Kako izračunati občutljivost, specifičnost, pozitivno napovedno vrednost in negativno napovedno vrednost

Video.: Sensitivity, Specificity, PPV, NPV

Vsebina

Koraki
Metoda 1 od 1: Štejte sami
Nasveti
Opozorila

Pri vsakem preskusu, opravljenem na določeni populaciji, je pomembno izračunati občutljivost, specifičnost, pozitivna napovedna vrednost in negativna napovedna vrednost da bi ugotovili, kako uporaben je ta test pri diagnosticiranju bolezni ali značilnostih določene skupine prebivalstva. Če želimo s tem testom raziskati značilnosti izbrane populacije, moramo vedeti:

Kako verjetno je test odkriti Razpoložljivost znaki pri ljudeh z značilne lastnosti (občutljivost)?
Kako verjetno je test odkriti odsotnost znaki pri ljudeh brez značilne lastnosti (specifičnost)?
Kakšna je verjetnost osebe z pozitivno rezultat testa je v resnici tukaj je znaki (pozitivna napovedna vrednost)?
Kakšna je verjetnost, da ima oseba negativno rezultat testa je v resnici Ne znaki (negativna napovedna vrednost)?

Za izračun teh vrednosti je zelo pomembno, da ugotoviti, ali je test v pomoč pri ocenjevanju značilnosti dane populacije... V tem članku vam bomo pokazali, kako izračunati te vrednosti.

Koraki

Metoda 1 od 1: Štejte sami

1 Zgradite vzorec prebivalstva, na primer 1000 bolnikov v kliniki.
2 Opredelite bolezen ali znake, ki jih raziskujete, na primer sifilis.
3 Opravite zanesljiv test zlatega standarda, da ugotovite razširjenost bolezni ali znake, na primer informacije o prisotnosti bakterij bleda treponema, pridobljeno z mikroskopom temnega polja ob upoštevanju klinične slike. Uporabite test zlatega standarda, da ugotovite, kdo ima in kdo ne. Zaradi jasnosti predpostavimo, da jih ima 100 subjektov, 900 pa jih ne.
4 Oblikujte test za občutljivost, specifičnost, pozitivno napovedno vrednost in negativno napovedno vrednost zanimive populacije ter preizkusite vzorec populacije. Recimo, da je to hitri test plazemskega reagenta (RPR) za sifilis. Uporabite ga za vzorčenje 1000 ljudi.
5 Od tistih s simptomi (kot določa zlati standard) zapišite število ljudi s pozitivnimi in negativnimi rezultati. Na enak način preizkusite ljudi, ki ne kažejo znakov (kot določa zlati standard). Prejeli boste štiri števke. Ljudje s simptomi IN pozitivnim rezultatom so resnično pozitivno (PI)... Ljudje s simptomi IN negativnimi rezultati so lažno negativno (LO)... Ljudje brez znakov IN pozitivnega rezultata so lažno pozitiven (LP)... Ljudje brez znakov IN negativnega rezultata so resnično negativno (IR)... Zaradi jasnosti recimo, da ste testirali 1000 bolnikov na RPR. 95 od 100 bolnikov s sifilisom je bilo pozitivnih in 5 negativnih. Od 900 bolnikov, ki niso imeli sifilisa, je bilo 90 pozitivnih in 810 negativnih. V tem primeru je PI = 95, LO = 5, LP = 90 in IO = 810.
6 Za izračun občutljivosti delite PI z (PI + LO). V zgornjem primeru dobimo 95 / (95 + 5) = 95%. Občutljivost nam pove, kako verjetno je, da bo test pozitiven pri osebi s simptomi.Kolikšen delež med ljudmi s simptomi bo pozitiven? Občutljivost 95% je zelo dobra.
7 Za izračun specifičnosti delite RO z (LP + RO). V zgornjem primeru dobimo 810 / (90 + 810) = 90%. Posebnost nam pove, kako verjetno je, da bo test negativen pri osebi, ki nima simptomov. Kolikšen delež med ljudmi brez simptomov bo imel negativen rezultat? Posebnost 90% je zelo dobra.
8 Za izračun pozitivne napovedne vrednosti (PPV) delite PI z (PI + LP). V zgornjem primeru dobimo 95 / (95 + 90) = 51,4%. Pozitivna napovedna vrednost nam pove, kako verjetni bodo simptomi pri osebi s pozitivnim rezultatom testa. Kakšen delež med simptomi ljudi, ki so pozitivni, je dejansko? PPV 51,4% pomeni, da če je test pozitiven, obstaja 51,4% verjetnost, da ste dejansko bolni.
9 Za izračun negativne napovedne vrednosti (NPV) delite RO z (RO + LO). V zgornjem primeru dobimo 810 / (810 + 5) = 99,4%. Negativna napovedna vrednost nam pove, kako verjetno oseba z negativnim rezultatom testa ne bo imela simptomov. Kakšen delež med ljudmi, ki imajo negativen test, je brez simptomov? HMO 99,4% pomeni, da pri negativnem testu obstaja 99,4% verjetnost, da niste bolni.

Nasveti

Dobri presejalni testi so zelo občutljivi in pomagajo prepoznati bolnike, ki imajo simptome. Preskusi visoke občutljivosti so uporabni pri diferencialna diagnoza bolezni ali znaki, če so negativni. ("SNOUT": odstopanje občutljivosti)
Natančnost ali učinkovitost je odstotek rezultatov testa, ki jih je test natančno določil, to je (resnično pozitivno + resnično negativno) / skupni rezultati testa = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
Poskusite narisati tabelo za nepredvidene dogodke, da si boste olajšali.
Ne pozabite, da sta občutljivost in specifičnost intrinzični lastnosti danega testa ne odvisno od dane skupine prebivalstva, torej če se test izvaja na različnih skupinah prebivalstva, bi morali ti dve vrednosti ostati nespremenjeni.
Dobri kontrolni testi imajo visoko specifičnost, tako da testi ne bodo naredili napak pri prepoznavanju bolnikov s simptomi. Preskusi visoke občutljivosti so uporabni pri diagnostiko bolezni ali znakov, če pokažejo pozitiven rezultat. ("SPIN": odobritev posebnosti)
Po drugi strani sta pozitivna napovedna vrednost in negativna napovedna vrednost odvisni od stopnje razširjenosti znakov med izbrano populacijsko skupino. Manj pogosti so znaki, nižja je pozitivna napovedna vrednost in višja je negativna napovedna vrednost (ker je razširjenost nižja v primerih, ko so znaki manj pogosti). Nasprotno, pogostejši kot so znaki, višja je pozitivna napovedna vrednost in nižja je negativna napovedna vrednost (ker je razširjenost večja v primerih, ko so znaki pogostejši).
Poskusite dobro razumeti te definicije.