În orice test efectuat pe un grup de populație dat, este important să se calculeze sensibilitatea [1]. specificitate [2]. Valoarea predictivă pozitivă a [3] și o valoare predictivă negativă [4] pentru a determina utilitatea testului in diagnosticarea unei boli sau caracteristici ale unei populații date. Dacă dorim să utilizăm acest test pentru a studia trăsăturile caracteristice într-un grup selectat de oameni, trebuie să știm:
- Care este probabilitatea ca testul va dezvălui semne ale unei persoane cu caracteristicile (sensibilitate)?
- Care este probabilitatea ca testele nu au evidențiat nici o dovadă a unei persoane fără semne caracteristice (specificitate)?
- Care este probabilitatea ca o persoană cu un rezultat pozitiv al testului de fapt, există semne (valoare predictivă pozitivă)?
- Care este probabilitatea ca o persoană cu un rezultat negativ este de fapt nici un semn (valoare predictivă negativă)?
Este foarte important să se calculeze aceste valori, în scopul de a determina dacă testul este utilă în evaluarea caracteristicilor unei populații. În acest articol, vom arăta cum să calculeze aceste valori.
pași Editare
Asigurați-vă propriul calcul de citare
Construiți un set personalizat de oameni, de exemplu, 1000 de pacienti din clinica.
Se determină boala sau simptome care sunt obiectul de studiu, de exemplu, sifilis.
Se efectuează un test de încredere corespunzător standardul de aur pentru a determina prevalenta bolii sau a simptomelor, de exemplu, informații despre prezența bacteriei Treponema pallidum. obținute prin intermediul câmpului întunecat microscop, ținând seama de tabloul clinic. Utilizați testul corespunzător standardul de aur pentru a determina cine are semne, și cine nu. Pentru claritate, să presupunem că 100 dintre subiecți sunt, și la 900 de acolo.
Efectuați un test de sensibilitate de interes pentru tine, specificitate, valoare predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă a civice și a testa un set personalizat de oameni. De exemplu, să fie un test rapid reactiv plasma (RPR) pentru sifilis. Folositi-l pentru testarea selectivă 1000 de persoane.
Dintre cei care au simptome (după cum standardul de aur), lista numărul persoanelor cu rezultate pozitive și negative. De asemenea, testați persoanele care nu au simptome (după cum standard de aur). Vei primi patru cifre. Persoanele cu simptome și un rezultat pozitiv este cu adevărat pozitiv (SP). Persoanele cu simptome și rezultate negative sunt fals negative (FN). Persoanele fără simptome și cu rezultate pozitive sunt fals pozitive (LP). Oamenii fără semne și rezultate negative sunt adevărate negative (IO). Pentru claritate, să presupunem că ați testat RPR 1000 de pacienți. In 95 din 100 de pacienți cu sifilis au fost pozitive, în timp ce 5 - negativ. Din cei 900 de pacienți care nu au fost infectate cu sifilis, 90 au fost pozitive, iar la 810 - negativ. În acest caz, SP = 95, LO = 5, PL = 90 și AI = 810.
Pentru a calcula sensibilitatea, împărțiți IP la (PI + LO). In cazul de mai sus obținem 95 / (95 + 5) = 95%. Sensibilitatea ne arată cum probabil testul arată un rezultat pozitiv în persoana care are semne. Printre persoanele cu semne, ce procent va obține un rezultat pozitiv? Sensibilitate egală cu 95% - destul de bine.
Pentru a calcula specificitatea divide IO pe (LP + IO). In cazul de mai sus obținem 810 / (810 + 90) = 90%. Specificitatea ne arată cum probabil testul arată un rezultat negativ la o persoană care are nici un simptom. Printre persoanele care nu au simptome, ce procent primesc un rezultat negativ? Specificitatea de 90% - destul de bine.
Pentru a calcula valoarea predictivă pozitivă (PPV), se împarte la IP (PI + PL). In cazul de mai sus, putem face asta 95 / (95 + 90) = 51,4%. Valoarea predictivă pozitivă ne arată cât de probabil este o persoană cu un rezultat pozitiv va avea simptome. Printre persoanele cu un rezultat pozitiv, ceea ce cota are simptome? PPV, care este egală cu 51,4%, ceea ce înseamnă că, dacă aveți un rezultat pozitiv, probabilitatea ca esti bolnav de fapt, este de 51,4%.
Pentru a calcula valoarea predictivă negativă (IPF), se împarte IO la (AI + LO). In cazul de mai sus obținem 810 / (810 + 5) = 99,4%. Valoarea predictivă negativă ne arată cât de probabil este o persoană cu un rezultat negativ nu va avea simptome. Printre persoanele cu un rezultat negativ, ceea ce cota nu semnează? SCR, care este egală cu 99,4%, ceea ce înseamnă că, dacă aveți un rezultat negativ, probabilitatea ca nu esti bolnav, este egală cu 99,4%.