| Dateityp | APK |
|---|---|
| Ausführung | 1.0 |
| Herausgeber | Joshua Steinberg MD |
| Veröffentlichungsdatum | 14.10.2019 |
| Datum hinzugefügt | 14.10.2019 |
| Os Anforderungen | Android |
| Bedarf | Requires Android 4.2 and up |
| Downloads insgesamt | 1 |
| Preis | Free |
Beschreibung
Gelegentlich müssen wir in der Medizin wirklich "rechnen". Diese App wird helfen. EBM Stats Calc lässt einen Kliniker Berechnungen durchführen, die schwer oder unmöglich im Kopf durchzuführen sind. Ein Arzt kann NNTs (für die Behandlung benötigte Anzahl) aus Raten, Prozentsätzen oder rohen Ereignis- und Patientennummern erhalten. Und ein Kliniker kann Sensitivität und Spezifität oder Wahrscheinlichkeitsverhältnisse (LR+, LR-) verwenden, um von einer Vortestwahrscheinlichkeit zu einer Nachtestwahrscheinlichkeit und einem positiven Vorhersagewert und einem negativen Vorhersagewert zu gelangen.
Obwohl diese Rechner selbst für Apps etwas neuartig sind, ist das einzigartige Tool in dieser App für Pädagogen gedacht. Studenten und Einwohnern fällt es schwer zu verstehen, wie der Nutzen eines Tests mit der Vortestwahrscheinlichkeit variieren kann. Anstatt es in Worten zu sagen und zu hoffen, dass sie es verstehen, können Sie es jetzt demonstrieren. Ein Test kann gut abschneiden und einen guten PPV und NPV ergeben, wenn die Vortestwahrscheinlichkeit in einem bestimmten Bereich liegt. Aber schieben Sie diese Pretest-Wahrscheinlichkeit nach oben oder unten und sehen Sie, wie sich der diagnostische Nutzen ändert, wobei die Zahlen direkt vor Ihren Augen fliegen. Das Tool zeigt einem Schüler auch, dass eine ungenaue Schätzung der Wahrscheinlichkeit vor dem Test in vielen Fällen nicht viel ausmacht. Verschiedene Ärzte können einen klinischen Fall beurteilen, um eine Erkrankungswahrscheinlichkeit (Vortestwahrscheinlichkeit) von 40 %, 50 % oder 60 % vorzuschlagen. Das Schieberegler-Tool zeigt, dass die Unterschiede möglicherweise keine Rolle spielen, und der Test im Hinterkopf wird unabhängig von unterschiedlichen Meinungen zur Vortestwahrscheinlichkeit eine gute Klarheit liefern.
Die App wurde für Kliniker, Studenten, Bewohner und insbesondere Pädagogen in allen medizinischen Disziplinen geschrieben. Da ich selbst Kliniker und Pädagoge bin, wäre ich dankbar für Feedback, um das Tool zu verbessern.
Schlüsselwörter: EBM-Statistiken, Number Needed to Treat (NNT), Sensitivität, Spezifität, Likelihood Ratios (LR)
Urheberrecht: Juni 2018
Joshua Steinberg MD, Harshad Loya (Android-App-Entwickler)
