Lo scopo di questo articolo è quello di contribuire a fornire una comprensione della sensibilità, specificità, valore predittivo positivo (PPV) e valore predittivo negativo (NPV) in un formato intuitivo e comprensibile.

Sfondo

Sensibilità e specificità sono caratteristiche di un test.

Il valore predittivo positivo (PPV) e il valore predittivo negativo (NPV) sono considerati come la rilevanza clinica di un test.

La differenza significativa è che PPV e NPV utilizzano la prevalenza di una condizione per determinare la probabilità di un test che diagnostica quella specifica malattia. Mentre la sensibilità e la specificità sono indipendenti dalla prevalenza.

La prevalenza è il numero di casi in una popolazione definita in un singolo punto nel tempo ed è espressa come decimale o percentuale.

La sensibilità è la percentuale di veri positivi (ad esempio 90% sensibilità = 90% delle persone che hanno la malattia bersaglio sarà test positivo).

La specificità è la percentuale di veri negativi (ad es. specificità del 90% = il 90% delle persone che non hanno la malattia bersaglio sarà negativo).

Questi consentono di governare le condizioni dentro o fuori, ma non definitivamente diagnosticare una condizione.

Una tabella classica che consente di elaborare quantitativamente la sensibilità e la specificità può essere vista di seguito.

Sensibilità

La sensibilità di un test è la percentuale di persone che risultano positive tra tutti coloro che hanno effettivamente la malattia.

Un test sensibile aiuta a escludere una malattia quando il test è negativo (ad esempio amilasi negativa nella pancreatite). Altamente sensibile = MUSO = escludere.

La sensibilità può essere pensata come “quanto è delicato / sensibile il test per raccogliere piccoli cambiamenti”. Il test per l’amilasi è altamente sensibile perché è in grado di raccogliere quantità molto piccole di amilasi nel sangue. Di conseguenza, la possibilità che l’amilasi sia presente ” al di sotto della soglia di rilevamento” è piccola. Pertanto, un risultato negativo significherebbe una delle due cose. In primo luogo, l’amilasi è presente ma in quantità così piccole che non è rilevabile dal test (improbabile perché questo test raccoglie piccoli cambiamenti). In secondo luogo, l’amilasi non è affatto presente (più probabilmente).

Questo esempio funziona perché la malattia (pancreatite) ha un tratto (amilasi) che è quasi sempre presente e il test cerca quel tratto. Se il tratto non è presente, è improbabile che la malattia sia presente e può essere esclusa.

la Specificità

La specificità di un test è la percentuale di persone che test negativo tra tutti coloro che in realtà non è necessario che la malattia.

Un test specifico aiuta a governare una malattia quando è positiva (ad es. Altamente specifico = ROTAZIONE = regola in.

Se una malattia (UTI) ha un tratto (nitriti nelle urine) che è raro in altre malattie, un test per quel tratto può essere pensato come altamente specifico perché il tratto è specifico di quella malattia. Tuttavia, un risultato positivo non significherebbe che hanno sicuramente un UTI perché un test altamente specifico non tiene conto di quanto sia comune la malattia (prevalenza).

il valore predittivo Positivo (PPV) e valore predittivo negativo (NPV)

il valore predittivo Positivo (PPV) e valore predittivo negativo (NPV) sono direttamente correlati alla prevalenza e consentono di clinicamente dire quanto è probabile che un paziente ha una malattia specifica.

Valore predittivo positivo (PPV)

Il valore predittivo positivo è la probabilità che, a seguito di un risultato positivo del test, quell’individuo abbia veramente quella specifica malattia.

il valore predittivo Negativo (NPV)

Il valore predittivo negativo è la probabilità che, a seguito di un risultato negativo del test, che i singoli veramente non hanno quella specifica malattia.

Per qualsiasi prova (cioè la sensibilità e la specificità rimangono gli stessi) come prevalenza diminuisce, il PPV diminuisce perché non ci sarà più falsi positivi per ogni vero positivo. Questo perché stai cercando un “ago in un pagliaio” e probabilmente troverai molte altre cose che sembrano simili lungo la strada: più grande è il pagliaio, più spesso si scambiano le cose per un ago.

Pertanto, man mano che la prevalenza diminuisce, il VAN aumenta perché ci saranno più negativi veri per ogni falso negativo. Questo perché un falso negativo significherebbe che una persona ha effettivamente la malattia, il che è improbabile perché la malattia è rara (bassa prevalenza).

Esempi di come PPV e NPV potrebbero variare con la prevalenza per un test specifico possono essere visti di seguito.

conclusioni

si Spera, con l’aiuto di questo articolo, i concetti di sensibilità, specificità, VPP e VPN sono ora più chiare. Gli esempi forniti dovrebbero consentire di vedere come e perché questi variano come diversi fattori cambiano.