e cikk célja, hogy intuitív és érthető formában segítse az érzékenység, specificitás, pozitív prediktív érték (PPV) és negatív prediktív érték (NPV) megértését.

háttér

az érzékenység és a specificitás a vizsgálat jellemzői.

a pozitív prediktív érték (PPV) és a negatív prediktív érték (NPV) leginkább egy teszt klinikai relevanciájának tekinthető.

a jelentős különbség az, hogy a PPV és az NPV egy adott betegség előfordulási gyakoriságát használják annak meghatározására, hogy egy adott betegséget diagnosztizáló vizsgálat milyen valószínűséggel jár. Míg az érzékenység és a specificitás független a prevalenciától.

prevalencia az esetek száma egy meghatározott populációban egy adott időpontban, és tizedesjegyben vagy százalékban kifejezve.

az érzékenység a valódi pozitívumok százalékos aránya (például 90% érzékenység = a célbetegségben szenvedő emberek 90% – a pozitív lesz).

specificitás a valódi negatívok százalékos aránya (pl. 90% specificitás = a célbetegségben nem szenvedő emberek 90% – a negatív).

Ezek lehetővé teszik a feltételek be-vagy kilépését, de nem véglegesen diagnosztizálják az állapotot.

egy klasszikus táblázat, amely lehetővé teszi az érzékenység és a specificitás kvantitatív kidolgozását, az alábbiakban látható.

Érzékenység

Az érzékenységi teszt az aránya, akik a teszt pozitív között azok, akik valójában a betegség.

egy érzékeny teszt segít kizárni egy betegséget, ha a teszt negatív (például negatív amiláz pancreatitisben). Nagyon érzékeny = orr = zárja ki.

érzékenység lehet gondolni, mint “milyen finom / érzékeny a teszt, hogy felvette a kis változások”. Az amiláz teszt nagyon érzékeny, mert nagyon kis mennyiségű amilázt képes felvenni a vérben. Ennek eredményeként kicsi az esélye annak, hogy az amiláz jelen van, amely “az észlelési küszöb alatt van”. Ezért a negatív eredmény két dolog egyikét jelentené. Először is, hogy az amiláz jelen van, de olyan kis mennyiségben, hogy a vizsgálat nem észlelhető (nem valószínű, mert ez a vizsgálat kis változásokat vesz fel). Másodszor, hogy az amiláz egyáltalán nincs jelen (valószínűbb).

Ez a példa azért működik, mert a betegség (hasnyálmirigy-gyulladás) olyan tulajdonsággal rendelkezik (amiláz), amely szinte mindig jelen van, és a teszt ezt a tulajdonságot keresi. Ha a tulajdonság nincs jelen, a betegség nem valószínű, hogy jelen van, és kizárható.

specificitás

a teszt specifikussága azoknak az embereknek az aránya, akik negatívak azok között, akik valójában nem rendelkeznek ezzel a betegséggel.

egy speciális teszt segít a betegség pozitív állapotának szabályozásában (pl. vizeletmérő pálca az UTI nitritjeihez). Nagyon specifikus = pörgés = szabály.

Ha egy betegség (UTI) olyan tulajdonsággal rendelkezik (nitritek a vizeletben), amely más betegségekben ritka, akkor ennek a tulajdonságnak a vizsgálata nagyon specifikusnak tekinthető, mivel a tulajdonság az adott betegségre jellemző. A pozitív eredmény azonban nem jelenti azt, hogy határozottan UTI-val rendelkeznek, mivel egy nagyon specifikus teszt nem befolyásolja a betegség gyakoriságát (prevalencia).

Pozitív prediktív értéke (PPV), valamint a negatív prediktív értéke (NPV)

a Pozitív prediktív értéke (PPV), valamint a negatív prediktív értéke (NPV) közvetlenül kapcsolódó körében lehetővé teszi, hogy klinikailag mondani, hogy mennyire valószínű az, hogy egy beteg egy adott betegség.

pozitív prediktív érték (PPV)

a pozitív prediktív érték annak a valószínűsége, hogy egy pozitív vizsgálati eredmény után az egyénnek valóban lesz ez a specifikus betegsége.

negatív prediktív érték (NPV)

a negatív prediktív érték annak a valószínűsége, hogy negatív vizsgálati eredmény után az egyénnek valóban nem lesz ilyen specifikus betegsége.

minden adott teszt (azaz érzékenység és specificitás ugyanaz marad), mint a prevalencia csökken, a PPV csökken, mert minden valódi pozitív esetében több hamis pozitív lesz. Ez azért van, mert vadászik egy “tű a szénakazalban”, és valószínűleg sok más dolgot talál, amelyek hasonlóak az út mentén – minél nagyobb a szénakazal, annál gyakrabban hibázik a dolgokat egy tűhöz.

Ezért, mivel a prevalencia csökken, az NPV növekszik, mert minden hamis negatívra több igaz negatív lesz. Ez azért van, mert egy hamis negatív azt jelentené, hogy egy személynek valóban van a betegsége, ami nem valószínű, mert a betegség ritka (alacsony prevalencia).

példák arra, hogy a PPV és az NPV hogyan változhat egy adott vizsgálat prevalenciájával, az alábbiakban látható.

végső gondolatok

remélhetőleg a cikk segítségével az érzékenység, a specifitás, a PPV és az NPV fogalmai világosabbak. A megadott példáknak lehetővé kell tenniük, hogy lássák, hogyan és miért változnak ezek a különböző tényezők.