Wykres Blanda-Altmana

Kiedy stosować:

Wykres Blanda-Altmana (ang. Bland-Altman plot) (Bland i Altman, 1986[22], 1999[8]) stosuje się do graficznej oceny zgodności dwóch metod pomiaru tej samej wielkości, np. dwóch różnych ciśnieniomierzy, dwóch analizatorów laboratoryjnych czy metody nowej i dotychczas stosowanej (tzw. gold standard). W medycynie klinicznej pomiary wykonywane na żywym organizmie ulegają ciągłym zmianom, a ich prawdziwa wartość jest nieznana (np. ciśnienie tętnicze krwi), co wymaga stałego doskonalenia i tworzenia nowych, lepszych narzędzi pomiaru. Zwykle, kiedy powstaje nowa metoda, porównuje się jej wyniki z metodą już uznaną. Nie można przy tym oczekiwać, że nowa metoda da dokładnie taki sam wynik jak metoda dotychczas stosowana, ale warto sprawdzić, na ile uzyskane wyniki się różnią. Aby zastąpić starą metodę nową, różnica pomiędzy wynikami obu metod powinna być na tyle mała, by nie stwarzać problemu w interpretacji klinicznej – np. w pomiarach ciśnienia tętniczego różnica 20mmHg jest już na tyle duża, że może wpłynąć na decyzję o podjęciu leczenia. Metody statystyczne nie odpowiedzą wprost na pytanie, jak duża różnica metod jest dopuszczalna, by uznać je za zgodne, ale odpowiednia ilustracja graficzna uzyskanych różnic i możliwych granic zmienności ułatwia podjęcie takiej decyzji.

Definicje miar

Wykres Blanda-Altmana jest wykresem punktowym, na którym:

Oś X

– średnia pomiarów dla porównywanych metod;

Oś Y

– różnica pomiędzy pomiarami dla porównywanych metod;

Średnia różnic

(ang. Mean difference) – jeśli wyniki uzyskane nową metodą są stale większe/mniejsze niż metodą starą, występuje przesunięcie zwane obciążeniem (ang. bias), tzn. linia obrazująca średnią różnic nie znajduje się na poziomie 0, ale jest przesunięta znacząco w górę lub w dół od tego poziomu;

95% przedział zgodności (ang. 95% limits of agreement) – jeśli różnice mają rozkład normalny, 95% różnic znajdzie się w przedziale (Średnia różnic \(\pm\) 1.96SD), gdzie SD to odchylenie standardowe różnic.

Uwaga! Zdefiniowany powyżej przedział zgodności nie jest tym samym co przedział ufności. Nie ma też wymogu, by same dane miały rozkład normalny – wystarczy, by rozkład różnic nie odbiegał znacznie od rozkładu normalnego. Zgodność różnic z rozkładem normalnym można sprawdzić za pomocą testów badających zgodność z rozkładem normalnym lub interpretacji graficznej tego rozkładu.

Precyzja granic przedziału zgodności

(ang. Precision of the limits of agreement) – przedział ufności dla granic zgodności, czyli przedział dokładności, z jaką wyznaczamy te granice na podstawie reprezentatywnej próby. Im liczniejsza próba i mniejsza wariancja różnic, tym większa uzyskana precyzja.

Jak ustawić analizę

Wykres Blanda-Altmana dostępny jest jako dodatkowa opcja graficzna w oknach analiz służących do porównania dwóch zależnych serii pomiarów tej samej wielkości (np. przy porównaniu wyników dwóch mierników czy dwóch metod oceny). Wystarczy zaznaczyć odpowiednią opcję wykresu w oknie wybranej analizy, by uzyskać wykres zgodności dla porównywanych metod.

Wykonanie i interpretacja

Wykres Blanda-Altmana dla powtarzanych pomiarów
Powtarzalność pomiarów jest ważnym, lecz często pomijanym aspektem badania zgodności metod. Metoda o większej powtarzalności jest bardziej precyzyjna. Jeśli pomiary jednej z porównywanych metod nie są powtarzalne (tzn. powtórne pomiary wykonane na tych samych obiektach dają raczej inne wyniki), jej zgodność z inną metodą będzie niska. Jeśli powtarzalność obu metod będzie słaba, to ich zgodność będzie jeszcze niższa. W konsekwencji, gdy powtarzalność starej metody będzie słaba, zgodność nowej metody może okazać się niewielka, nawet jeśli nowa metoda charakteryzuje się wysoką powtarzalnością. Dlatego, mimo że w rzeczywistych badaniach wykonuje się zwykle jeden pomiar dla każdego obiektu (pacjenta), w badaniach mających na celu szacowanie zgodności zaleca się wykonywanie pomiarów kilkukrotnie – pozwala to uwzględnić powtarzalność uzyskanych wyników w badaniu zgodności metod.