PATHOFYSIOLOGIE
2020-2021
1
,HOOFDSTUK 1 - ALGEMENE INLEIDING
1.1 WAT IS NORMAAL?
Er is een spreiding van observaties/data binnen een bepaalde populatie of soort. Maar
wanneer is een gemeten waarde normaal (valt het binnen het normale bereik) en wanneer
moet je een bepaalde gemeten waarde als abnormaal beschouwen? Er moeten dus
bepaalde grenzen worden gekoppeld aan de spreiding.
Gaussiaanse of Normale verdeling:
- = een continue kansverdeling met twee parameters: de verwachtingswaarde (µ) en
de standaardafwijking (σ).
- µ = 0 en σ² = 1
- 95% van de data liggen binnen µ±2*SD
y-as geeft weer hoe vaak een bepaalde concentratie is gevonden. Boxplot: 50% van de
waarde zit onder de mediaan en 50% erboven.
Deze grafiek geeft de spreiding van de observaties wat betreft een bepaald onderzoek weer
(bijv. bij een onderzoek naar de bloedsuikerspiegel).
- Mean = gemiddelde
- StDev = standaardeviatie
- Skewness = zegt iets over de scheefheid van de curve (dus eerder naar een hoge of
lage waarde).
- Kurtosis = heeft te maken met de afplatting van de curve (bij positief: uitgespreid, bij
negatief: hoge piek).
- N = aantal observaties.
- Mediaan = waarde die 50% hoogste van de 50% laagste observaties scheidt
(middelste observatie).
- Binnen de boxplot ligt 50% van de observaties. 25% ligt ervoor en 25% ligt erna.
2
,De meeste honden hebben een concentratie van net onder de 100mg. Echter jij weet dat de
100 honden allemaal gezond zijn. Vervolgens ga je 100 andere honden identificeren die
allemaal suikerziekte hebben. De meeste honden hebben een glucose conc rond de 150. Er
is een overlap tussen de curves. Bewezen diabetes honden zijn er dus ook met 100. Dit is
belangrijk dat je je dit realiseert.
Concreet: er komt een hond met klachten, je neemt bloed, je stelt 125 conc vast. Dit is de
drempelwaarde (cutoff) of het wel of geen gezond dier is. Hoger dan heeft hij diabetes, lager
is gezond. Maar je maakt hier misschien een fout. Type 1 fout (alpha) is de kans dat je een
gezonde hond foutelijk als ziek gaat beschouwen (vals positief). Dit stukje van de grafiek
hoort nog bij de grafiek van de gezonde honden.
Omgekeerd: je meet 125 en je oordeelt hond is gezond. Terwijl dier wel diabetes heeft. Nu
maak je een type 2 fout (beta) dus vals negatief. Je zegt dat hij gezond is maar is ziek.
Power van de test = 1-B. 1 IS DE VOLLEDIGE CURVE VAN DE ZIEKE DIEREN – TYPE 2 FOUT.
= Kans dat de test correct ziekte confirmeert.
Stel je kijkt bij 125 (wat je als een normale waarde kan beschouwen). Maar het dier heeft
toch polyurie en suiker in de urine (glucosurie). Dan moet de waarde van 125, ondanks dat
het binnen de normale spreiding zit, toch gelinkt zijn aan de klinische symptomen.
Het bepalen van referentie intervallen:
- Neem een random staal van een gezonde populatie en bepaal µ en SD.
- Interval = µ ± x * SD, waarbij de keuze van x kan variëren (meestal 2, want dan omvat
het interval 95% van de data).
• Het gevolg van dat maar 95% van de data wordt omvat, is dat er 5% kans is
dat een gezond dier als ziek wordt beschouwd.
• Concept van vals positief en vals negatief.
• Concept van sensitiviteit en specificiteit
3
,Je ziet hier twee verschillende curves van een populatie echt gezonde dieren en een
populatie echt zieke dieren. Je gaat de observaties uitzetten in een grafiek. Wat opvalt is dat
de curves overlappen, maar dan is de vraag: bij welke populatie hoort het dier dan? Je moet
ergens een bepaalde grens gaan stellen, zoals hier gedaan is bij 125 mg/dl glucose. Alle
dieren met een waarde <125 beoordeel je als gezond, alle dieren met een waarde >125
beoordeel je als ziek.
Maar bij een klein percentage ga je toch een dier dat echt gezond is, als ziek beoordelen. Dit
noem je een vals positief/type 1 fout/α-fout. Ook ga je bij een klein percentage een dier dat
echt ziek is, als gezond beoordelen. Dit noem je een vals negatief/type 2 fout/β-fout.
Het is dus zeer gemakkelijk om een foute beoordeling te gaan doen. Door je oordeel te
stellen op meerdere parameters kan je de kans op fouten verkleinen. Je zou ook de
threshold naar links verschuiven, van 125 naar 100 bijv. Op deze manier ga je de dieren die
echt ziek zijn, ook als ziek diagnosticeren (β wordt bijna 0). MAAR: de type 1 fout wordt
hierdoor spectaculair groter, want je gaat zo meer gezonde dieren als ziek diagnosticeren
(dit kan leiden tot euthanasie van perfect gezonde dieren).
SENSITIVITEIT EN SPECIFICITEIT
1/Beta noemen we ook wel de power van een analyse = de kans dat een test een verschil
meet.
Echt ziek dieren (Z+) Echt gezond dieren (Z-)
Beoordeeld zieke dieren (T+) A B
Beoordeeld gezonde dieren C D
(T-)
α=B
β=C
Sensitiviteit van een test = het vermogen van een test om een echt ziek dier ook als ziek aan
te duiden = A/(A+C). Kans dat echt zieke dieren ook als ziek worden getest. 1-BETA.
- Een laag sensitieve test: veel vals negatieven. C wordt groter.
- Om ziekte uit te sluiten moet je een hoog sensitieve test hebben.
Specificiteit van een test = het vermogen van een test om een echt gezond dier ook als
gezond aan te duiden = D/(B+D). Kans dat een gezond dier door de test als gezond wordt
aangeduid. 1-ALPHA.
Positief voorspellende waarde: A/(A+B): hoeveel van de positieven zijn echt ziek
Negatief voorspellende waarde: D/(C+B): hoeveel van de negatieven zijn daadwerkelijk
gezond
De referentiewaarde is eigenlijk hetzelfde als de drempelwaarde. Er is vaak wel een
bovengrens en een ondergrens.
4
,1.2 PRECISIE VAN DE METING
Is een meetresultaat wel het echte resultaat? Je kan dit berekenen met de CV (coëfficiënt of
variation) = SD (standaard deviatie)/gemiddelde.
Je hebt 2 verschillende vormen van CV:
1. Intra assay CV: binnen hetzelfde assay, in hoeverre zal de machine een ander
resultaat geven?
• Hiervoor neem je 10 stalen en je ontdubbelt elk staal. Vervolgens bepaal je de
SD van de twee metingen op elk ontdubbelde staal. Je berekent de
gemiddelde SD van de 10 bekomen SD’s en deelt dit door het algemeen
gemiddelde van alle metingen.
2. Inter assay CV: je gaat vandaag analyseren en morgen nog eens, dus je start een
nieuwe assay. In hoeverre zit daar nu variatie op?
• Hiervoor neem je 1 staal. Dit ontdubbel je en op elk ontdubbelt staal doe je
10 metingen gespreid op 10 dagen. Bereken vervolgens de gemiddelde
waarde van elk ontdubbeld staal (10 gemiddelden). Bereken de SD van de 10
gemiddelden en deel het door het algemeen gemiddelde van alle metingen.
5
,1.3 PRECISIE EN ACCURAATHEID
De referentiewaarde kan je zien als de goudstandaard. De accuraatheid is een synoniem
voor de validiteit en de precisie een synoniem voor de betrouwbaarheid. Precisie zegt niets
over of de echte waarde wordt weergegeven, maar of de waarden in hetzelfde bereik liggen.
A = hoge accuraatheid + hoge precisie
B = lage accuraatheid + hoge precisie
C = hoge accuraatheid + lage precisie
D = lage accuraatheid + lage precisie
1.4 DIAGNOSE
Bij het stellen van een diagnose
moet je deze driehoek altijd in je
achterhoofd houden. Want na het
stellen van een diagnose en het
toewijzen van een bepaalde
therapie moet wel genezing
optreden (de cirkel moet gesloten
worden).
Je moet eerbied hebben voor een fijne diagnostiek. Om een mug te doden, ga je niet de hele
muur kapot schieten. Zo richt je namelijk alleen maar meer schade aan.
Diagnostische therapie = therapie dat wordt ingezet bij een vermoeden tot een bepaalde
diagnose, maar de diagnose wordt pas bevestigt door de reactie op de therapie. In dit geval
is de diagnostische therapie een calcium infuus. Als het dier hierna verbeterd dan heb je
confirmatie dat je diagnose juist was. Als je het calciuminfuus te snel doet bij een dier dat
geen hypo heeft kan het tot de dood lijden.
6
, - Je komt bij een patiënt en je denkt te weten wat het probleem is, maar je hebt de
middelen niet om je diagnose op dat moment te bevestigen. Bijv. bij neonatale
hypocalcemie bij een koe. Op basis van de anamnese, de symptomen en het
signalement (multipaar dier) weet je bijna zeker dat het hier om hypocalcemie gaat.
Maar om dit echt te bevestigen moet je bloed afnemen en dit naar het labo sturen,
wat 24 uur duurt. Het blijven liggen van de koe kan leiden tot zenuwschade, dus je
moet toch gaan ingrijpen. Je gaat dan “behandelen voor een vermoedelijke
diagnose”. Je gaat een calciumbolus geven (juiste concentratie want een teveel aan
calcium leidt tot hartproblemen). Je gaat luisteren of de pens weer gaat werken en je
darmgeluiden hoort.
Pica is het eten
van vreemde
voorwerpen
Onderdelen bij het stellen van een diagnose:
1. Belang van een goed onderzoek:
• Klinisch onderzoek.
• Dierobservatie → heel belangrijk! Want als je eenmaal bij dat dier staat, gaat
het heel ander gedrag vertonen. Neem je afstand even van het dier.
• Specifiek onderzoek (bijv. bloedonderzoek).
• Meten, vergelijken, weten → Je kan enkel vergelijken als je ervaring hebt.
Klanten voelen snel genoeg of je dit hebt (woorden, lichaamstaal,
zelfverzekerdheid).
2. Goede opvolging van de patiënt:
• Observatie, meten.
Je moet opletten met primaire oorzaak vs secundaire pathologie vs symptomen!
- Voorbeeld: Je krijgt een hond binnen die last heeft van regelmatig urineren. Het is
een reu die constant kleine beetjes staat te plassen. Hij heeft ongemak, het
preputium staat wat ontstoken (kristalletjes en pus zichtbaar), hij is wat aan het
vermageren, drinkt wat meer, het totale volume urine is niet toegenomen, hij heeft
een droge neus en de urine stinkt een beetje. Hij heeft ook koorts.
7
, - Na het onderzoeken van de urine stel je de diagnose van een bacteriële
blaasontsteking en je stuurt de hond naar huis met een antibioticakuur, meer
drinken en een aangepast dieet. Drie dagen later bel je op en zegt de eigenaar dat
het al beter gaat. Na 4 dagen gaat het nog beter en wordt de antibioticakuur
afgebouwd.
- Maar 2 weken later staat dezelfde hond weer voor je deur. Het is weer terug en er
zitten nu wat schimmeltjes en gisten bij. Misschien heeft het antibioticum niet goed
gewerkt. Je kan een antibiogram aanstellen (je gaat dan kijken naar de gevoeligheid
van de bacteriën op het antibioticum). Maar de bacteriën blijken wel gevoelig te zijn.
- De hond gaat weer naar huis, wordt beter en staat later weer voor de deur. Je gaat
dan eens kijken of er misschien suiker in de urine zit. Door de suiker gaan de
bacteriën snel woekeren wat de blaasontsteking heeft kunnen veroorzaken. De
blaasontsteking was dus een secundaire pathologie. De primaire oorzaak was
suikerziekte (diabetes), waardoor de hond dus effectief aan het vermageren was.
Suikerziekte gaat gepaard met veel secundaire pathologieën, zoals problemen met
de retina. Er dient gevraagd te worden of de hond nog wel goed ziet.
KLINISCH REDENEREN: VALKUILEN
BLOEDSTAAL
Het nemen van een bloedstaal:
- Liefst doe je dit uit een grote vene zonder te veel onderdruk.
- Je hebt verschillende soorten buisjes:
• Zonder anticoagulans:
▪ Kan je ongeveer alles mee onderzoeken, behalve hematologie en
stollingsfactoren.
▪ In deze buisjes zit onderin een stollingstimulerende gel. Zo kan je
enkel het serum gaan onderzoeken.
• Heparine: bevat antithrombine
▪ Gebruikt voor: bloedgassen, elektrolieten, sporenelementen.
• EDTA: bevat chelator
▪ Gebruikt voor: hematologie, fibrionogeen, sporenelementen.
8
, • Fluoride: bevat chelator en enzymblokkeerder.
▪ Gebruikt voor: glucose
• Citraat: bevat chelator
▪ Gebruikt voor: stollingstesten, bloedtype
bepaling.
• ACD: bevat chelator:
▪ Gebruikt voor bewaring van bloed.
BEGRIPPEN
- Prevalentie: aantal zieke dieren in een bepaalde populatie op een bepaald moment
(snapshot)
- Incidentie: aantal nieuwe ziekte gevallen in een bepaalde gevoelige populatie tijdens
een vastgelegde periode (tijdsinterval)
Prevalentie = incidentie * duur van de ziekte
Mortaliteit (kans op sterven) vs morbiditeit (percentage geïnfecteerde dieren dat ziek zal
worden, zegt iets over kans op ziekte)
9
, HOOFDSTUK 2 - WATERHUISHOUDING
De cursus is niet perse groot of moeilijk, maar er lopen veel zaken door elkaar doordat er
veel linken gelegd kunnen worden tussen de verschillende hoofdstukken. Zodra je het over
glucose hebt, heb je het ook over de waterhuishouding. Een dier met diabetes gaat namelijk
ook veel water verliezen (geen ionen).
Lees hoofdstuk Nier van FysioB.
2.1 ALGEMENE INLEIDING
Het lichaam van een volwassen dier bestaat voor 60-70% uit water. De overige 30% omvat
vetten, eiwitten, koolhydraten, mineralen, collageen en elastine. Jonge dieren bestaan uit
meer water dan oudere dieren (ongeveer 80%). Een vetter dier bestaat uit minder water,
met alle gevolgen van dien.
Water heeft een hoge warmtecapaciteit, wat inhoudt dat je
er veel energie in moet stoppen om het een graden te
verwarmen.
Obese dier zal sneller gaan opwarmen, warmtecapaciteit
van vet is lager dan water.
40% van het water zit in de cellen. Het gaat vooral over het vocht in plasma en interstitium.
Pas bij erge uitdroging gaan we het hebben over water in de cellen, dat zij hun vocht
verliezen. Als je teveel water hebt gedronken of een nier/hart probleem hebt dan gaat het
overtollige water wel naar de cellen.
2.1.1 WATERVERDELING
Water bevindt zich voornamelijk intracellulair. Maar 1/3 van het water komt extracellulair
voor. Bij de verdeling van water speelt osmose een belangrijke rol.
2.1.2 METEN VAN/IN LICHAAMSVOCHTEN
In de lichaamsvochten zijn zouten opgelost, waarvan je de concentratie kan gaan meten. Dit
kan met de chemische bindingsactiviteit van een elektrolyt: equivalent = 1000 mEq.
- De chemische bindingsactiviteit (f) is de beschikbare ionaire ladingen (valenties) in
een elektrolytenoplossing.
De eenheid voor osmotische activiteit is de osmolariteit = aantal opgeloste partikels in een
oplossing.
- Partikel = elektrolyt, niet-ioniseerbare stof.
- De osmolariteit regelt de osmotische druk.
- 1 osmol = 1000 mOsm.
Er bestaat een relatie tussen de osmolariteit en de equivalentie:
- Voor mono-valente ionen (bijv. Na+, K+): 1 mEq = 1 mOsm.
- Voor bivalente ionen (bijv. Ca2+, Mg2+): 1 mEq = ½ mOsm.
10
