund wordt in complexe situaties
2.Reduceert praktijkvariatie
3.Verbetert patiënten uitkomsten


Om de voorspelling te kwantificeren van:
-Risico van de ziekte: etiologie
-Aanwezigheid van de ziekte: diagnose
-Een bepaalde uitkomst: prognose

-Reactie op de behandeling-> therapie/interventie

Modellen geven een expliciete en kwantitatieve beschrijving van de werkelijke situatie. Middels welke modellen kunnen dit?

-Computer modellen ( denk aan weerbericht)
-Mathematical modellen
oRegressie vergelijking Y=a+b*X
Y is de uitkomst, a is dan de beginwaarde, b is een regressiecoëfficiënt (berekend vanuit de literatuur), X is de maat waar we het over hebben. Dit kan leeftijd, gewicht e.d. zijn.

Je hebt twee verschillende Mathematical modellen:

1.Associatie modellen: worden gebruikt bij causaal onderzoek. Onpartijdige schatting van de associatie tussen determinant en het resultaat (gecorrigeerd voor confounding)
2.Voorspelbare modellen: worden gebruikt bij probalistisch onderzoek. Deze voorspelt de uitkomst gegeven een set van predictoren. Alle variabelen worden meegenomen.

Wat zijn de vier fases in het ontstaan van een regel

1.Derivation
2.Validation 1 (de replicatie)
3.Validation 2 ( generaliseren, je gebruikt in deze fase ook een nieuw cohort)
4.Clinical impact, helpt het om het model in de praktijk te kunnen toepassen.
Dit zijn ook de levels van evidence.

Wat doe je in fase 1: derivation

1.Selecteer alle potentiële relevante predictor variabelen
2.Verzamel een heterogeen cohort: dit wil je omdat een homogene groep BIAS kan geven. Je wilt de regel breed inzetten.
a.In en exclusie criteria ( niet te strak)
b.Ga je het in de eerste en tweede lijn doen of alleen maar eerste lijn, dit hangt af wat je wilt meten.
c.Etc.
3.Meet de variabelen at baseline
4.Doe een volledige follow up van alle participanten
5.Blindeer de uitkomst van de meting
6.Onderzoek associaties tussen voorspelbare variabelen en de uitkomst

Uit welke bronnen verzamel je informatie over fase 1

1.De literatuur
2.Clinicus
3.Expert panels

Je hebt een univariate analyse en een multivariate analyse. Wat houden ze in

In de univariate analyse meet je elke predictor apart of er een associatie is met de uitkomst. In de multivariate analyse meet je alle predictors vanuit de univariate analyse en wordt er bepaald welke mee doen in het uiteindelijke model. Het kan zijn dat leeftijd wordt meegenomen en zorggebruik niet, deze wordt dan automatisch gekoppeld aan leeftijd, omdat deze hoogst waarschijnlijk toeneemt met de leeftijd. Zou je deze apart meenemen, dan kan dat invloed hebben op de berekening.

Wat doe je in fase 3? broad vallidation

Als de tool gevalideerd is in academisch ziekenhuis, dan ga je hem bijv voor tweede validatie in het perifeer ziekenhuis onderzoeken. Vaak vind in deze fase de sens en spec lager uit. Is een heel belangrijke fase, wordt vaak overgeslagen.

Wat kan er bij fase 3 aan de hand zijn:
-Het is een tijdelijke meting, het is in de tijd stabiel
-Geografisch stabiel- amerika vs europa
-Domein, verschillende patiënten
Regels worden ook geupdate

Wat doe je in fase 4? Klinische impact

Je kijkt hier naar kosten, patiëntevredenheid etc. Dit kan je ook middels een RCT doen. Index versus referentietest. Om een tool te implementeren kan je tegen zaken aanlopen als:
-Gebrek aan validiteit
-Clinici denken het beter te weten dan de tool
-Clinici presteren werkelijk beter dan de tool
-Niet gebruiksvriendelijke
-Praktische bezwaren

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo