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感度、特異性、PPVとNPV

この記事の目的は、直感的で分かりやすい形式で感度、特異性、陽性予測値(PPV)と陰性予測値(NPV)の理解を提

背景

感度と特異度は、テストの特性です。陽性予測値(PPV)と陰性予測値(NPV)は、テストの臨床的関連性として最もよく考えられます。

重要な違いは、PPVとNPVは、その特定の疾患を診断する検査の可能性を決定するために、状態の有病率を使用することです。

感度および特異性は有病率とは無関係である。有病率は、定義された母集団における単一の時点における症例数であり、小数または百分率で表されます。

有病率は、定義された母集団の症例数であり、10進数または百分率で表されます。感度は真陽性の割合である(例えば、90%の感度=標的疾患を有する人々の90%が陽性を検査する)。

感度は、真陽性の割合である。

感度は、真陽性の割合である。

感度は、真

特異性は、真のネガの割合です(例えば、 90%の特異性=標的疾患を持っていない人々の90%が陰性をテストします)。

これらは、条件をinまたはoutにルールすることができますが、条件を決定的に診断することはできません。

感度と特異度を定量的に計算できる古典的な表を以下に見ることができます。真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性

感度

テストの感度は、実際に病気を持っているすべての人の中で陽性をテストする人の割合敏感なテストはテストが否定的なとき病気を除外するのを助けます(例えば膵炎の否定的なアミラーゼ)。

敏感なテストは病気を除外します。

敏感なテスト 高感度=鼻=除外します。感度は、”テストが少しの変化を拾うことがどれほど繊細/敏感であるか”と考えることができます。

感度は、次のように考えることができます。

感度は、 アミラーゼのためのテストは血のアミラーゼの非常に少量を取ることができるので感度が高いです。 その結果、「検出のための閾値以下」であるアミラーゼが存在する可能性は小さい。 したがって、否定的な結果は、二つのことのいずれかを意味します。 第一に、そのアミラーゼは存在するが、そのような少量では試験によって検出できない(この試験が小さな変化を拾うのでそうは思わない)。 第二に、そのアミラーゼは全く存在しない(より可能性が高い)。

この例は、病気(膵炎)にはほとんど常に存在する形質(アミラーゼ)があり、テストでその形質を探すために機能します。 形質が存在しない場合、疾患は存在する可能性は低く、除外することができる。

感度方程式
感度方程式

特異性

テストの特異性は、実際にその病気を持っていないすべての人

特定のテストは、陽性のときに病気を支配するのに役立ちます(例えば、UTIの亜硝酸塩の尿ディップスティック)。 非常に具体的な=スピン=ルールで.

病気(UTI)が他の病気ではまれな形質(尿中の亜硝酸塩)を持っている場合、その形質はその病気に特異的であるため、その形質のテストは非常に特異的であると考えることができます。

しかし、肯定的な結果は、非常に特異的なテストが病気がどのように一般的であるか(有病率)を考慮しないため、彼らは間違いなくUTIを持っていること

特異性方程式
特異性方程式

正の予測値(PPV)と負の予測値(NPV)

正の予測値(PPV)と負の予測値(NPV)

正の予測値(PPV)と負の予測値(NPV)

正の予測値(PPV)と負の予測値(NPV)

正の予測値(PPV)と負の予測値(NPV)直接有病率に関連しており、あなたが臨床的にそれが患者が特定の疾患を持っている可能性がどのように言うことができます。

陽性予測値(PPV)

陽性予測値は、陽性の検査結果に続いて、その個体が本当にその特定の疾患を有する確率である。

陽性予測値は、

正の予測値(PPV)式
正の予測値(PPV)式

負の予測値(NPV)

負の予測値は、負の予測値に続く確率ですテスト結果は、その個人偽りなくその特定の病気を持っていません。

負の予測値(NPV)式
負の予測値(NPV)式

任意のテスト(すなわち、感度と特異性は同じまま)有病率が減少すると、PPVすべての真の陽性のためのより多くの偽陽性。 これは、「干し草の中の針」を探していて、道に沿って似ている他のものをたくさん見つける可能性が高いためです–干し草の山が大きければ大きいほど、針のために物事を間違える頻度が高くなります。したがって、有病率が減少するにつれて、すべての偽陰性に対してより多くの真の陰性が存在するため、NPVが増加する。

したがって、有病率が減少すると、NPVが増加する。 これは、偽陰性は、人が実際に病気を持っていることを意味するためであり、これは病気がまれであるため起こりそうもない(罹患率が低い)。PPVとNPVが特定のテストの有病率によってどのように変化するかの例を以下に示します。

iv

最終的な考え

うまくいけば、この記事の助けを借りて、感度、特異性、ppvおよびnpvの概念がより明確になりました。 与えられた例では、さまざまな要因が変化するにつれて、これらがどのように変化するのか、なぜ変化するのかを見ることができます。

Prevalence PPV NPV
1% 8% >99%
10% 50% 99%
20% 69% 97%