Kwanini vipimo vya kubaini ugonjwa sio sahihi kama unavyofikiria

Unajihisi vibaya unaamua kuwasiliana na daktari wako. Anakuuliza baadhi ya maswali na kutoa damu kwa ajili ya kupima. Siku chache baadaye anakupigia simu kukuambia kuwa umegunduliwa na ugonjwa.

Je, kuna uwezekano gani kwamba kweli una ugonjwa huo? Kwa baadhi ya vipimo vya kawaida vya uchunguzi, majibu sahihi ni ya chini sana.

Vipimo vichache vya matibabu ni sahihi 100%. Baadhi ya sababu zinazotajwa ni kwamba watu wanatofautiana kiasili, lakini vipimo vingi pia hutegemea sampuli ndogo au zenye upendeleo za wagonjwa, na kazi yetu wenyewe imeonyesha kuwa watafiti wanaweza kuzidisha kwa makusudi ufanisi wa vipimo vipya.

Hii haimaanishi kwamba tunapaswa kuacha kutegemea vipimo vya uchunguzi, lakini kuelewa vyema uwezo na udhaifu wake ni muhimu ikiwa tunataka kuvitumia kwa busara.

Watu wanabadilika

Mfano wa kipimo kisicho kamili kinachotumika sana ni kipimo cha uchunguzi wa prostate-specific antijeni (PSA), ambacho hupima kiwango cha protini fulani kwenye damu kama kiashirio cha saratani ya tezi dume.

Kipimo hicho kinakadiriwa kugundua asilimia 93 ya saratani, lakini kina kiwango cha juu sana matokeo yasio sahihi , kwani karibu 80% ya wanaume walio na matokeo chanya hawana saratani.

Kwa wale walio katika 80% hiyo, matokeo huleta mkazo usio wa lazima na wana uwezekano wa kufanyiwa vipimo zaidi, ikiwa ni pamoja na na ile ya biopsies chungu.

Vipimo vya haraka vya Covid-19 ni mfano mwingine wa vipimo visivyo kamili vinavyotumika sana.

Uhakiki wa vipimo hivi uligundua kuwa, kati ya watu ambao hawakuwa na dalili lakini walipatikana kuwa na virusi, ni 52% tu ndio walikuwa na Covid.

Miongoni mwa watu walio na dalili za Covid na matokeo chanya, usahihi wa upimaji uliongezeka hadi 89%.

Hii inaonyesha jinsi utendaji wa jaribio hauwezi kujumlishwa katika nambari moja na inategemea muktadha mahususi.

Kwa nini vipimo vya uchunguzi sio kamili? Sababu kuu ni kwamba watu wanatofautiana.

Unaweza kuwa na joto la juu, kwa mfano, ambalo kwa mtu mwingine linaweza kuwa la kawaida kabisa.

Katika vipimo vya damu, mambo tofauti yanaweza kuathiri matokeo, kama vile wakati wa siku au mara ya mwisho uliyokula.

Hata uchunguzi wa shinikizo la damu unaopatikana kila mahali huenda sio sahihi. Matokeo yanaweza kutofautiana kulingana na jinsi bangili inavyokaa vizuri kwenye mkono wako, haijalishi umekunja miguu au ulikuwa unazungumza wakati juchunguzi ulipokamilika.

Sampuli ndogo na udanganyifu wa takwimu

Kuna kiasi kikubwa cha utafiti juu ya aina mpya za uchunguzi.

Aina mpya mara nyingi hugonga vichwa vya habari kama "mafanikio ya kimatibabu," kama vile jinsi mwandiko wako unavyoweza kugundua ugonjwa wa Parkinson, jinsi kadi yako ya mteja wa duka la dawa inavyoweza kugundua saratani ya ovari mapema, au jinsi harakati za macho zinavyoweza kugundua skizofrenia.

Lakini kukidhi matarajio ya walio madarakani ni kitu kingine kabisa.

Mifano mingi ya uchunguzi imetengenezwa kulingana na ukubwa wa sampuli ndogo. Tathmini moja iligundua kuwa nusu ya tafiti za uchunguzi zilitumia zaidi ya wagonjwa 100.

Ni vigumu kupata picha halisi ya usahihi wa uchunguzi kutoka kwa sampuli hizo ndogo.

Ili kupata matokeo sahihi, wagonjwa wanaotumiwa kama majaribio lazima wafanane na wale waliotumiwa kuendeleza tiba.

Hivi majuzi, tuligundua tatizo lingine kuu: watafiti kutia chumvi usahihi wa baadhi ya tafiti zao ili kupata uchapishaji katika majarida maalumu.

Wanafanya hivyo kupitia njia tofauti, kama vile kuondoa kwenye sampuli baadhi ya wagonjwa ambao hatari yao ya kuugua ni ngumu kutabiri.

Vipimo vingine pia havitabiriki kwa kweli kwani vinajumuisha habari kutoka siku zijazo, kama vile njia ya kutabiri ya maambukizi ambayo inajumuisha kubaini ikiwa mgonjwa alikuwa ameagizwa dawa za kuua viuavijasumu.

Labda mfano uliokithiri zaidi wa kutia chumvi uwezo wa uchunguzi ulikuwa kashfa ya Theranos, ambapo kipimo cha damu cha kidole ambacho kiligundua hali nyingi za afya kilivutia mamilioni ya dola kutoka kwa wawekezaji.

Hii ilikuwa nzuri sana na hatimaye Thernos alipatikana na hatia ya ulaghai.

Data kubwa haiwezi kufanya majaribio kuwa kamili

Katika enzi ya matibabu ya usahihi na data kubwa, inaonekana kuvutia kuchanganya makumi au mamia ya vidokezo vya data kuhusu mgonjwa (pengine kwa kutumia teknolijia ya kisasa) ili kutoa utabiri sahihi zaidi. Hata hivyo, hadi sasa ahadi hiyo inazidi uhalisia.

Utafiti mmoja ulikadiria kuwa miundo mipya ya ubashiri 80,000 ilichapishwa kati ya 1995 na 2020. Hiyo ni takriban miundo 250 mpya kila mwezi.

Je, mifano hii inabadilisha huduma ya afya? Hatuoni dalili yoyote, na ikiwa zingekuwa na athari kubwa, hakika hatungehitaji mtiririko wa mara kwa mara wa miundo mpya.

Kwa magonjwa mengi kuna matatizo ya data ambayo hakuna muundo wa kisasa unaoweza kutatua, kama vile makosa ya kipimo au kukosa data ambayo hufanya ubashiri sahihi usiwezekane.

Mifano inaweza kujumuisha majeraha au magonjwa yaliyompata mgonjwa miongo kadhaa iliyopita, ambayo hawezi kuyakumbuka, na ambayo hayapo katika historia yake ya matibabu.

Vipimo vya uchunguzi havitakuwa kamilifu. Kutambua hilo kutaruhusu madaktari na wagonjwa wao kuwa na majadiliano ya habari kuhusu matokeo yanamaanisha nini na, muhimu zaidi, nini cha kufanya baadaye.