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想象你是一个忙碌的家庭医生,你已经找到了一个难得的自由时间扫描最近的文献。回顾您的首选消化的摘要,你注意到一项研究比较急诊医师胸片与放射科医生的解释解释。1本文抓住了你的眼球,因为你经常发现自己阅读的x光照片与放射科医生阅读官方和非官方的阅读不同的放射学家,你想知道关于这个分歧的程度及其影响。
看摘要,你发现作者报道协议使用κ统计的范围。你回想一下,κ代表“卡巴”,你遇到这个协议之前,但你掌握它的意义仍然是暂时的。你因此选择快速浏览一下作者的结论报道的抽象和推迟下载和审查文章的全文。
从业人员,如刚刚描述的家庭医生,可能受益于理解观察者变异性的措施。对于许多医学文献的研究,临床医生读者会感兴趣的程度在多个观察者之间的协议。例如,研究人员在一个临床研究同意物理的存在与否,射线或实验室发现呢?同意做调查人员参与系统概述文章的有效性,或是否应包括在本文分析?仔细阅读这些类型的研究中,研究人员感兴趣的量化协议,临床医生往往会遇到kappa统计。
在本文中,我们提出建议旨在帮助临床学习者使用kappa的概念在实践中应用诊断测试时。这里给出的建议已经被教育者改编自方法开发经验丰富的临床循证医学教学技能。2相关的文章,供教这些概念临床医生的人,可在网上www.cmaj.ca / cgi /内容/全/ 171/11/1369 / DC1。
临床医生学习者的目标
定义kappa的重要性
理解测量协议之间的区别和测量协议以外的机会。
理解不同的k值的影响。
计算卡巴
了解基本的kappa评分是如何计算出来的。
理解“协议”机会的重要性估计k。
计算机会协议
了解如何计算kappa评分给予不同的积极和消极结果的分布。
明白更极端的积极和消极结果的分布,更大的协议,偶然会发生。
了解如何计算机会协议,协议之外的任何一组评估的机会,kappa 2观察员。
技巧1:定义kappa的重要性
一个常见的障碍为临床医师是协议的基本概念之外的机会,反过来,纠正机会协议的重要性。人们作出决定的基础上是否存在一个元素的体格检查,如墨菲的标志,有时会同意只是偶然。kappa统计修正这个机会协议并告诉我们有多少可能的协议评审人员取得了超过机会。
一个简单的例子可以帮助澄清修正机会协议的重要性。100年两个放射科医生独立阅读相同的乳房x光片。读者1有一个糟糕的一天,读取所有电影-没有详细地看着他们。读者2读取电影更仔细和标识4 100乳房x光检查的阳性(可疑恶性肿瘤)。你会如何描述这两个放射科医生之间的协议吗?
他们之间的协议百分比是96%,即使其中一个读者,在粗略审查,决定打电话给所有的负面结果。因此,测量简单的百分比协议高估了临床上重要的协议在一个时尚的程度是误导性的。卡帕的作用是指示多少2观察家同意超出协议的水平,可以预期的机会。表1提出了一个评级系统常用的作为评价kappa评分准则。纯粹的范围来说明kappa评分,读者可以遇到,表2给出了一些常见的例子报道评估和kappa评分,当调查人员研究他们的再现性。
底线
如果临床医生忽视机会协议的可能性,他们将会误导结论临床试验的再现性。kappa统计允许我们测量协议超出预期的机会。kappa评分的例子经常命令测试有时显示惊人的低水平的协议之外的机会。
技巧2:计算k
2观察者之间的最大潜能是什么协议进行临床评估,墨菲的信号存在与否等患者的腹痛吗?在图1,上单杠代表100%协议2观察员。图中表示的假设情况,估计机会2观察者之间的协议是50%。这将发生,例如,每个2观察家随机叫评估积极的一半。鉴于这一信息,可能协议以外的机会是什么?
垂直的线图1相交的单杠50%点,我们确定为预期的协议的机会。所有协议的权利这一行对应的协议之外的机会。因此最大的协议之外的机会是50% (100% - 50%)。
你需要计算的其他号码kappa评分是协议的程度超越的机会。观察到的协议,由低水平栏如图所示图1是75%,所以协议的程度超出了机会是25% (75% - 50%)。
Kappa计算观察到的协议之外的机会(25%)除以最大协议以外的机会(50%);在这里,卡巴是0.50。
底线
Kappa允许我们测量协议超出预期的机会。我们计算kappa估计机会协议,然后比较观察协议以外的机会和最大可能的协议之外的机会。
技巧3:计算协议的机会
概念的理解kappa仍可能离开实际的计算一个谜。下面的示例的目的是为那些渴望一个更完整的理解kappa统计。
让我们假设2希望临床医生评估墨菲的迹象的存在在一群病人。他们不知道他们在做什么,他们的评价是没有比盲目的猜测。让我们说,他们都猜的存在和没有墨菲的50:50的比例:一半的时间他们猜,墨菲的存在迹象,而另一半是缺席。如果你完成2х2表,与这两个临床医生评估相同的100名患者,如何细胞,平均而言,填写吗?
图2代表完成2х2表。随机猜测,2希望临床医生已经同意的评估病人的50%。我们如何到达表所示的数字?根据法律的机会,每个临床医生猜测,一半的50个病人评估其他临床医生(也就是积极的。,25例)墨菲的迹象。
这个练习如何工作如果同样的2希望临床医生随机猜测,60%的病人有一个积极的结果墨菲的迹象?图3在这种情况下提供答案。52岁的100名患者的临床医生同意(或52%的时间),将为48的病人不同意。以类似的方式,利用2х2表更高和更高的积极的比例(即。,how often the observer makes the diagnosis), you can figure out how often the observers will, on average, agree by chance alone (as delineated in表3)。
在这一点上,我们已经证明了两件事。首先,即使审查员不知道他们在做什么,偶然会有实质性的协议。第二,协议的机会而增加的大小比例增加的积极(或消极)评估。
但是我们如何计算kappa的临床医生评估时相比,不再是“绝望”,换句话说,当他们评估反映了一定程度的专业知识在实践中可能会遇到吗?它不是很困难。
让我们看一个简单的例子,回到2的前提,每个临床医生评估墨菲的迹象出现在50%的病人。在这里,我们假设2临床医生现在有一些知识,墨菲的标志及其评估不再是随机的。每个决定,50%的病人有墨菲的标志,50%的人不这样做,但是他们还是不同意每一个病人。相反,40患者同意,墨菲的存在迹象,对40例不在他们一致认为,墨菲的标志。因此,他们同意80%的病人的诊断,并且他们不同意20%的病人(见图4)。在这种情况下我们如何计算kappa评分吗?
回想一下,如果每个临床医生发现50%的患者墨菲的迹象但是他们决定在每个病人的存在是随机的,临床医生将50%的时间在协议,2х2表的每一个细胞都25例(如所示图2协议将是50%),机会,和最大协议以外的机会也将是50%。
no-longer-hopeless临床医生的协议因此80%的患者30%以上的机会。卡帕的比较观察协议以上机会最大的协议的机会:30% / 50% = 60%以上可能的协议的机会,这使这些临床医生卡巴0.6,如图所示图4 b。
因此,计算kappa只有2选择是可能的(例如,发现存在与否),你只需要2数字:病人的比例2评估和预期达成一致协议的机会。都可以确定通过构造一个2х2表完全按照上面的说明。
底线
机会协议并不总是50%;相反,它到另一个不同的临床情况。当一种疾病的患病率或很低,结果2观察家猜测,大多数患者是正常和疾病的症状是缺席。这种情况会导致高百分比的协议只是偶然。当患病率高,高也会有明显的协议,与大多数患者表现出症状。Kappa措施纠正后的协议协议这个变量的机会。
结论
配备这种理解kappa作为衡量不同观察者之间的协议,你可以回到研究的协议在胸部x线摄影解释紧急医生和放射科医生1以更明智的方式。你学习从抽象的kappa评分总体协议2类从业者为0.40,95%置信区间从0.35到0.46不等。这意味着协议紧急医生和放射科医生代表40%的潜在可行的协议之外的机会。你明白这kappa评分会温和的协议通常被认为代表公平但不如许多kappa值中列出表2。你现在更有信心将这篇文章的全文回顾的方法和评估的临床适用性结果自己的病人。
变化数据的理解能力的措施提出了临床试验和系统评价对临床医师是一个重要的技能。我们提出了一系列的建议由有经验的教师开发和使用这样的循证医学的目的是促进理解。
Barratt,王寅PC, Hatala R,作者T,在艾尔,Keitz年代,循证医学学习者等。建议:1。相对风险降低,绝对风险减少和治疗所需的数量。医疗协会2004年,171 (4):353 - 8。
Montori VM, Kleinbart J,纽曼结核病,Keitz年代,王寅PC,梅奥V, et al .循证医学学习者秘诀:2。测量精度(置信区间)。医疗协会2004年,171 (6):611 - 5。
在本系列文章到目前为止
脚注
这篇文章已经被同行评议。
参与者:托马斯作者开发的最初想法建议1和2,作为主要作者,监督和促进了写作的手稿。托马斯·纽曼和罗西尼。莱比锡回顾了手稿在开发的所有阶段,导致了写作的合作者。谢Keitz使用所有的技巧作为生活的一部分教学锻炼和提交的评论,建议和可能的变化在本文描述的。彼得王寅回顾和修订后的手稿的最终草案,以达到均匀的依从性与格式规范。戈登Guyatt发达技巧3的最初想法,回顾了手稿在开发的所有阶段,导致了写作作为合著者,作为一般编辑,审查和修订后的手稿的最终草案来实现内容的准确性和一致性。
利益冲突:没有宣布。
通信:博士彼得·c·王寅Pelhamdale大街446号,佩勒姆10803年纽约,美国;传真914 738 - 9368;pwyeratt.net