Како израчунати осетљивост, специфичност, позитивну предиктивну вредност и негативну предиктивну вредност

Садржај

Кораци
Метод 1 од 1: Направите своје
Савјети
Упозорења

У сваком тесту спроведеном на датој популацији важно је израчунати осетљивост, специфичност, позитивна предиктивна вредност и негативна предиктивна вредност како би се утврдило колико је овај тест користан у дијагностици болести или карактеристика дате групе становништва. Ако желимо да помоћу овог теста истражимо карактеристике одабране популације, морамо знати:

Колико је вероватно да ће тест открити Доступност знаци код људи са карактеристике (осетљивост)?
Колико је вероватно да ће тест открити одсуство знаци код људи без карактеристике (специфичност)?
Колика је вероватноћа да особа има позитиван резултат теста је заправо постоји знакови (позитивна предиктивна вредност)?
Колика је вероватноћа да особа има негативан резултат теста је заправо Не знакови (негативна предиктивна вредност)?

Веома је важно израчунати ове вредности како би се утврдити да ли је тест од помоћи у процени карактеристика дате популације... У овом чланку ћемо вам показати како израчунати ове вредности.

Кораци

Метод 1 од 1: Направите своје

1 Направите узорак популације, на пример 1000 пацијената у клиници.
2 Препознајте болест или знакове које истражујете, попут сифилиса.
3 Спроведите поуздан тест златног стандарда да бисте утврдили преваленцију болести или знакова, као што су информације о присуству бактерија бледа трепонема, добијене помоћу микроскопа тамног поља, узимајући у обзир клиничку слику. Користите тест златног стандарда да бисте утврдили ко има, а ко нема. Ради јасноће, претпоставимо да их има 100 испитаника, али 900 их нема.
4 Осмислите тест за осјетљивост, специфичност, позитивну предиктивну вриједност и негативну предиктивну вриједност интересне популације и тестирајте узорак популације. На пример, рецимо да је ово брзи плазма реагенс (РПР) тест на сифилис. Користите га за узорковање 1000 људи.
5 Од оних са симптомима (како је утврђено златним стандардом), напишите број људи са позитивним и негативним резултатима. Тестирајте људе који не показују знакове на исти начин (како је утврђено златним стандардом). Добићете четири цифре. Људи са симптомима И позитивним резултатом су истинско позитивно (ПИ)... Људи са симптомима И негативним резултатима су лажно негативан (ЛО)... Људи без знакова И позитивног резултата су лажно позитиван (ЛП)... Људи без знакова И негативног резултата су прави негативан (ИР)... Ради јасноће, рецимо да сте тестирали 1000 пацијената на РПР. 95 од 100 пацијената са сифилисом било је позитивно, а 5 негативно. Од 900 пацијената који нису имали сифилис, 90 је било позитивно, а 810 негативно. У овом случају, ПИ = 95, ЛО = 5, ЛП = 90 и ИО = 810.
6 Да бисте израчунали осетљивост, поделите ПИ са (ПИ + ЛО). У горњем случају добијамо 95 / (95 + 5) = 95%. Осетљивост нам говори колико је вероватно да ће тест бити позитиван на особу са симптомима.Колики проценат међу људима са симптомима ће бити позитиван? Осетљивост од 95% је прилично добра.
7 Да бисте израчунали специфичност, поделите РО са (ЛП + РО). У горњем случају добијамо 810 / (90 + 810) = 90%. Специфичност нам говори колико је вероватно да ће тест бити негативан код особе која нема симптоме. Међу људима без симптома, који проценат ће имати негативан резултат? Специфичност од 90% је прилично добра.
8 Да бисте израчунали позитивну предиктивну вредност (ППВ), поделите ПИ са (ПИ + ЛП). У горњем случају добијамо 95 / (95 + 90) = 51,4%. Позитивна предиктивна вредност нам говори колико је вероватно да ће особа са позитивним резултатом теста имати симптоме. Колики проценат међу људима који имају позитиван тест имају симптоме? ППВ од 51,4% значи да ако имате позитиван тест, постоји 51,4% шансе да сте стварно болесни.
9 Да бисте израчунали негативну предиктивну вредност (НПВ), поделите РО са (РО + ЛО). У горњем случају добијамо 810 / (810 + 5) = 99,4%. Негативна предиктивна вредност нам говори колико је вероватно да особа са негативним резултатом теста неће имати симптоме. Који проценат је заиста без симптома међу људима који имају негативан тест? ХМО од 99,4% значи да ако имате негативан тест, постоји 99,4% шансе да нисте болесни.

Савјети

Добри скрининг тестови су високо осетљиви и помажу у идентификацији пацијената који имају симптоме. Тестови високе осетљивости су корисни у диференцијална дијагноза болести или знаци ако су негативни. ("СНОУТ": одступање осетљивости)
Тачност или ефикасност је проценат резултата теста који је тестом тачно утврђен, то јест (истинито позитивно + тачно негативно) / укупни резултати теста = (ПИ + РО) / (ПИ + РО + ЛП + ЛО).
Покушајте да нацртате табелу за непредвиђене ситуације како бисте себи олакшали.
Запамтите да су осетљивост и специфичност интринзична својства датог теста која не зависе од дате групе становништва, односно ако се тест спроводи на различитим групама становништва, ове две вредности треба да остану непромењене.
Добри контролни тестови имају високу специфичност тако да тестирање неће направити грешке у идентификацији пацијената са симптомима. Тестови високе осетљивости су корисни у дијагностика болести или знаци, ако покажу позитиван резултат. ("СПИН": одобрење специфичности)
С друге стране, позитивна предиктивна вредност и негативна предиктивна вредност зависе од степена преваленције знакова међу одабраном популационом групом. Што су знакови мање уобичајени, то је нижа позитивна предиктивна вредност и већа негативна предиктивна вредност (пошто је преваленција нижа у случајевима када су знакови ређи). Насупрот томе, што су знакови чешћи, већа је позитивна предиктивна вредност и нижа негативна предиктивна вредност (пошто је преваленција већа у случајевима када су знакови чешћи).
Покушајте да добро разумете ове дефиниције.