Orice test efectuat pe o anumită populație trebuie să poată fi calculat sensibilitate, specificitate, valoare predictivă pozitivă, și valoare predictivă negativă, pentru a determina utilitatea testării în detectarea unei anumite boli sau caracteristici ale populației. Dacă dorim să folosim un test pentru a testa anumite caracteristici într-un eșantion de populație, ceea ce trebuie să știm este:
- Cât de probabil este acest test de detectat existenţă anumite caracteristici ale unei persoane cu asemenea caracteristici (sensibilitate)?
- Cât de probabil este acest test de detectat absenta anumite caracteristici ale unei persoane care nu au aceste caracteristici (specificitate)?
- Cât de probabil este că cineva care are aceleași rezultate de testare pozitiv cu adevărat avea aceste caracteristici (valoare predictivă pozitivă)?
-
Cât de probabil este o persoană a cărei rezultat al testului negativ cu adevărat nu am aceste caracteristici (valoare predictivă negativă)?
Aceste valori sunt foarte importante pentru calcul stabiliți dacă un test este util pentru măsurarea anumitor caracteristici într-o anumită populație.
Acest articol vă va arăta cum să calculați aceste valori.
Etapa
Metoda 1 din 1: Numărați pe voi înșivă
Pasul 1. Definiți populația care trebuie prelevată, de exemplu 1000 de pacienți într-o clinică
Pasul 2. Determinați boala sau caracteristica dorită, de exemplu sifilisul
Pasul 3. Au un standard de aur standard pentru determinarea prevalenței bolii sau a caracteristicilor dorite, de exemplu documentația microscopică în câmp întunecat a bacteriei Treponema pallidum din fragmente de ulcer sifilitic, în colaborare cu rezultatele clinice
Utilizați testul standardului auriu pentru a determina cine are caracteristicile și cine nu. Ca ilustrare, să presupunem că 100 de persoane au caracteristica și 900 nu.
Pasul 4. Efectuați testul care vă interesează pentru a determina sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă pentru această populație
Apoi, faceți testul pentru toți din populația eșantion. De exemplu, să presupunem că acesta este un test rapid de reacție plasmatică (RPR) pentru a examina sifilisul. Folosiți-l pentru a testa 1000 de persoane într-un eșantion.
Pasul 5. Pentru persoanele care au caracteristicile (așa cum sunt determinate de standardul aur), înregistrați numărul de persoane care au dat rezultate pozitive și numărul de persoane care au dat rezultate negative
Faceți același lucru și pentru persoanele care nu au caracteristicile (așa cum sunt definite de standardul aur). Veți avea patru numere. Oamenii care au caracteristicile ȘI rezultatele testelor sunt pozitive sunt adevărate pozitive (adevărate pozitive sau TP). Oamenii care au caracteristicile ȘI rezultatele testelor sunt negative sunt negative negative (negative negative sau FN). Oamenii care nu au caracteristicile ȘI rezultatele testelor sunt pozitive sunt fals pozitivi (fals pozitivi sau FP). Oamenii care nu au caracteristicile ȘI rezultatele testelor sunt negative sunt adevărate negative (adevărate negative sau TN). De exemplu, să presupunem că ați efectuat un test RPR la 1000 de pacienți. Dintre cei 100 de pacienți cu sifilis, 95 dintre ei au dat rezultate pozitive, în timp ce restul de 5 au fost negative. Dintre cei 900 de pacienți care nu au avut sifilis, 90 au dat rezultate pozitive, iar restul de 810 au fost negative. În acest caz, TP = 95, FN = 5, FP = 90 și TN = 810.
Pasul 6. Pentru a calcula sensibilitatea, împărțiți TP la (TP + FN)
În exemplul de mai sus, calculul este 95 / (95 + 5) = 95%. Sensibilitatea ne spune cât de probabil este testul de a da un rezultat pozitiv pentru o persoană care are caracteristica. Dintre toți oamenii care au caracteristica, ce proporție este pozitivă? Sensibilitatea de 95% este suficient de bună.
Pasul 7. Pentru a calcula specificitatea, împărțiți TN la (FP + TN)
În exemplul de mai sus, calculul este 810 / (90 + 810) = 90%. Specificitatea ne spune despre probabilitatea ca un test să dea un rezultat negativ la cineva care nu are caracteristica. Dintre toți oamenii care nu au caracteristica, ce proporție este negativă? Specificitatea de 90% este suficient de bună.
Pasul 8. Pentru a calcula valoarea predictivă pozitivă (NPP), împărțiți TP la (TP + FP)
În contextul de mai sus, calculul este de 95 / (95 + 90) = 51,4%. O valoare predictivă pozitivă indică probabilitatea ca o persoană să aibă caracteristica dacă rezultatul testului este pozitiv. Dintre toți cei care dau teste pozitive, ce proporție are de fapt caracteristica? NPP 51,4% înseamnă că, dacă rezultatul testului dvs. este pozitiv, probabilitatea de a suferi efectiv boala în cauză este de 51,4%.
Pasul 9. Pentru a calcula valoarea predictivă negativă (NPN), împărțiți TN la (TN + FN)
Pentru exemplul de mai sus, calculul este 810 / (810 + 5) = 99,4%. O valoare predictivă negativă arată cât de probabil o persoană nu are o caracteristică dacă rezultatul testului este negativ. Dintre toți cei care dau rezultate negative, ce proporție lipsește de fapt de caracteristicile în cauză? NPN 99,4% înseamnă că, dacă rezultatul testului unei persoane este negativ, probabilitatea de a nu avea boala la persoana respectivă este de 99,4%.
sfaturi
- Precizie, sau eficiență, este procentul rezultatelor testului identificat corect de test, adică (adevărat pozitiv + negativ adevărat) / rezultatul total al testului = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN).
- Un test de screening bun are o sensibilitate ridicată, pentru că vrei să poți obține tot ceea ce are anumite caracteristici. Testele care au o sensibilitate foarte mare sunt utile pentru a exclude o boală sau o caracteristică dacă rezultatul este negativ. ("SNOUT": SeNsitivity-rule OUT)
- Încercați să creați o masă 2x2 pentru a o ușura.
- Înțelegeți că sensibilitatea și specificitatea sunt proprietăți intrinseci ale testului care Nu depinde de populația existentă, adică cele două valori ar trebui să fie aceleași dacă se efectuează același test pe populații diferite.
- Un test de verificare bun are o specificitate ridicată, deoarece doriți ca testul să fie specific și să nu eticheteze greșit persoanele care nu au caracteristica presupunând că o au. Testele care au o specificitate foarte mare sunt utile pentru închide anumite boli sau caracteristici dacă rezultatul este pozitiv. ("SPIN": SPecificity-rule IN)
- Valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă, pe de altă parte, depind de prevalența acestei caracteristici într-o anumită populație. Cu cât caracteristica căutată este mai rară, cu atât este mai scăzută valoarea predictivă pozitivă și cu atât este mai mare valoarea predictivă negativă (deoarece probabilitatea de testare este scăzută pentru caracteristicile rare). Pe de altă parte, cu cât este mai frecventă o caracteristică, cu atât este mai mare valoarea predictivă pozitivă și cu atât este mai mică valoarea predictivă negativă (deoarece probabilitatea de testare este mare pentru caracteristica comună).
- Încercați să înțelegeți bine aceste concepte.
