Ziel dieses Artikels ist es, ein intuitives und verständliches Verständnis von Sensitivität, Spezifität, positivem Vorhersagewert (PPV) und negativem Vorhersagewert (NPV) zu vermitteln.

Hintergrund

Sensitivität und Spezifität sind Merkmale eines Tests.Positiver prädiktiver Wert (PPV) und negativer prädiktiver Wert (NPV) werden am besten als die klinische Relevanz eines Tests angesehen.Der signifikante Unterschied besteht darin, dass PPV und NPV die Prävalenz einer Erkrankung verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines Tests zu bestimmen, der diese spezifische Krankheit diagnostiziert. Sensitivität und Spezifität sind unabhängig von der Prävalenz.Die Prävalenz ist die Anzahl der Fälle in einer definierten Population zu einem bestimmten Zeitpunkt und wird als Dezimalzahl oder Prozentsatz ausgedrückt.

Sensitivität ist der Prozentsatz der wirklich positiven Ergebnisse (z. B. 90% Sensitivität = 90% der Menschen, die die Zielkrankheit haben, werden positiv getestet).

Die Spezifität ist der prozentuale Anteil echter Negative (z. 90% Spezifität = 90% der Menschen, die nicht die Zielkrankheit haben, werden negativ getestet).

Damit können Sie Bedingungen ausschließen oder ausschließen, aber einen Zustand nicht endgültig diagnostizieren.

Eine klassische Tabelle, mit der Sensitivität und Spezifität quantitativ berechnet werden können, ist unten zu sehen.

Empfindlichkeit

Die Empfindlichkeit eines Tests ist der Anteil der positiv getesteten Personen unter allen, die tatsächlich an der Krankheit leiden.

Ein sensitiver Test hilft, eine Krankheit auszuschließen, wenn der Test negativ ist (z. B. negative Amylase bei Pankreatitis). Hochsensibel = SCHNAUZE = ausschließen.

Empfindlichkeit kann als ‚wie empfindlich / empfindlich der Test ist, um kleine Veränderungen aufzunehmen‘ angesehen werden. Der Test auf Amylase ist sehr empfindlich, da er in der Lage ist, sehr kleine Mengen Amylase im Blut aufzunehmen. Infolgedessen ist die Wahrscheinlichkeit, dass Amylase vorhanden ist, die „unterhalb der Nachweisschwelle“ liegt, gering. Daher würde ein negatives Ergebnis eines von zwei Dingen bedeuten. Erstens, dass Amylase vorhanden ist, aber in so geringen Mengen, dass es durch den Test nicht nachweisbar ist (unwahrscheinlich, weil dieser Test kleine Veränderungen aufnimmt). Zweitens ist diese Amylase überhaupt nicht vorhanden (wahrscheinlicher).

Dieses Beispiel funktioniert, weil die Krankheit (Pankreatitis) ein Merkmal (Amylase) hat, das fast immer vorhanden ist und der Test nach diesem Merkmal sucht. Wenn das Merkmal nicht vorhanden ist, ist es unwahrscheinlich, dass die Krankheit vorliegt, und kann ausgeschlossen werden.

Spezifität

Die Spezifität eines Tests ist der Anteil der Personen, die negativ testen, unter all denen, die diese Krankheit tatsächlich nicht haben.

Ein spezifischer Test hilft, eine Krankheit auszuschließen, wenn sie positiv ist (z. B. Urinmessstab für Nitrite bei Harnwegsinfektionen). Sehr spezifisch = SPIN = Regel in.Wenn eine Krankheit (UTI) ein Merkmal (Nitrite im Urin) aufweist, das bei anderen Krankheiten selten ist, kann ein Test für dieses Merkmal als hochspezifisch angesehen werden, da das Merkmal für diese Krankheit spezifisch ist. Ein positives Ergebnis würde jedoch nicht bedeuten, dass sie definitiv eine Harnwegsinfektion haben, da ein hochspezifischer Test nicht berücksichtigt, wie häufig die Krankheit ist (Prävalenz).

Positiver Vorhersagewert (PPV) und negativer Vorhersagewert (NPV)

Positiver Vorhersagewert (PPV) und negativer Vorhersagewert (NPV) NPV) stehen in direktem Zusammenhang mit der Prävalenz und ermöglichen es Ihnen, klinisch zu sagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Patient eine bestimmte Krankheit hat.

Positiver Vorhersagewert (PPV)

Der positive Vorhersagewert ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Individuum nach einem positiven Testergebnis wirklich diese spezifische Krankheit hat.

Negativer Vorhersagewert (NPV)

Der negative Vorhersagewert ist die Wahrscheinlichkeit, dass nach einem negatives Testergebnis, diese Person wird wirklich nicht diese spezifische Krankheit haben.

Für jeden gegebenen Test (dh Sensitivität und Spezifität bleiben gleich) Mit abnehmender Prävalenz nimmt der PPV ab, weil die Prävalenz es wird mehr falsche Positive für jedes echte Positive geben. Dies liegt daran, dass Sie nach einer „Nadel im Heuhaufen“ suchen und wahrscheinlich viele andere Dinge finden, die auf dem Weg ähnlich aussehen – je größer der Heuhaufen, desto häufiger verwechseln Sie Dinge mit einer Nadel.

Wenn die Prävalenz abnimmt, steigt daher der NPV, da es für jedes falsch negative mehr echte Negative gibt. Dies liegt daran, dass ein falsch negatives Ergebnis bedeuten würde, dass eine Person tatsächlich an der Krankheit leidet, was unwahrscheinlich ist, da die Krankheit selten ist (geringe Prävalenz).

Beispiele dafür, wie PPV und NPV mit der Prävalenz für einen bestimmten Test variieren können, finden Sie unten.

Abschließende Gedanken

Hoffentlich sind mit Hilfe dieses Artikels die Konzepte von Sensitivität, Spezifität, PPV und NPV jetzt klarer. Anhand der angegebenen Beispiele können Sie erkennen, wie und warum diese variieren, wenn sich verschiedene Faktoren ändern.