DTA > The Fraud
==================== मॉड्यूल 1: धोखाधड़ी (थेरानोस) ====================
==================== मॉड्यूल 2: चार परिणाम ===================
==================== मॉड्यूल 3: एचआईवी विंडो अवधि ====================
==================== मॉड्यूल 4: देस त्रासदी ====================
==================== मॉड्यूल 5: संवेदनशीलता और विशिष्टता ====================
==================== मॉड्यूल 6: आधार दर भ्रांति ====================
==================== मॉड्यूल 8: पीएसए विवाद ====================
==================== मॉड्यूल 9: ट्रोपोनिन और दिल का दौरा ===================
===================== मॉड्यूल 10: संभावना अनुपात ===================
=================== मॉड्यूल 11: मलेरिया आरडीटी ===================
=================== मॉड्यूल 12: कोविड रैपिड टेस्ट =====================
==================== मॉड्यूल 14: अल्जाइमर अमाइलॉइड ===================
==================== मॉड्यूल 15: क्वाडास-2 गुणवत्ता ===================
==================== मॉड्यूल 16: मेटा-विश्लेषण और SROC ====================
==================== मॉड्यूल 18: टूलकिट ====================
==================== मॉड्यूल 19: रक्त आधान त्रुटियां ====================
==================== मॉड्यूल 21: रोगी संचार ====================
==================== मॉड्यूल 22: लागत-प्रभावशीलता और ग्रेड ====================
==================== मॉड्यूल 23: उन्नत SROC ====================
==================== मॉड्यूल 24: प्रश्नोत्तरी और संदर्भ ====================
क्या आपने उस महिला की कहानी नहीं सुनी है
who promised to खून की एक बूंद से बदल जाती है दुनिया,
who raised billions on a test that never worked?
who promised to खून की एक बूंद से बदल जाती है दुनिया,
who raised billions on a test that never worked?
Palo Alto, 2003
STANFORD UNIVERSITY
एक उन्नीस वर्षीय व्यक्ति ने एक दृष्टि के साथ पढ़ाई छोड़ दी: एक बूंद से सैकड़ों रक्त परीक्षण।
Investors believed. Walgreens believed. The Pentagon believed.
They gave her $9 billion.
लेकिन परीक्षण में गलत नतीजे आये. मरीजों को बताया गया कि उन्हें एचआईवी है जबकि उन्हें एचआईवी नहीं था। मरीजों को बताया गया कि जब वे थे तो उनका रक्त सामान्य था dying.
Investors believed. Walgreens believed. The Pentagon believed.
They gave her $9 billion.
लेकिन परीक्षण में गलत नतीजे आये. मरीजों को बताया गया कि उन्हें एचआईवी है जबकि उन्हें एचआईवी नहीं था। मरीजों को बताया गया कि जब वे थे तो उनका रक्त सामान्य था dying.
Carreyrou J. Bad Blood. 2018
धोखे का निर्णय वृक्ष
What Theranos Did vs. What Should Happen
New Diagnostic Test
↓
SHOULD DO
Validate Against Gold Standard
↓
Publish TP/FP/FN/TN
↓
FDA Approval
THERANOS DID
Skip Validation
↓
Hide Failures
↓
Harm Patients
"और परीक्षण में झूठ बोला गया,
और झूठ को निश्चितता का जामा पहनाया गया,
और किसी ने 2×2 टेबल के लिए नहीं पूछा।"
और झूठ को निश्चितता का जामा पहनाया गया,
और किसी ने 2×2 टेबल के लिए नहीं पूछा।"
यही कारण है कि हम डायग्नोस्टिक टेस्ट सटीकता का अध्ययन करते हैं।
When a test speaks,
केवल four possible truths.
दो ही आशीर्वाद हैं। दो अभिशाप हैं।
केवल four possible truths.
दो ही आशीर्वाद हैं। दो अभिशाप हैं।
परिणामों का वृक्ष
Every Test Result Has a Reality Behind It
Patient Tested
↓
सत्य क्या है?
Has Disease
D+
↓
TPTest +
FNTest -
No Disease
D-
↓
FPTest +
TNTest -
पवित्र 2×2 टेबल
HIV Rapid Test Example (Real Data)
| HIV+ | HIV- | Total | |
|---|---|---|---|
| Test + | 98 | 3 | 101 |
| Test - | 2 | 895 | 897 |
| Total | 100 | 898 | 998 |
इस तालिका से सारा सत्य आता है
Sensitivity = 98/100 = 98%
Specificity = 895/898 = 99.7%
Specificity = 895/898 = 99.7%
"Two outcomes save. Two outcomes harm.
टीपी, टीएन: परीक्षण बोला गया सच।
एफपी, एफएन: परीक्षण झूठ बोला।
Know them by name, for they determine fate."
टीपी, टीएन: परीक्षण बोला गया सच।
एफपी, एफएन: परीक्षण झूठ बोला।
Know them by name, for they determine fate."
क्या तुमने उस खून के बारे में नहीं सुना जिसका परीक्षण किया गया था,
found clean,
और हजारों को दिया गया-
while death swam within it?
found clean,
और हजारों को दिया गया-
while death swam within it?
रक्त आपूर्ति संकट, 1985
UNITED STATES
When HIV testing began, doctors celebrated: they could now screen the blood supply.
लेकिन परीक्षण में एक था window period-संक्रमण के कुछ सप्ताह बाद जब वायरस मौजूद था लेकिन undetectable.
खून की जांच की गई. रक्त "नकारात्मक" था. खून चढ़ाया गया.
8,000-12,000 Americans बेहतर परीक्षणों से खिड़की बंद होने से पहले ट्रांसफ़्यूज़न के माध्यम से संक्रमित हो गए थे।
लेकिन परीक्षण में एक था window period-संक्रमण के कुछ सप्ताह बाद जब वायरस मौजूद था लेकिन undetectable.
खून की जांच की गई. रक्त "नकारात्मक" था. खून चढ़ाया गया.
8,000-12,000 Americans बेहतर परीक्षणों से खिड़की बंद होने से पहले ट्रांसफ़्यूज़न के माध्यम से संक्रमित हो गए थे।
CDC. MMWR. 1987;36(49):833-840
The Window Period Decision Tree
Why False Negatives Are Deadly
Person Recently Infected
↓
Time Since Infection?
< 2 weeks
Test NEGATIVEVirus present!
↓
Blood DonatedOthers infected
> 4 weeks
Test POSITIVECorrectly detected
↓
Blood DiscardedSupply safe
समय के साथ संवेदनशीलता बदलती है
0%
Day 1-7
Eclipse period
Eclipse period
~50%
Day 14
Seroconversion
Seroconversion
~95%
Day 21
Most detected
Most detected
99.9%
Day 45+
Window closed
Window closed
THE LESSON
संवेदनशीलता निश्चित नहीं है. It depends on when you test.
A "99% sensitive" test may be 0% sensitive in early infection.
"और परीक्षण ने कहा 'साफ़','
क्योंकि वायरस ने अभी तक अपना चेहरा नहीं दिखाया था।
और खून बांटा गया,
और संक्रमण मासूमों में फैल गया।”
क्योंकि वायरस ने अभी तक अपना चेहरा नहीं दिखाया था।
और खून बांटा गया,
और संक्रमण मासूमों में फैल गया।”
क्या आपने मांओं को दी जाने वाली गोली के बारे में नहीं सुना है
to protect their pregnancies,
that planted cancer in their daughters
twenty years before it bloomed?
to protect their pregnancies,
that planted cancer in their daughters
twenty years before it bloomed?
डेस त्रासदी, 1938-1971
UNITED STATES & EUROPE
Diethylstilbestrol (DES) was given to millions of pregnant women to prevent miscarriage.
No proper clinical trial was ever conducted. Doctors assumed it worked because it seemed reasonable.
Decades later, their daughters developed a rare cancer: clear cell adenocarcinoma of the vagina. A cancer so rare it was a diagnostic signal in itself.
5-10 million women उजागर हुए. पीढ़ियों तक नुकसान हुआ।
No proper clinical trial was ever conducted. Doctors assumed it worked because it seemed reasonable.
Decades later, their daughters developed a rare cancer: clear cell adenocarcinoma of the vagina. A cancer so rare it was a diagnostic signal in itself.
5-10 million women उजागर हुए. पीढ़ियों तक नुकसान हुआ।
Herbst AL et al. N Engl J Med. 1971;284:878-881
मान्यता निर्णय वृक्ष
What Should Have Happened
New Medical Intervention
↓
क्या इसका उचित परीक्षण किया गया?
YES
Randomized Trial
↓
Long-term Follow-up
↓
Know True Effectsलाभ और हानि
NO (DES)
Assumption Only
↓
Widespread Use
↓
Hidden HarmDiscovered too late
डायग्नोस्टिक सिग्नल
जब दुर्लभता साक्ष्य बन जाती है
युवा महिलाओं में योनि का क्लियर सेल एडेनोकार्सिनोमा इतना दुर्लभ था
7 cases in one hospital triggered an investigation.
क्लस्टर स्वयं ही निदान परीक्षण था:
Sensitivity to DES exposure: nearly 100%
यदि आपको इस उम्र में यह कैंसर है, तो आप लगभग निश्चित रूप से इसके संपर्क में आ चुके हैं।
क्लस्टर स्वयं ही निदान परीक्षण था:
Sensitivity to DES exposure: nearly 100%
यदि आपको इस उम्र में यह कैंसर है, तो आप लगभग निश्चित रूप से इसके संपर्क में आ चुके हैं।
1:1000
Risk of clear cell
cancer in DES daughters
cancer in DES daughters
5-10M
Women exposed
worldwide
worldwide
"और माताओं ने आशा से गोली ले ली,
और बेटियाँ छाया में बड़ी हुईं,
और बीस साल बाद कैंसर पनपा-
a diagnosis that indicted a generation of medicine."
और बेटियाँ छाया में बड़ी हुईं,
और बीस साल बाद कैंसर पनपा-
a diagnosis that indicted a generation of medicine."
A test has two virtues and two vices.
Sensitivity: क्या यह बीमारों को ढूंढ सकता है?
Specificity: क्या यह स्वस्थ को बचा सकता है?
Sensitivity: क्या यह बीमारों को ढूंढ सकता है?
Specificity: क्या यह स्वस्थ को बचा सकता है?
संवेदनशीलता: शिकारी
THE FORMULA
Sensitivity = TP / (TP + FN)
"Of all the sick, how many did we catch?"
Worked Example: COVID PCR Test
Given: 200 infected patients tested
TP = 196 (correctly positive), FN = 4 (missed)
Sensitivity = 196 / (196 + 4) = 196/200 = 98%
Interpretation: Test catches 98 of every 100 infected people
विशिष्टता: अभिभावक
THE FORMULA
Specificity = TN / (TN + FP)
"Of all the healthy, how many did we spare?"
Worked Example: Same COVID PCR Test
Given: 1000 uninfected people tested
TN = 999 (correctly negative), FP = 1 (false alarm)
Specificity = 999 / (999 + 1) = 999/1000 = 99.9%
Interpretation: Test correctly clears 999 of every 1000 healthy people
स्मृति नियम
When to Use Which Test
आपको किस चीज़ की जरूरत है?
RULE OUT disease
Use HIGH SENSITIVITY
↓
SnNoutSensitive Negative = OUT
RULE IN disease
Use HIGH SPECIFICITY
↓
SpPinSpecific Positive = IN
"संवेदनशीलता बीमार को पकड़ लेती है।
विशिष्टता कुएं को बचाती है।
But no test masters both perfectly—
यह वह बोझ है जो हम उठाते हैं।"
विशिष्टता कुएं को बचाती है।
But no test masters both perfectly—
यह वह बोझ है जो हम उठाते हैं।"
क्या तुमने वैद्य को नहीं देखा?
who saw 99% accurate
and believed a positive result meant 99% certainty?
यह चिकित्सा जगत की सबसे घातक त्रुटि है।
who saw 99% accurate
and believed a positive result meant 99% certainty?
यह चिकित्सा जगत की सबसे घातक त्रुटि है।
आधार दर की भ्रांति
THE PUZZLE
A disease affects 1 in 1000 people.
एक परीक्षण 99% संवेदनशील और 99% विशिष्ट होता है।
A patient tests positive.
क्या संभावना है कि उन्हें यह बीमारी है?
Most doctors say ~99%. वास्तविक उत्तर लगभग 9% है।
एक परीक्षण 99% संवेदनशील और 99% विशिष्ट होता है।
A patient tests positive.
क्या संभावना है कि उन्हें यह बीमारी है?
Most doctors say ~99%. वास्तविक उत्तर लगभग 9% है।
गणित का खुलासा
Testing 100,000 People (Prevalence 1/1000)
Step 1: 100 have disease, 99,900 healthy
Step 2: Of 100 sick: 99 test positive (TP), 1 negative (FN)
Step 3: Of 99,900 healthy: 999 test positive (FP), 98,901 negative (TN)
Step 4: Total positives = 99 + 999 = 1,098
PPV = TP / All Positives = 99 / 1,098 = 9%
91% सकारात्मक परिणाम झूठे सकारात्मक हैं!
Interactive Base Rate Calculator
See How Prevalence Changes PPV
Prevalence:
1%
Sensitivity:
99%
Specificity:
99%
9%
Positive Predictive Value (PPV)
91% सकारात्मकताएं गलत अलार्म हैं
व्यापकता का निर्णय वृक्ष
Same Test, Different Settings
Test: 99% Sens, 99% Spec
↓
Where Is Testing Done?
General Pop
0.1%
0.1%
PPV = 9%91% false +
High-Risk
10%
10%
PPV = 92%8% false +
Confirmatory
50%
50%
PPV = 99%1% false +
"और डॉक्टर ने कहा '99% सटीक,'
और मरीज़ ने सुना '99% निश्चित,'
और दोनों को धोखा दिया गया-
क्योंकि वे पूछना भूल गए: यह बीमारी कितनी दुर्लभ है?"
और मरीज़ ने सुना '99% निश्चित,'
और दोनों को धोखा दिया गया-
क्योंकि वे पूछना भूल गए: यह बीमारी कितनी दुर्लभ है?"
क्या आपने मशीन के बारे में नहीं सुना है
that could find TB in two hours,
जिसे बुलाया गया था revolutionary—
लेकिन चूक गये drug-resistant strains?
that could find TB in two hours,
जिसे बुलाया गया था revolutionary—
लेकिन चूक गये drug-resistant strains?
द जीनएक्सपर्ट स्टोरी, दक्षिण अफ्रीका
CAPE TOWN, 2010
एक सदी तक, टीबी के निदान के लिए हफ्तों तक बढ़ते बैक्टीरिया की आवश्यकता होती थी। फिर आया GeneXpert: परिणाम 2 hours.
South Africa deployed it nationwide. The WHO endorsed it.
लेकिन रोगियों में low bacterial loads—often HIV co-infected— sensitivity dropped to 67%. One in three cases missed.
और रिफैम्पिसिन प्रतिरोध का पता लगाने के लिए, यह चूक गया 5% प्रतिरोधी मामलों का. उन मरीजों को गलत इलाज मिला. प्रतिरोधी टीबी फैल गई।
South Africa deployed it nationwide. The WHO endorsed it.
लेकिन रोगियों में low bacterial loads—often HIV co-infected— sensitivity dropped to 67%. One in three cases missed.
और रिफैम्पिसिन प्रतिरोध का पता लगाने के लिए, यह चूक गया 5% प्रतिरोधी मामलों का. उन मरीजों को गलत इलाज मिला. प्रतिरोधी टीबी फैल गई।
Steingart KR et al. Cochrane Database Syst Rev. 2014;1:CD009593
TB Diagnosis Decision Tree
जब जीनएक्सपर्ट पर्याप्त नहीं है
Suspected TB Patient
↓
GeneXpert Test
↓
Positive
↓
Rifampicin?
SensitiveStandard Tx
ResistantMDR-TB Tx
Negative
↓
HIV+ or High Suspicion?
YesCulture needed
NoLikely negative
Sensitivity by Patient Type
98%
Smear-positive
(high bacterial load)
(high bacterial load)
67%
Smear-negative
(low bacterial load)
(low bacterial load)
61%
HIV co-infected
(immune suppressed)
(immune suppressed)
THE LESSON
नैदानिक परीक्षणों में किसी परीक्षण की संवेदनशीलता आपके रोगियों में इसकी संवेदनशीलता से मेल नहीं खा सकती है।
अपनी जनसंख्या जानें.
"और मशीन ने कहा 'नकारात्मक,'
और डॉक्टर को मशीन पर विश्वास हो गया,
और मरीज फेफड़ों में टीबी लेकर घर चला गया,
दुनिया में खांसी का प्रतिरोध।"
और डॉक्टर को मशीन पर विश्वास हो गया,
और मरीज फेफड़ों में टीबी लेकर घर चला गया,
दुनिया में खांसी का प्रतिरोध।"
क्या आपने पुरुषों के लिए होने वाले टेस्ट के बारे में नहीं सुना है
ऐसा कैंसर पाया गया जो होगा never kill,
और उपचार का नेतृत्व किया destroyed lives?
ऐसा कैंसर पाया गया जो होगा never kill,
और उपचार का नेतृत्व किया destroyed lives?
पीएसए स्क्रीनिंग त्रासदी
UNITED STATES, 1990s-2010s
PSA (Prostate-Specific Antigen) could detect prostate cancer early.
डॉक्टरों ने लाखों पुरुषों की जांच की। कैंसर पाया गया. प्रोस्टेट हटा दिए गए.
लेकिन इनमें से कई "कैंसर" कभी भी लक्षण पैदा नहीं करते। सर्जरी का कारण बना नपुंसकता और असंयम in men who would have died of old age, not cancer.
डॉक्टरों ने लाखों पुरुषों की जांच की। कैंसर पाया गया. प्रोस्टेट हटा दिए गए.
लेकिन इनमें से कई "कैंसर" कभी भी लक्षण पैदा नहीं करते। सर्जरी का कारण बना नपुंसकता और असंयम in men who would have died of old age, not cancer.
Moyer VA. Ann Intern Med. 2012;157:120-134
नुकसान की संख्या
1
से जान बच गई
prostate cancer
per 1000 screened
prostate cancer
per 1000 screened
30-40
Men made impotent
or incontinent
per 1000 screened
or incontinent
per 1000 screened
100+
False positives
(biopsies, anxiety)
per 1000 screened
(biopsies, anxiety)
per 1000 screened
THE REVERSAL
In 2012, the US Preventive Services Task Force recommended against
नियमित पीएसए स्क्रीनिंग। परीक्षण में इतना अधिक पाया जा रहा था कि खोजने की आवश्यकता नहीं थी।
Patient Decision Aid: PSA Screening
यदि 55-69 आयु वर्ग के 1,000 पुरुषों की 13 वर्षों तक जांच की जाती है
Deaths from prostate cancer prevented
1-2 men
Men who will have false positive requiring biopsy
100-120 men
पुरुषों को कैंसर का पता चला है जो उन्हें कभी नुकसान नहीं पहुंचाएगा
20-50 men
Men left impotent or incontinent from treatment
30-40 men
क्या यह समझौता आपके लिए स्वीकार्य है?
"और परीक्षण में छाया मिली,
और सर्जन ने काट दिया,
और वह आदमी जीवित रहा—नपुंसक, असंयमी—
ऐसे कैंसर से जो कभी जाग नहीं पाता।"
और सर्जन ने काट दिया,
और वह आदमी जीवित रहा—नपुंसक, असंयमी—
ऐसे कैंसर से जो कभी जाग नहीं पाता।"
क्या आपने सीने में दर्द वाले उस आदमी के बारे में नहीं सुना है
जिसका पहला ट्रोपोनिन था normal,
जिसे घर भेज दिया गया था-
और पहले ही मर गया सुबह?
जिसका पहला ट्रोपोनिन था normal,
जिसे घर भेज दिया गया था-
और पहले ही मर गया सुबह?
ट्रोपोनिन समय समस्या
EMERGENCY DEPARTMENTS WORLDWIDE
ट्रोपोनिन दिल के दौरे के निदान के लिए स्वर्ण मानक है। लेकिन इसमें 3-6 hours to rise after myocardial injury.
A patient arrives one hour after chest pain begins. Troponin is tested: normal. "You're fine. Go home."
दिल मर रहा था। प्रोटीन अभी तक लीक नहीं हुआ था।
Studies show 2-5% of MI patients sent home from ED die within 30 days.
A patient arrives one hour after chest pain begins. Troponin is tested: normal. "You're fine. Go home."
दिल मर रहा था। प्रोटीन अभी तक लीक नहीं हुआ था।
Studies show 2-5% of MI patients sent home from ED die within 30 days.
Pope JH et al. N Engl J Med. 2000;342:1163-1170
Serial Testing Decision Tree
दो-ट्रोपोनिन प्रोटोकॉल
Chest Pain Patient
↓
First Troponin
↓
Elevated
↓
Treat as MI
Normal
↓
When Did Pain Start?
<6 hrs
Wait 3 hrsRepeat troponin
>6 hrs
Low riskConsider d/c
High-Sensitivity Troponin
~70%
Conventional troponin
sensitivity at 0 hrs
sensitivity at 0 hrs
~95%
hs-Troponin
sensitivity at 0 hrs
sensitivity at 0 hrs
99%
hs-Troponin
at 3 hrs serial
at 3 hrs serial
THE TRADE-OFF
High-sensitivity troponin catches more heart attacks early.
But it also has more false positives—elevated in kidney disease,
heart failure, sepsis, and marathon runners.
"और परीक्षण ने 'सामान्य' बताया,
क्योंकि हृदय अभी मरना शुरू हुआ था।
और मरीज था आश्वस्त,
and went home to finish dying."
क्योंकि हृदय अभी मरना शुरू हुआ था।
और मरीज था आश्वस्त,
and went home to finish dying."
संवेदनशीलता परीक्षण का वर्णन करती है।
विशिष्टता परीक्षण का वर्णन करती है।
लेकिन मरीज़ पूछता है:
"I tested positive. What are MY chances?"
विशिष्टता परीक्षण का वर्णन करती है।
लेकिन मरीज़ पूछता है:
"I tested positive. What are MY chances?"
Likelihood Ratios
POSITIVE LIKELIHOOD RATIO
LR+ = Sensitivity / (1 - Specificity)
How much more likely is a + result in sick vs healthy?
NEGATIVE LIKELIHOOD RATIO
LR- = (1 - Sensitivity) / Specificity
How much more likely is a - result in sick vs healthy?
फगन नॉमोग्राम
प्री-टेस्ट से लेकर पोस्ट-टेस्ट संभाव्यता तक
Pre-Test
Probability
Probability
99%
50%
20%
5%
1%
Likelihood
Ratio
Ratio
100
10
1
0.1
0.01
Post-Test
Probability
Probability
99%
80%
50%
20%
1%
Draw a line from pre-test through LR to find post-test probability
Interpreting Likelihood Ratios
यह परीक्षण कितना शक्तिशाली है?
LR+ Value?
LR+ > 10Strong rule-in
5-10Moderate
2-5Weak
1-2Useless
LR- Value?
< 0.1Strong rule-out
0.1-0.2Moderate
0.2-0.5Weak
0.5-1Useless
"संवेदनशीलता बीमारों के बारे में बताती है।
कुएं की विशिष्टता बताती है.
But the likelihood ratio answers:
इस रोगी के लिए इस परिणाम का क्या अर्थ है?"
कुएं की विशिष्टता बताती है.
But the likelihood ratio answers:
इस रोगी के लिए इस परिणाम का क्या अर्थ है?"
क्या तुमने गाँव में बुखार से पीड़ित बच्चे को नहीं देखा?
रैपिड टेस्ट ने कहा negative,
and the Plasmodium जो बढ़ता ही गया?
रैपिड टेस्ट ने कहा negative,
and the Plasmodium जो बढ़ता ही गया?
मलेरिया आरडीटी समस्या
SUB-SAHARAN AFRICA
Malaria kills 600,000 people yearly, mostly children under 5.
Rapid Diagnostic Tests were meant to guide treatment in remote areas without microscopes or laboratories.
But when parasitemia is low—आरडीटी मामलों को भूल जाता है. And when P. falciparum HRP2 जीन को हटाता है- the RDT sees nothing at all.
Rapid Diagnostic Tests were meant to guide treatment in remote areas without microscopes or laboratories.
But when parasitemia is low—आरडीटी मामलों को भूल जाता है. And when P. falciparum HRP2 जीन को हटाता है- the RDT sees nothing at all.
WHO. Malaria RDT Performance. 2022
नैदानिक निर्णय वृक्ष
Child with Fever in Malaria-Endemic Area
Febrile Child
↓
Perform RDT
↓
RDT Positive
↓
मलेरिया का इलाज करें
RDT Negative
↓
Clinical Suspicion?
High
Treat Anywayor Microscopy
Low
Look forOther Cause
Sensitivity Varies by Parasitemia
95%
High parasitemia
(>200/μL)
(>200/μL)
75%
Low parasitemia
(100-200/μL)
(100-200/μL)
50%
Very low
(<100/μL)
(<100/μL)
क्लिनिकल पाठ
A negative RDT does not rule out malaria in endemic areas.
Clinical judgment must override the test when suspicion is high.
"और परीक्षण ने 'नकारात्मक' कहा,
और बच्चे को घर भेज दिया गया,
और परजीवी अँधेरे में बहुत बढ़ गए,
और सुबह तक बच्चा जाग नहीं सका।”
और बच्चे को घर भेज दिया गया,
और परजीवी अँधेरे में बहुत बढ़ गए,
और सुबह तक बच्चा जाग नहीं सका।”
महामारी के वर्ष में,
दुनिया को एक ऐसे परीक्षण की आवश्यकता थी जो था fast.
लेकिन व्रत वैसा नहीं है accurate.
दुनिया को एक ऐसे परीक्षण की आवश्यकता थी जो था fast.
लेकिन व्रत वैसा नहीं है accurate.
कोक्रेन निर्णय
COVID-19 Rapid Antigen Tests (155 Studies)
| Population | Sensitivity | Missed |
|---|---|---|
| Symptomatic | 73% | 27% |
| Asymptomatic | 55% | 45% |
| First 7 days | 80% | 20% |
Dinnes J et al. Cochrane Database Syst Rev. 2022;7:CD013705
The False Security Decision Tree
Thanksgiving 2020: What Happened
Family Member Tests Negative
↓
Truly Negative?
55% if asymptomatic
True NegativeSafe to gather
45% if asymptomatic
FALSE NegativeInfectious!
↓
परिवार के साथ एकत्रित होते हैंGrandparents infected
"और परीक्षण ने 'नकारात्मक' कहा,
और परिवार ने गले लगा लिया,
और सर्दियों के अंत तक,
दादाजी को दफनाया गया था।"
और परिवार ने गले लगा लिया,
और सर्दियों के अंत तक,
दादाजी को दफनाया गया था।"
क्या आपने स्क्रीनिंग के बारे में नहीं सुना है
उसमें कैंसर पाया गया would never kill,
और उपचार का नेतृत्व किया caused more harm than the disease?
उसमें कैंसर पाया गया would never kill,
और उपचार का नेतृत्व किया caused more harm than the disease?
अति निदान समस्या
3-4
Lives saved
per 10,000 screened
per 10,000 screened
~15
Overdiagnosed
(treated unnecessarily)
(treated unnecessarily)
~500
False alarms
(anxiety, biopsies)
(anxiety, biopsies)
THE QUESTION
3-4 लोगों की जान बचाने के लिए, ~15 महिलाओं को कैंसर के लिए सर्जरी, विकिरण और कीमोथेरेपी दी जाती है, जिससे उन्हें कभी कोई नुकसान नहीं होता।
क्या यह समझौता इसके लायक है?
क्या यह समझौता इसके लायक है?
Patient Decision Aid: Mammography
यदि 50-69 आयु वर्ग की 10,000 महिलाओं की 10 वर्षों तक जांच की जाती है
Deaths from breast cancer prevented
3-4 women
Women called back for false alarms
~500 women
Unnecessary biopsies
~200 women
महिलाओं का कैंसर का इलाज किया जाता है जो उन्हें कभी नुकसान नहीं पहुंचाएगा
~15 women
क्या स्क्रीनिंग आपके लिए सही है?
The Screening Cascade Decision Tree
10 वर्षों में 10,000 महिलाओं की जांच की गई
10,000 Women
↓
~1,000 RecalledAbnormal
↓
~500 False
Alarm
Alarm
~500 Biopsy
~50 cancer
~50 cancer
~9,000 Cleared
Of ~50 Cancers Found
~35 Would Kill3-4 saved
~15 Would Never KillOverdiagnosed
"और परीक्षण में छाया मिली,
और इसे कैंसर कहा,
और स्त्री को काटा और जला दिया गया—
एक ऐसी छाया के लिए जिसने उसके दिन कभी अंधकारमय न किये होंगे।"
और इसे कैंसर कहा,
और स्त्री को काटा और जला दिया गया—
एक ऐसी छाया के लिए जिसने उसके दिन कभी अंधकारमय न किये होंगे।"
क्या आपने स्कैन के बारे में नहीं सुना है
जो मस्तिष्क में प्लाक का पता लगाता है,
लेकिन आपको नहीं बता सकता
अगर दिमाग fade?
जो मस्तिष्क में प्लाक का पता लगाता है,
लेकिन आपको नहीं बता सकता
अगर दिमाग fade?
अमाइलॉइड पैराडॉक्स
ALZHEIMER'S RESEARCH, 2010s-2020s
PET scans can now detect amyloid plaques—the hallmark of Alzheimer's.
But 30% of cognitively normal elderly have amyloid plaques. They may never develop dementia.
And डिमेंशिया से पीड़ित 10-20% लोग have no amyloid.
परीक्षण से प्लाक का पता चलता है, लेकिन प्लाक कोई बीमारी नहीं है। हम सरोगेट के लिए परीक्षण कर रहे हैं, न कि सरोगेट के लिए। परिणाम।
But 30% of cognitively normal elderly have amyloid plaques. They may never develop dementia.
And डिमेंशिया से पीड़ित 10-20% लोग have no amyloid.
परीक्षण से प्लाक का पता चलता है, लेकिन प्लाक कोई बीमारी नहीं है। हम सरोगेट के लिए परीक्षण कर रहे हैं, न कि सरोगेट के लिए। परिणाम।
Jack CR et al. Lancet Neurol. 2018;17:760-773
Surrogate vs. Outcome Decision Tree
हम वास्तव में किस लिए परीक्षण कर रहे हैं?
Diagnostic Test
↓
What Does It Detect?
Outcome itself
Direct Diagnosisउदाहरण के लिए, कैंसर के लिए बायोप्सी
↓
High clinical value
Surrogate marker
Indirect Signalउदाहरण के लिए, मनोभ्रंश के लिए अमाइलॉइड
↓
Validated link?
YesUse cautiously
NoLimited value
"और स्कैन में पाया गया प्लाक,
और डॉक्टर ने इसे अल्जाइमर नाम दिया,
और मरीज दहशत में रहता था-
of a forgetting that might never come."
और डॉक्टर ने इसे अल्जाइमर नाम दिया,
और मरीज दहशत में रहता था-
of a forgetting that might never come."
सभी अध्ययन समान नहीं बनाए गए हैं।
Some are biased.
Some are poorly designed.
कुछ नहीं होने चाहिए trusted.
हम गेहूं को भूसी से कैसे अलग करते हैं?
Some are biased.
Some are poorly designed.
कुछ नहीं होने चाहिए trusted.
हम गेहूं को भूसी से कैसे अलग करते हैं?
QUADAS-2: गुणवत्ता जांच सूची
Four Domains of Risk of Bias
1
Patient Selection
क्या लगातार या यादृच्छिक नमूना नामांकित किया गया था? क्या केस-कंट्रोल डिज़ाइन से बचा गया था?
2
Index Test
क्या संदर्भ मानक की जानकारी के बिना परीक्षण की व्याख्या की गई? क्या सीमा पूर्व-निर्दिष्ट थी?
3
Reference Standard
क्या संदर्भ मानक स्थिति को सही ढंग से वर्गीकृत करने की संभावना है? क्या इसकी अंधी व्याख्या की गई?
4
प्रवाह और समय
क्या परीक्षणों के बीच उचित अंतराल था? क्या सभी रोगियों को समान संदर्भ मानक प्राप्त हुए?
QUADAS-2 Decision Tree
क्या आपको इस अध्ययन पर भरोसा करना चाहिए?
DTA Study
↓
Check All 4 Domains
All Low Risk
High QualityTrust results
Some Unclear
Moderateसावधानी के साथ प्रयोग करें
Any High Risk
Low Qualityपरिणाम पक्षपातपूर्ण हो सकते हैं
डीटीए अध्ययन में सामान्य पूर्वाग्रह
!
Verification Bias
Only positive tests get the reference standard → inflates sensitivity
!
Spectrum Bias
अध्ययन की जनसंख्या नैदानिक वास्तविकता से भिन्न है → परिणाम सामान्यीकृत नहीं होते हैं
!
Incorporation Bias
Index test is part of reference standard → artificially high accuracy
!
Review Bias
Index test interpreted knowing reference result → inflates both metrics
"इससे पहले कि आप संख्याओं पर भरोसा करें,
ask: How were they gathered?
एक पक्षपातपूर्ण अध्ययन आत्मविश्वास से बोलता है-
but its confidence is a lie."
ask: How were they gathered?
एक पक्षपातपूर्ण अध्ययन आत्मविश्वास से बोलता है-
but its confidence is a lie."
एक अध्ययन धोखा दे सकता है.
एक अध्ययन चापलूसी कर सकता है।
लेकिन जब आप इकट्ठे होते हैं सारे सबूत—
the truth becomes harder to hide.
एक अध्ययन चापलूसी कर सकता है।
लेकिन जब आप इकट्ठे होते हैं सारे सबूत—
the truth becomes harder to hide.
Why DTA Meta-Analysis Is Different
THE PROBLEM
संवेदनशीलता और विशिष्टता हैं correlated.
When one goes up, the other tends to go down.
आप उन्हें उपचार प्रभावों की तरह अलग से एकत्रित नहीं कर सकते। आपको चाहिए bivariate model.
आप उन्हें उपचार प्रभावों की तरह अलग से एकत्रित नहीं कर सकते। आपको चाहिए bivariate model.
एसआरओसी वक्र
Summary Receiver Operating Characteristic
Sensitivity
1 - Specificity (False Positive Rate)
Individual studies
Summary estimate
एसआरओसी पढ़ना
वक्र आपको क्या बताता है?
SROC Curve Position
↓
Top-Left Corner
Excellent TestHigh sens + spec
Near Diagonal
Useless TestNo better than chance
Points Scattered
High HeterogeneityInvestigate sources
"एक अध्ययन धोखा दे सकता है।
कई अध्ययनों को एक साथ तौला गया,
सत्य का मार्ग खोजो-
एसआरओसी वक्र जो बताता है कि परीक्षण वास्तव में क्या कर सकता है।"
कई अध्ययनों को एक साथ तौला गया,
सत्य का मार्ग खोजो-
एसआरओसी वक्र जो बताता है कि परीक्षण वास्तव में क्या कर सकता है।"
लेकिन पढ़ाई से क्या होगा disagree?
One says sensitivity is 95%.
Another says 60%.
आप किस सत्य पर विश्वास करते हैं?
One says sensitivity is 95%.
Another says 60%.
आप किस सत्य पर विश्वास करते हैं?
Sources of Heterogeneity
अध्ययन असहमत क्यों हैं
एक ही परीक्षा, अलग-अलग परिणाम?
ThresholdDifferent cutoffs
PopulationSeverity, age
SettingPrimary vs specialist
QualityBias, blinding
Measuring Disagreement: I²
I² < 25%
Low
Studies agree
Studies agree
I² 25-75%
Moderate
Some variation
Some variation
I² > 75%
High
Major disagreement
Major disagreement
THE WARNING
When I² > 75%, the pooled estimate may be meaningless.
Explain the disagreement before averaging.
"जब अध्ययन असहमत हों, तो
असहमति को चुप न कराएं।
Ask: Why do they see differently?
असहमति ही सिखाती है।"
असहमति को चुप न कराएं।
Ask: Why do they see differently?
असहमति ही सिखाती है।"
आपका DTA टूलकिट
आवश्यक उपाय और उनका उपयोग कब करें
The Checklist
✓
Was there a valid reference standard?
Gold standard applied to ALL patients?
✓
क्या दुभाषियों को अंधा कर दिया गया था?
Test readers unaware of diagnosis?
✓
क्या स्पेक्ट्रम था उपयुक्त?
आपकी आबादी के समान मरीज़?
✓
क्या सीमा पूर्व-निर्दिष्ट थी?
या परिणामों को अधिकतम करने के लिए चुना गया?
When Results Don't Match Suspicion
The Clinical Override Decision Tree
Test Negative, High Suspicion
↓
What Is the LR-?
LR- < 0.1
Strong rule-outAccept negative
LR- 0.1-0.5
Repeat testOr different test
LR- > 0.5
Trust judgmentTest is weak
Sequential Testing Decision Tree
When One Test Isn't Enough
Initial Screening Test
↓
Positive
↓
Confirmatory TestHigh specificity
↓
PositiveDiagnose
NegativeFalse alarm
Negative
↓
Likely negativeIf high sens screen
"Armed with sensitivity, specificity, likelihood,
SROC और समझौते के माप से लैस,
आप झूठ के पार देख सकते हैं परीक्षण करें—
और इसकी सच्चाई का आकलन स्वयं करें।"
SROC और समझौते के माप से लैस,
आप झूठ के पार देख सकते हैं परीक्षण करें—
और इसकी सच्चाई का आकलन स्वयं करें।"
क्या तुमने मरीज़ के बारे में नहीं सुना?
जिसने प्राप्त किया wrong blood,
इसलिए नहीं कि परीक्षण ग़लत था,
but because no one performed it?
जिसने प्राप्त किया wrong blood,
इसलिए नहीं कि परीक्षण ग़लत था,
but because no one performed it?
वह परीक्षण जो पूरा नहीं हुआ
HOSPITALS WORLDWIDE
ABO blood typing is nearly 100% accurate when performed.
Yet transfusion reactions still kill- परीक्षण विफलता से नहीं, बल्कि से human failure:
• Wrong blood drawn from wrong patient
• लैब में लेबल स्विच किए गए
• Bedside check skipped in emergency
In the UK, 1 in 13,000 transfusions गलत मरीज के पास चला जाता है. परीक्षण काम कर गया. सिस्टम फेल हो गया.
Yet transfusion reactions still kill- परीक्षण विफलता से नहीं, बल्कि से human failure:
• Wrong blood drawn from wrong patient
• लैब में लेबल स्विच किए गए
• Bedside check skipped in emergency
In the UK, 1 in 13,000 transfusions गलत मरीज के पास चला जाता है. परीक्षण काम कर गया. सिस्टम फेल हो गया.
Bolton-Maggs PHB. Transfus Med. 2016;26:303-311
Test vs. System Decision Tree
Where Can Things Go Wrong?
Diagnostic Process
↓
Error Source?
Test itself
Analytical ErrorSens/Spec issue
↓
Better test needed
Pre-analytical
Wrong sampleID error
↓
System fix needed
Post-analytical
Wrong actionReporting error
↓
Process fix needed
"The perfect test means nothing
यदि गलत रक्त निकाला गया है,
गलत लेबल लगाया गया है,
गलत बैग लटका दिया है।"
यदि गलत रक्त निकाला गया है,
गलत लेबल लगाया गया है,
गलत बैग लटका दिया है।"
डीटीए अध्ययन परीक्षण सटीकता को मापता है। वे सिस्टम सटीकता को मापते नहीं हैं.
क्या आपने एल्गोरिथम नहीं देखा
जिससे सीखा biased data,
और उस पूर्वाग्रह को फैलाया
to every patient it touched?
जिससे सीखा biased data,
और उस पूर्वाग्रह को फैलाया
to every patient it touched?
एआई डायग्नोस्टिक क्रांति
STANFORD & BEYOND, 2017-PRESENT
Deep learning algorithms now match dermatologists at detecting skin cancer.
लेकिन प्रशिक्षण डेटा था predominantly light skin. On dark skin, performance dropped significantly.
एल्गोरिथम ने पैटर्न सीखे-लेकिन यह भी biases.
और जब बाहरी सत्यापन के बिना तैनात किया गया, तो इसने अपेक्षा से अधिक खराब प्रदर्शन किया क्योंकि training population didn't match the clinical population.
लेकिन प्रशिक्षण डेटा था predominantly light skin. On dark skin, performance dropped significantly.
एल्गोरिथम ने पैटर्न सीखे-लेकिन यह भी biases.
और जब बाहरी सत्यापन के बिना तैनात किया गया, तो इसने अपेक्षा से अधिक खराब प्रदर्शन किया क्योंकि training population didn't match the clinical population.
Esteva A et al. Nature. 2017;542:115-118; Adamson AS. JAMA Dermatol. 2018
AI Validation Decision Tree
क्या यह AI नैदानिक उपयोग के लिए तैयार है?
AI Diagnostic Tool
↓
Validation Type?
Internal only
High RiskOverfitting likely
↓
Not ready
External validation
BetterBut check population
↓
आपके मरीजों से मेल खाता है?
YesConsider use
NoCaution
Prospective RCT
Gold StandardPatient outcomes
एआई कैलिब्रेशन: द हिडन प्रॉब्लम
DISCRIMINATION VS. CALIBRATION
Discrimination (AUC/ROC): Can the AI rank patients by risk?
Calibration: When the AI says "80% risk," do 80% actually have disease?
कई एआई उपकरण हैं good AUC but poor calibration. यह एल्गोरिथम रूप में आधार दर की भ्रांति है।
Calibration: When the AI says "80% risk," do 80% actually have disease?
कई एआई उपकरण हैं good AUC but poor calibration. यह एल्गोरिथम रूप में आधार दर की भ्रांति है।
AUC
Can it rank?
(usually reported)
(usually reported)
CAL
Is probability accurate?
(often ignored)
(often ignored)
"और एल्गोरिदम डेटा से सीखा,
और डेटा पक्षपातपूर्ण था,
और पूर्वाग्रह हर भविष्यवाणी तक फैल गया-
और किसी ने नहीं पूछा: प्रशिक्षण सेट से कौन गायब था?"
और डेटा पक्षपातपूर्ण था,
और पूर्वाग्रह हर भविष्यवाणी तक फैल गया-
और किसी ने नहीं पूछा: प्रशिक्षण सेट से कौन गायब था?"
रोगी पूछता है: "Is my test positive?"
But what they mean is:
"क्या मुझे यह बीमारी है?"
आप इस अंतर को कैसे पाटेंगे?
But what they mean is:
"क्या मुझे यह बीमारी है?"
आप इस अंतर को कैसे पाटेंगे?
Communication Scripts
SCRIPT 1: EXPLAINING A POSITIVE RESULT
"आपका परीक्षण सकारात्मक आया। लेकिन मैं समझाना चाहता हूं कि इसका क्या मतलब है।"
"यह परीक्षण इस स्थिति वाले लोगों का पता लगाने में अच्छा है, लेकिन इसमें गलत अलार्म भी हैं।"
"आपके जोखिम कारकों के आधार पर, लगभग एक है [X]% संभावना है कि यह सचमुच सकारात्मक है।"
"We'll do a confirmatory test to be certain before any treatment."
"यह परीक्षण इस स्थिति वाले लोगों का पता लगाने में अच्छा है, लेकिन इसमें गलत अलार्म भी हैं।"
"आपके जोखिम कारकों के आधार पर, लगभग एक है [X]% संभावना है कि यह सचमुच सकारात्मक है।"
"We'll do a confirmatory test to be certain before any treatment."
Communication Scripts
SCRIPT 2: EXPLAINING A NEGATIVE RESULT (HIGH SUSPICION)
"Your test came back negative, but I'm still concerned."
"यह परीक्षण मामलों को मिस कर सकता है, खासकर बीमारी की शुरुआत में।"
"आपके लक्षणों को देखते हुए, मैं या तो कुछ दिनों में परीक्षण दोहराना चाहूंगा, या एक अलग परीक्षण का प्रयास करूंगा।"
"A negative test doesn't always mean you're clear—आपके लक्षण भी मायने रखते हैं."
"यह परीक्षण मामलों को मिस कर सकता है, खासकर बीमारी की शुरुआत में।"
"आपके लक्षणों को देखते हुए, मैं या तो कुछ दिनों में परीक्षण दोहराना चाहूंगा, या एक अलग परीक्षण का प्रयास करूंगा।"
"A negative test doesn't always mean you're clear—आपके लक्षण भी मायने रखते हैं."
Communication Decision Tree
परीक्षण परिणामों की व्याख्या कैसे करें
Test Result
↓
Positive
↓
PPV?
>90%"Very likely true"
<90%"Need to confirm"
Negative
↓
NPV?
>95%"Very reassuring"
<95%"Still watch symptoms"
अपने डॉक्टर से पूछने के लिए प्रश्न
1
"यह परीक्षण कितना सटीक है?"
सरल भाषा में संवेदनशीलता और विशिष्टता के बारे में पूछें
2
"क्या होगा यदि परिणाम गलत है?"
झूठी सकारात्मकता और नकारात्मकता के परिणामों को समझें
3
"What happens next?"
Will there be a confirmatory test? Repeat test? Treatment?
4
"What if I don't get tested at all?"
परीक्षण बनाम परीक्षण न करने के बीच के अंतर को समझें
"परीक्षण संख्याओं में बोलता है।
रोगी भय और आशा में सुनता है।
उपचारकर्ता का कार्य अनुवाद है-
सांख्यिकी और आत्मा के बीच के अंतर को पाटने के लिए।"
रोगी भय और आशा में सुनता है।
उपचारकर्ता का कार्य अनुवाद है-
सांख्यिकी और आत्मा के बीच के अंतर को पाटने के लिए।"
A test may be accurate.
But is it worth it?
What does it cost—in money,
in anxiety, in harm?
But is it worth it?
What does it cost—in money,
in anxiety, in harm?
परीक्षण-उपचार सीमा
When Is Testing Worthwhile?
Pre-Test Probability
↓
Very Low
Below Test ThresholdDon't test, reassure
Intermediate
Testing ZoneTest will change management
Very High
Above Treat ThresholdDon't test, treat
THE PRINCIPLE
Test only when the result will आप जो करते हैं उसे बदलें.
If you'd treat regardless, or not treat regardless—why test?
ग्रेड साक्ष्य गुणवत्ता
ग्रेडिंग डीटीए साक्ष्य
⊕⊕⊕⊕
HIGH
एकाधिक उच्च-गुणवत्ता वाले अध्ययन, लगातार परिणाम, सीधे लागू
⊕⊕⊕○
MODERATE
Some limitations in study quality, consistency, or applicability
⊕⊕○○
LOW
Serious limitations—may need to downgrade recommendations
⊕○○○
VERY LOW
Very serious limitations—evidence uncertain
Cost-Consequence Analysis
Example: Universal vs. Targeted Screening
Cost per case detected (universal)
$50,000
Cost per case detected (high-risk only)
$5,000
Cases missed by targeted approach
~10%
False positives avoided by targeted
~90%
आपकी आबादी के लिए कौन सा दृष्टिकोण सही है?
"A test is not just accurate or inaccurate.
It has costs—in money, in worry, in harm.
बुद्धिमान चिकित्सक इन सबका मूल्यांकन करता है-
और परीक्षण केवल तभी किया जाता है जब परीक्षण रोगी की सेवा करता है।"
It has costs—in money, in worry, in harm.
बुद्धिमान चिकित्सक इन सबका मूल्यांकन करता है-
और परीक्षण केवल तभी किया जाता है जब परीक्षण रोगी की सेवा करता है।"
SROC वक्र दर्शाता है where परीक्षण करता है.
But how certain are we?
और कितना होगा vary in practice?
But how certain are we?
और कितना होगा vary in practice?
Confidence vs. Prediction Regions
Two Types of Uncertainty
95% CI (summary estimate)
95% भविष्यवाणी (भविष्य के अध्ययन)
What Each Region Tells You
CI
Confidence Region (smaller ellipse)
जहां हम 95% आश्वस्त हैं true average संवेदनशीलता/विशिष्टता निहित है। सारांश अनुमान के बारे में अनिश्चितता.
PI
Prediction Region (larger ellipse)
Where we expect 95% of future studies गिरने के लिये। पढ़ाई के बीच विविधता का लेखा-जोखा।
CLINICAL IMPLICATION
यदि पूर्वानुमान क्षेत्र बड़ा है, तो परीक्षण आपकी सेटिंग में औसत से बहुत भिन्न प्रदर्शन कर सकता है।
Wide prediction = high heterogeneity = investigate sources.
Bivariate Model Interpretation
मेटा-विश्लेषण परिणाम पढ़ना
Summary Sens/Spec
↓
Check Regions
CI narrow, PI narrow
Consistentऔसत पर भरोसा रखें
CI narrow, PI wide
Heterogeneousऔसत लागू नहीं हो सकता
CI wide
Uncertainअधिक अध्ययन की आवश्यकता है
"विश्वास क्षेत्र आपको बताता है: हम कितने आश्वस्त हैं?
पूर्वानुमान क्षेत्र आपको बताता है: यह कितना भिन्न होगा?
Both questions matter—
क्योंकि कल आपके द्वारा उपयोग किया जाने वाला परीक्षण औसत नहीं हो सकता है।"
पूर्वानुमान क्षेत्र आपको बताता है: यह कितना भिन्न होगा?
Both questions matter—
क्योंकि कल आपके द्वारा उपयोग किया जाने वाला परीक्षण औसत नहीं हो सकता है।"
References
Key Sources
- Carreyrou J. Bad Blood. Knopf, 2018. [Theranos]
- CDC. MMWR. 1987;36(49):833-840. [HIV blood supply]
- Herbst AL et al. N Engl J Med. 1971;284:878-881. [DES]
- Moyer VA. Ann Intern Med. 2012;157:120-134. [PSA]
- Pope JH et al. N Engl J Med. 2000;342:1163-1170. [Troponin]
- Steingart KR et al. Cochrane 2014;1:CD009593. [GeneXpert]
- Dinnes J et al. Cochrane 2022;7:CD013705. [COVID RAT]
- UK Panel. Lancet. 2012;380:1778-1786. [Mammography]
- Jack CR et al. Lancet Neurol. 2018;17:760-773. [Amyloid]
- WHO. Malaria RDT Performance. 2022.
- Reitsma JB et al. J Clin Epidemiol. 2005;58:982-990. [Bivariate]
- Whiting PF et al. Ann Intern Med. 2011;155:529-536. [QUADAS-2]
- Bolton-Maggs PHB. Transfus Med. 2016;26:303-311.
एक परीक्षण 99% संवेदनशील और 99% विशिष्ट होता है। रोग की व्यापकता 1/1000 है। एक मरीज का परीक्षण सकारात्मक है। क्या संभावना है कि उन्हें यह बीमारी है?
99%
90%
About 9%
50%
What does "SnNout" mean?
A highly Sensitive test, when Negative, rules OUT disease
A highly Specific test, when Negative, rules OUT disease
Sensitivity should be used for screening
Specificity should be above 90%
परीक्षण के बावजूद रक्त आपूर्ति एचआईवी से दूषित क्यों हो गई?
The tests had low specificity
Tests had a window period with zero sensitivity in early infection
परीक्षण सही ढंग से नहीं किए गए थे
परीक्षण बहुत महंगे थे
कौन सा QUADAS-2 डोमेन यह आकलन करता है कि क्या निदान को जाने बिना परीक्षण की व्याख्या की गई थी?
Patient Selection
Index Test
Reference Standard
प्रवाह और समय
✔
Course Complete
"अब आप चार परिणामों को जानते हैं,
एक परीक्षण के दो गुण,
आधार की भ्रांति दर,
साक्ष्य एकत्र करने की कला,
और पूर्वाग्रह जो सच्चाई को छिपाते हैं।
जब अगला परीक्षण आपके सामने होता है -
आपको पता चल जाएगा।"
एक परीक्षण के दो गुण,
आधार की भ्रांति दर,
साक्ष्य एकत्र करने की कला,
और पूर्वाग्रह जो सच्चाई को छिपाते हैं।
जब अगला परीक्षण आपके सामने होता है -
आपको पता चल जाएगा।"
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