Seulontatutkimukset työterveyshuollossa

Mitä kannattaa seuloa?

Seulontatutkimuksen tarveharkinta perustuu työolojen tuntemiseen ja sairastumisvaaran tunnistamiseen. Työterveyshuollon pitää tietää mitä vaaratekijöitä työpaikalla esiintyy, ketkä niille altistuvat ja kuinka merkittävästä altistumisesta on kyse. Vaaran tai vaaratekijän havaitseminen ja olemassaolo ei kuitenkaan tarkoita, että siihen liittyvää sairautta pitää seuloa. Seulottavan sairauden pitää olla yleinen ja sen ennakoimiseen ja varhaisvaiheiden tunnistamiseen pitää olla hyvä, yleisesti hyväksytty ja eettisesti kelvollinen menetelmä. Hippokrateen periaatteiden mukaisesti emme saa tarpeettomasti vahingoittaa tai vaarantaa seulottavien terveyttä. Toistuvat keuhkojen röntgenkuvaukset asbestisairauksien seulonnassa on esimerkiksi kyseenalaistettu niiden aiheuttaman säderasituksen vuoksi. Seulottavan sairauden tulee myös olla sellainen, että sitä ei voi muuten havaita. Ihottumien seulomiseksi määräaikaistarkastukset eivät ole tarpeen, koska tavallisesti potilas pystyy itse huomaamaan ihottumat ja hakeutumaan hoitoon. Sairautta on mielekästä seuloa vain, jos sitä voidaan myös hoitaa tai jos sen pahenemista voidaan hidastaa tai estää esimerkiksi altistumista vähentämällä tai poistamalla.

Millainen on hyvä seulontatutkimus?

Seulontatukimusta suunniteltaessa ja aloitettaessa pitää miettiä ja sopia mitä mitataan ja millä menetelmällä. Lakisääteisten määräaikaistarkastusten osalta seulontatutkimusten valintaa ei paljoa tarvitse miettiä. Viranomaiset ja asiantuntijat ovat altistekohtaisesti määrittäneet, mitkä tutkimukset ovat tarpeellisia ja riittävän hyviä mahdollisten terveyshaittojen seulonnassa: lyijylle altistuneilta mitataan veren lyijypitoisuus ja melulle altistuneille tehdään audiogrammi-tutkimus. Silloin kun seulontatutkimus ei ole ennakolta annettu, tilanne on aivan toinen. Tarjolla saattaa olla monta erilaista seulontamenetelmää, markkinoijat lobbaavat aktiivisesti oman menetelmänsä puolesta. Työterveyslääkärin pitää siinä lobbausten ristiaallokossa valita yksi menetelmä, jota ehdottaa käytettäväksi huollossaan olevassa työpaikassa – ja perustella ehdotuksensa. Tilanne on haasteellinen. Kaikilla menetelmillä on hyvät ja heikot puolensa ja niiden arvottamiseen vaikuttavat monet subjektiiviset ja objektiiviset, immateriaaliset ja materiaaliset, mitattavissa ja laskettavissa olevat seikat.

Objektiivisina mittareina seulontatutkimuksen valinnassa voidaan käyttää tutkimuksen herkkyyttä (sensitivity) ja tarkkuutta (spesificity). Niitä on pitkään käytetty laboratoriotestien hyvyyden mittarina, mutta ne soveltuvat erinomaisesti kaikenlaisten tutkimus- ja luokittelumenetelmien arviointiin, olipa sitten kyse anamneesiin, puhelinhaastatteluun, kyselykaavakkeilla satuun tietoon tai riskipisteiden laskuun perustuvasta terveydentilan luokittelusta.

Tutkimuksen herkkyyttä kuvataan ja mitataan sairauden havaitsemisen todennäköisyydellä. Mitä suuremman osan sairaista tutkimus tunnistaa sairaiksi, sitä herkemmästä testistä on kyse.

Matemaattisesti ilmaistuna:

tutkimuksen sairaiksi luokittelemat sairaat

herkkyys (%) = –––––––––––––––––––––––– x 100

kaikki tutkimukseen osallistuneet sairaat

Jos tutkimuksella pystytään luokittelemaan kaikki sairaat sairaiksi, testin herkkyys on 100 %. Vaikka tutkimuksen herkkyys olisi näin epärealistisen erinomainen eli 100 %, se ei tarkoita, että se olisi hyvä ja käyttökelpoinen tutkimus käytännön kliinisessä työssä, sillä se saattaa luokitella myös terveitä sairaiksi, eli se voi olla epätarkka. Tutkimuksen hyvyyttä arvioitaessa pitää selvittää myös sen tarkkuus, jota kuvataan ja mitataan terveiden havaitsemisen todennäköisyydellä. Mitä suuremman osan terveistä tutkimus tunnistaa terveiksi, sitä tarkempi se on.

Matemaattisesti ilmaistuna:

tutkimuksen terveiksi luokittelemat terveet

tarkkuus (%) = –––––––––––––––––––––––– x 100

kaikki tutkimukseen osallistuneet terveet

Jos tutkimuksella pystytään luokittelemaan kaikki terveet terveiksi, sen tarkkuus on 100 %. Käytännössä minkään tutkimuksen tarkkuus ja herkkyys eivät ole 100 % eli ei ole olemassa täysin luotettavaa tutkimusta vaan luokitusvirheitä sattuu aina. Erittäin herkät tutkimukset luokittelevat helposti myös terveitä sairaiksi eli niiden tarkkuus on huono ja tarkat tutkimukset taas luokittelevat helposti sairaita terveiksi eli niiden herkkyys on huono. Seulontatutkimusta ja -menetelmää valittaessa joudutaan miettimään, halutaanko siltä suurta herkkyyttä vai suurta tarkkuutta. Nyrkkisääntönä menetelmän valinnassa on, että vakavaa sairautta kuten syöpää seulottaessa suositaan herkkää tutkimusta tarkkuuden kustannuksella ja lievempien sairauksien seulonnassa suositaan tarkkaa tutkimusta herkkyyden kustannuksella. Koska herkkä mutta epätarkka tutkimus antaa paljon vääriä positiivisia tuloksia, tarvitaan sairaiden löytämiseksi jatkotutkimuksia, jotka saattavat olla kalliita ja suuritöisiä ja aiheuttavat tutkittaville turhaa huolta ja pelkoa. Tämä on kuitenkin pienempi paha kuin se että vakavasti sairaat jäävät havaitsematta ja hoitamatta. Tällaiset tutkimuksen valintakriteerit ovat tietenkin puhtaasti subjektiivisia arvovalintoja. Mitään yleispäteviä, biologisesti perusteltuja "oikeita" valintakriteereitä tai lukuarvoja tutkimuksen herkkyydelle ja tarkkuudelle ei ole – eikä voi olla.

Millainen on seulontatutkimuksen ennustearvo?

Seulontatutkimuksen herkkyys ja tarkkuus ovat yhteydessä seulottavan sairauden tai sen esiasteen esiintyvyyteen eli prevalenssiin positiivisen ennustearvon kuvaamalla tavalla.

Matemaattisesti positiivinen ennustearvo voidaan laskea kaavasta

PxH

E (%) = –––––––––––––––- x 100,

PxH + (1-P)x(1-T)

missä P = sairauden tai sen esiasteen prevalenssi, H = tutkimuksen herkkyys ja T= tutkimuksen tarkkuus.

Tämä monimutkainen kaava itsessään ei ole kovin mielenkiintoinen muille kuin epidemiologeille ja tilastonikkareille eikä työterveyslääkärin sitä tarvitse osata eikä opetella. Kaavasta voi kuitenkin laskea ja päätellä asioita, jotka on hyödyllistä tietää. Eräs kaavan opetuksista on, että mitä harvinaisemmasta sairaudesta on kyse, sitä huonommin siihen sairastuminen on seulottavissa ja ennustettavissa eikä ennustettavuutta voi parantaa tutkimuksen herkkyyttä ja tarkkuutta parantamalla. Vaikka tutkimuksen herkkyys ja tarkkuus olisivat 99 %, sairauden ennustettavuus on vain 50 % jos sairauden prevalenssi seulottavassa väestössä on 1 %. Vain puolet riskiryhmään seulotuista lopulta sairastuu seulottavaan sairauteen! Jos alkutarkastuksessa tällaisen tutkimuksen perusteella evätään työntekijältä työn aloittaminen tai aloitetaan määräaikaistarkastuksen jälkeen mittavia ja kalliita interventioita, se on kuin tekisi päätöksen lanttia heittämällä – klaavan ja kruunan todennäköisyydetkin ovat lantinheitossa 50 %.

Toinen kaavan opetuksista on, että seulontaryhmän valinnalla tutkimuksen ennustearvoa voidaan parantaa oleellisesti. Seulomalla oireisia työtekijöitä tutkimuksen ennustearvo todennäköisesti paranee, sillä sairauden ja sen esiasteiden prevalenssi oireisten keskuudessa on yleensä suurempi kuin väestössä keskimäärin. Klassinen esimerkki tästä matemaattisesta ominaisuudesta on rasitus-ekg:n hyödyllisyys sydäntautisten seulonnassa. Oireettomilla keski-ikäisillä miehillä sen ennustearvo on kohtalaisen heikko, mutta kardiologian poliklinikalle lähetetyille potilaille tehtynä sen ennuste ja seulonta-arvo on erinomainen. Tämä selittyy sillä, että kardiologian poliklinikalle lähetetyillä potilailla sydäntaudin prevalenssi on huomattavasti suurempi kuin väestössä keskimäärin.

Kaavan kolmas opetus on, että ennustearvon ja prevalenssiin välinen yhteys kannattaa pitää mielessä kun arvioi seulontatutkimusmenetelmän hyvyyttä. Vaikka menetelmää olisi runsaasti tutkittu ja vaikka siitä olisi kirjallisuudessa runsaasti raportteja, jotka osittavat ja vakuuttavat sen hyväksi menetelmäksi, se ei tarkoita että se soveltuu sen väestön tai työntekijäjoukon seulontaan, johon olemme ajatelleet sitä soveltaa. Mikäli seulottava sairaus on jostain syystä harvinaisempi siinä joukossa, jota aiomme seuloa kuin niissä väestöissä joissa tutkimus on tehty, tällaista "hyvääkään" seulontamenetelmää ei kannata käyttää. Harvinaisia sairauksia ei kannata seuloa hyvälläkään menetelmällä, kuten aiemmin totesin. Tämä tekee näyttöön perustuvan lääketieteen harjoittamisen työterveyshuollossa joskus haasteelliseksi.

Positiivisen ennustearvon lisäksi tutkimuksen herkkyyden ja tarkkuuden ja sairauden prevalenssin avulla voidaan laskea myös negatiivinen ennustearvo. Se kuvaa tutkimuksen kykyä ennustaa sairauden tai sen esiasteen poissaoloa. Yleensä tutkimusten negatiivinen ennuste arvo on suuri, 90 % luokkaa. Hyvällä negatiivisella ennustearvolla saattaa olla huomattava merkitys tutkitulle. Tieto, että tutkimustulos sulkee pois syövän mahdollisuuden lähes 100 % todennäköisyydellä saattaa riittää tutkittavalle eikä huolestuttavien oireiden tarkempaa selvittelyä sen jälkeen tarvita.

Lopuksi

Työterveyshuollon preventiivisen luonteen vuoksi me työterveyslääkärit joudumme käyttämään erilaisia seulontatutkimuksia ja tulkitsemaan niiden tuloksia. Seulontatutkimuksia suunnitellessa on hyvä muistaa, että ainoastaan yleisiä sairauksia ja niiden esiasteita kannattaa seuloa, ja niitäkin vain silloin kun seulontaan on käytettävissä hyvä menetelmä. Menetelmään herkkyyttä ja tarkkuutta sekä positiivista ennustearvoa voi käyttää objektiivisina kriteereinä menetelmän valinnassa. Päätösvaltaa näille mitattaville ja laskennallisille suureille emme kuitenkaan voi siirtää. Päätöksenteko on edelleen syvästi inhimillistä toimintaa, työterveyshuollon ja huollossa olevan yrityksen välistä kommunikaatiota ja yhteistoimintaa, jossa vaikuttavat keskustelijoiden ja päätöksentekijöiden maailmankatsomukset, eettiset arvot ja taloudelliset realiteetit.