DifiTsi.com

Se calculează valori predictive pozitive și negative, precum și sensibilitate și specificitate,

Pentru orice test care se aplică unei anumite populații, este important ca aceasta sensibilitate

, specificitate, valoare predictivă pozitivă și valoare predictivă negativă pentru a calcula cât de util este testul de a detecta o boală sau o stare în populația dată. Dacă vom folosi un test pentru a testa o anumită proprietate într-o populație de eșantion, vrem să știm:

  • Cât de probabil poate recunoaște testul prezență o caracteristică în cineva cu caracteristică (sensibilitate)?
  • Cât de probabil poate recunoaște testul absență o caracteristică în cineva fără această caracteristică (specificitate)?
  • Cât de probabil este că cineva cu unul pozitiv Rezultatul testului este de fapt proprietatea are (valoare predictivă pozitivă)?
  • Cât de probabil este că cineva cu unul negativ Rezultatul testului este de fapt proprietatea nu are (valoare predictivă negativă)?

Este foarte important să calculați aceste valori pentru a Determinați dacă un test este util pentru măsurarea unei caracteristici specifice într-o anumită populație. Acest articol arată cum se calculează aceste valori.


metodă

Faceți propriile calcule

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 1
1
Definiți o populație de eșantion, de ex. 1000 de pacienți dintr-o clinică.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 2
    2
    Definiți boala sau caracteristica de interes, de ex. Sifilisul.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 3
    3
    Luați un test standard bine stabilit pentru a determina prevalența bolii sau a proprietății, de exemplu, documentația microscopică cu câmp întunecat privind prezența Treponema pallidum-Bacterii la o răzuire a unei plăgi sifilitice, împreună cu constatările clinice. Utilizați testul standard pentru a determina cine are caracteristica și cine nu. Să presupunem că 100 de persoane le au și 900 nu.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 4
    4
    Luați un test din care doriți să determinați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă pentru această populație de eșantion și efectuați acest test pe toate în eșantionul selectat. De exemplu, acest test este un test rapid de reactiv în plasmă (RPR) pentru a examina sifilisul. Utilizați-l pentru a testa cei 1000 de persoane din eșantion.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 5
    5


    Faceți o notă a persoanelor care au testul de caracter (conform testului standard), numărul de persoane testate pozitiv și numărul de persoane care au testat negativ. Faceți același lucru și pentru persoanele care nu au caracteristica (conform testului standard). Apoi, aveți patru cifre: persoanele cu caracteristică care au testat pozitiv sunt cu adevărat pozitiv (TP). Persoanele cu caracteristici care au fost testate negativ sunt negative negative (FN). Persoanele fără caracteristică care au testat pozitiv sunt fals pozitive (FP). Persoanele fără caracteristici care au fost testate negativ sunt cu adevărat negativ (TN). Să presupunem că ați efectuat testul RPR pe 1000 de pacienți. Dintre cei 100 de pacienți cu sifilis, 95 au fost testate pozitiv și 5 au fost testate negative. Din cei 900 de pacienți fără sifilis, 90 au fost pozitivi și 810 au fost testate negativ. În acest caz TP = 95, FN = 5, FP = 90 și TN = 810.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 6
    6
    Pentru a calcula sensibilitatea, trebuie să împărțiți TP cu (TP + FN). În cazul de mai sus, ar fi 95 / (95 + 5) = 95%. Sensibilitatea ne spune cât de probabil este ca testul să fie pozitiv pentru cineva care are caracteristica. Ce proporție din toate persoanele care au proprietatea este testată pozitiv? Sensibilitatea de 95% este destul de bună.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 7
    7
    Pentru a calcula specificitatea, trebuie să împărțiți TN cu (FP + TN). În cazul de mai sus, ar fi 810 / (90 + 810) = 90%. Specificitatea ne spune cât de probabil este ca testul să fie negativ pentru cineva care nu are caracteristica. Care proporție din toate persoanele care nu au proprietatea este testată negativ? Specificitatea de 90% este destul de bună.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 8
    8
    Pentru a calcula valoarea predictivă pozitivă (PPV), trebuie să împărțiți TP cu (TP + FP). În cazul de mai sus, ar fi 95 / (95 + 90) = 51,4%. Valoarea predictivă pozitivă ne spune cât de probabil este ca cineva să aibă caracteristica dacă testul este pozitiv. Care proporție din toate persoanele ale căror test este pozitiv, într-adevăr are proprietatea? 51,4% PPV înseamnă că, dacă testul este pozitiv, atunci cu o șansă de 51,4%, aveți într-adevăr boala.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 9
    9
    Pentru a calcula valoarea predictivă negativă (NPV), trebuie să împărțiți TN cu (TN + FN). În cazul de mai sus, ar fi 810 / (810 + 5) = 99,4%. Valoarea predictivă negativă ne indică faptul că probabil cineva nu va avea caracteristica dacă testul este negativ. Care proporție din toate persoanele ale căror test este negativ, într-adevăr nu are proprietatea? 99,4% NPV înseamnă că dacă testul este negativ, atunci aveți o șansă de 99,4% de a nu avea boala.

    • Sfaturi

    • Rata de clasificare corectă sau nivelul de încredere este proporția rezultatelor testelor identificate corect de test, i. (pozitiv + adevărat negativ) / rezultatele totale ale testelor = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN).
    • Testele bune de screening au o sensibilitate ridicată, deoarece doriți să aflați toate caracteristicile care au caracteristici. Testele de sensibilitate foarte ridicate sunt utile pentru boli sau proprietăți exclus, dacă rezultatul este negativ. ("SNOUT": SeNsitivity - regula OUT)
    • Testele de confirmare bune au o specificitate ridicată, deoarece doriți ca testul dvs. să fie specific și să nu le atribuiți celor care nu au caracteristicile. Analizele de specificitate foarte ridicate sunt utile pentru a fi siguri că există boli sau proprietăți atunci când rezultatul testului este pozitiv. ("SPIN": SPecificitate - regula IN)
    • Sensibilitatea și specificitatea sunt proprietăți intrinseci ale unui test dat și sunt nu în funcție de populația dată, adică aceste două valori ar trebui să fie aceleași dacă se aplică același test la diferite populații.
    • Valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă, pe de altă parte, depind de frecvența caracteristicilor dintr-o populație dată. Cu cât caracteristica este mai mică, cu atât este mai mică valoarea predictivă pozitivă și cu atât este mai mare valoarea predictivă negativă (deoarece probabilitatea înainte de test este scăzută pentru caracteristicile rare). În schimb, cu cât caracteristica este mai frecventă, cu atât este mai mare valoarea predictivă pozitivă și cu atât este mai mică valoarea predictivă negativă (deoarece probabilitatea înainte de test este ridicată pentru caracteristicile frecvente).
    • Încercați să înțelegeți bine aceste concepte.
    • Încercați să creați o masă 2x2 pentru a face mai ușoară.

    avertismente

    • Ea face greșeli ușor de neglijat în calcul. Verificați cu atenție factura. Crearea unei tabele 2x2 ajută.
    Distribuiți pe rețelele sociale:

    înrudit