Cum se calculează sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă

În orice test dat administrat unei populații date, este important să se calculeze sensibilitate

conținut

Pași
Sfaturi
Avertismente
Surse și cotatii

, specificitate, valoare predictivă pozitivă și valoare predictivă negativă, pentru a determina cât de util este testul de a detecta bolile sau caracteristicile unei anumite populații. Dacă doriți să utilizați un test pentru caracteristicile specifice într-un eșantion de populație, este important să știți:

Cât de probabil este testul pentru a detecta prezență de o trăsătură în cineva cu caracteristică (sensibilitate)?
Cât de probabil este testul pentru a detecta absență de o trăsătură în cineva fără caracteristică (specificitate)?
Cât de probabil este cineva cu un rezultat pozitiv pe testul real are caracteristică (valoare predictivă pozitivă)?
Cât de probabil este cineva cu un rezultat negativ pe testul real nu au caracteristică (valoare predictivă negativă)?

Este foarte important să se calculeze aceste valori pentru a determina dacă un test este util pentru măsurarea unei caracteristici specifice într-o anumită populație. Acest articol vă va arăta cum să calculați aceste valori.

pași

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 1

Definiți o eșantionare a populației. Ex: 1000 de pacienți dintr-o clinică.

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 2

Definiți boala sau caracteristica de interes. Ex: sifilis.

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 3

Au un model de aur bine stabilit pentru a determina prevalența bolii sau a caracteristicilor. Ex: documentarea microscopică a câmpului întunecat al prezenței bacteriilor Treponema pallidum a probelor de sifilis, în colaborare cu constatările clinice. Utilizați modelul de aur pentru a determina cine are caracteristica și cine nu. De exemplu, să spunem că 100 de persoane au și 900 nu.

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 4

Au un test care determină sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă pentru această populație și o realizează pe toată lumea din cadrul eșantionului populației. De exemplu, dacă este vorba despre un test de reacție rapidă cu plasmă (RPR) pentru sifilis, utilizați-l pentru cei 1000 de persoane din eșantion.

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 5

Pentru persoanele care au caracteristica (determinată de standardul de aur), înregistrați numărul de persoane care au testat pozitiv și numărul de persoane care au testat negativ. Faceți același lucru și cu persoanele care nu au această caracteristică (conform standardului de aur). Veți ajunge cu patru numere. Persoanele cu rezultat caracteristic pozitiv și pozitiv sunt adevărate pozitive (TP). Persoanele cu rezultat caracteristic negativ și negativ sunt false (FN). Persoanele fără rezultat pozitiv și pozitiv sunt false pozitive (FP). Persoanele fără rezultat caracteristic și negativ sunt adevărate negative (TN). Ex: presupuneți că ați luat testul RPR pe 1000 de pacienți. Dintre cei 100 cu sifilis, 95 au fost pozitivi și 5 negativi. 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

Pentru a calcula sensibilitatea, 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 cu această caracteristică. Dintre toți cei care au caracteristica, ce proporție va fi pozitivă? Sensibilitatea de 95% este foarte bună.

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 7

Pentru a calcula specificitatea, 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 dăruiască negativ unei persoane care nu are caracteristica. Dintre toți oamenii fără caracteristică, ce proporție va fi negativă? Specificitatea de 90% este foarte bună.

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 8

Pentru a calcula valoarea predictivă pozitivă (PPV), împărțiți TP cu (TP + FP). În cazul de mai sus, ar fi 95 / (95 + 90) = 51,4%. Valoarea predictivă pozitivă ne indică cât de probabil este ca persoana să aibă caracteristica dacă testul este pozitiv. Dintre toate subiectele test pozitive, ce proporție are de fapt caracteristica? 51,4% din PPV înseamnă că, dacă rezultatul dvs. este pozitiv, aveți o șansă de 51,4% de a avea efectiv această boală.

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 9

Pentru a calcula valoarea predictivă negativă (NPV), împărțiți TN cu (TN + FN). În cazul de mai sus, ar fi 810 / (810 + 5) = 99,4%. Valoarea predictivă negativă ne spune că este probabil ca cineva să nu aibă caracteristica dacă testul este negativ. Dintre toți cei care au avut un rezultat negativ, ce proporție într-adevăr nu are caracteristica? 99,4% din NPV înseamnă că, dacă testul este negativ, aveți o șansă de 99,4% să nu aveți boala.

sfaturi

Testele de screening bune au o sensibilitate ridicată, deoarece doriți să puteți cuprinde toate caracteristicile care au caracteristica. Testele cu o sensibilitate ridicată sunt utile pentru a exclude bolile sau caracteristicile dacă sunt negative.
precizie, sau randament este procentajul rezultatelor identificate corect de test, adică (adevărat pozitiv + adevărat negativ) / total de rezultate ale testului = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN).
Încercați să faceți o masă 2x2 pentru a face lucrurile mai ușoare.
Testele de confirmare bune au o specificitate ridicată, deoarece doriți ca testul dvs. să fie specific și să nu le confunde pe cei fără caracterul care spune că au. Testele cu specificitate destul de ridicată sunt utile pentru confirmarea prezenței bolii sau a caracteristicilor dacă acestea sunt pozitive.
Aflați că sensibilitatea și specificitatea sunt proprietăți intrinseci ale unui test dat și nu depind de populația dată, adică aceste două valori ar trebui să fie aceleași atunci când același test se aplică diferitelor populații.
Încercați să înțelegeți bine conceptele.
Valorile predictive pozitive și negative, dimpotrivă, depind de prevalența caracteristicilor într-o anumită populație. Cu cât este mai rar caracteristica, cu atât valoarea predictivă pozitivă este mai mică și cu atât valoarea predictivă negativă este mai mare (deoarece probabilitatea de pretest 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 de pretest este mare pentru caracteristicile comune).

Cum se calculează sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă

pași

sfaturi

avertismente

Surse și cotatii