celem niniejszego artykułu jest pomoc w zrozumieniu czułości, swoistości, dodatniej wartości predykcyjnej (PPV) i ujemnej wartości predykcyjnej (NPV) w intuicyjnym i zrozumiałym formacie.

Tło

czułość i swoistość to cechy charakterystyczne badania.

dodatnia wartość prognostyczna (PPV) i ujemna wartość prognostyczna (NPV) są najlepiej uważane za kliniczne znaczenie testu.

znacząca różnica polega na tym, że PPV i NPV wykorzystują częstość występowania choroby do określenia prawdopodobieństwa testu diagnozującego tę konkretną chorobę. Natomiast czułość i swoistość są niezależne od rozpowszechnienia.

częstość występowania jest liczbą przypadków w określonej populacji w jednym punkcie czasowym i jest wyrażona jako liczba dziesiętna lub procentowa.

czułość jest odsetkiem prawdziwych pozytywów (np. 90% czułości = 90% osób z chorobą docelową będzie miało pozytywny wynik).

specyficzność to procent prawdziwych negatywów (np. 90% swoistości = 90% osób, które nie mają choroby docelowej, będzie miało wynik negatywny).

pozwalają one na wykluczenie schorzeń, ale nie definitywną diagnozę schorzenia.

klasyczną tabelę, która umożliwia ilościowe opracowanie czułości i swoistości można zobaczyć poniżej.

czułość

czułość testu to odsetek osób, które uzyskały wynik pozytywny wśród wszystkich tych, którzy faktycznie chorują.

test wrażliwy pomaga wykluczyć chorobę, gdy test jest negatywny (np. ujemna amylaza w zapaleniu trzustki). Bardzo wrażliwy = pysk = wykluczenie.

czułość można uznać za „jak delikatny / wrażliwy jest test na wychwytywanie małych zmian”. Test na amylazę jest bardzo wrażliwy, ponieważ jest w stanie wychwycić bardzo małe ilości amylazy we krwi. W rezultacie prawdopodobieństwo obecności amylazy „poniżej progu wykrywalności” jest niewielkie. Dlatego negatywny wynik oznaczałby jedną z dwóch rzeczy. Po pierwsze, ta amylaza jest obecna, ale w tak małych ilościach, że jest niewykrywalna przez test (mało prawdopodobne, ponieważ test ten wykrywa małe zmiany). Po drugie, amylaza w ogóle nie występuje (bardziej prawdopodobne).

Ten przykład działa, ponieważ choroba (zapalenie trzustki) ma cechę (amylazę), która jest prawie zawsze obecna i test szuka tej cechy. Jeśli cecha nie jest obecna, choroba jest mało prawdopodobna i można ją wykluczyć.

swoistość testu

swoistość testu to odsetek osób, które uzyskały wynik ujemny wśród wszystkich tych, którzy faktycznie nie chorują na tę chorobę.

specyficzny test pomaga wykluczyć chorobę w przypadku pozytywnego wyniku (np. mocz na azotyny w zum). Highly SPecific = SPIN = rule in.

Jeśli choroba (zum) ma cechę (azotyny w moczu), która jest rzadka w innych chorobach, test na tę cechę można uznać za wysoce specyficzny, ponieważ cecha jest specyficzna dla tej choroby. Jednak pozytywny wynik nie oznacza, że na pewno mają zum, ponieważ wysoce specyficzny test nie wpływa na częstość występowania choroby (częstość występowania).

dodatnia wartość predykcyjna (PPV) i ujemna wartość predykcyjna (NPV)

dodatnia wartość predykcyjna (PPV) i ujemna wartość predykcyjna (NPV) są bezpośrednio związane z rozpowszechnieniem i pozwalają klinicznie powiedzieć, jak prawdopodobne jest, że pacjent ma określoną chorobę.

dodatnia wartość prognostyczna (PPV)

dodatnia wartość prognostyczna to prawdopodobieństwo, że po pozytywnym wyniku testu ta osoba rzeczywiście będzie miała tę konkretną chorobę.

ujemna wartość predykcyjna (NPV)

negatywna wartość prognostyczna to prawdopodobieństwo, że po negatywnym wyniku testu ta osoba naprawdę nie będzie miała tej konkretnej choroby.

dla każdego badania (tj. czułość i swoistość pozostają takie same) jak częstość występowania zmniejsza się, PPV zmniejsza się, ponieważ będzie więcej fałszywych alarmów dla każdego prawdziwego pozytywnego. Dzieje się tak dlatego, że polujesz na „igłę w stogu siana” i prawdopodobnie znajdziesz wiele innych rzeczy, które wyglądają podobnie po drodze – im większy stog siana, tym częściej mylisz rzeczy z igłą.

w związku z tym, gdy częstość występowania maleje, NPV wzrasta, ponieważ będzie więcej prawdziwych negatywów dla każdego fałszywego negatywu. Wynika to z faktu, że fałszywie ujemny wynik oznaczałby, że dana osoba rzeczywiście ma chorobę, co jest mało prawdopodobne, ponieważ choroba jest rzadka (niska częstość występowania).

przykłady tego, jak PPV i NPV mogą się różnić w zależności od częstości występowania określonego testu można zobaczyć poniżej.

myśli końcowe

mam nadzieję, że z pomocą tego artykułu pojęcia wrażliwości, specyfiki, PPV i NPV są teraz jaśniejsze. Podane przykłady powinny pozwolić Ci zobaczyć, jak i dlaczego różnią się one w zależności od różnych czynników.