scopul acestui articol este de a ajuta la înțelegerea sensibilității, specificității, valorii predictive pozitive (PPV) și valorii predictive negative (NPV) într-un format intuitiv și inteligibil.

context

sensibilitatea și specificitatea sunt caracteristici ale unui test.

valoarea predictivă pozitivă (PPV) și valoarea predictivă negativă (NPV) sunt considerate cel mai bine ca fiind relevanța clinică a unui test.

diferența semnificativă este că PPV și NPV utilizează prevalența unei afecțiuni pentru a determina probabilitatea ca un test să diagnosticheze acea boală specifică. În timp ce sensibilitatea și specificitatea sunt independente de prevalență.

prevalența este numărul de cazuri dintr-o populație definită la un moment dat și este exprimat ca zecimal sau procentual.

sensibilitatea este procentul de pozitive reale (de exemplu, 90% sensibilitate = 90% dintre persoanele care au boala țintă vor avea rezultate pozitive).

specificitatea este procentul de negative reale (de ex. 90% specificitate = 90% dintre persoanele care nu au boala țintă vor avea rezultate negative).

acestea vă permit să excludeți condițiile de intrare sau ieșire, dar să nu diagnosticați definitiv o afecțiune.

un tabel clasic care permite sensibilitatea și specificitatea să fie elaborate cantitativ poate fi văzut mai jos.

sensibilitate

sensibilitatea unui test este proporția persoanelor care testează pozitiv printre toți cei care au de fapt boala.

un test sensibil ajută la excluderea unei boli atunci când testul este negativ (de exemplu, amilază negativă în pancreatită). Extrem de sensibil = bot = exclude.

sensibilitatea poate fi gândită ca ‘cât de delicat / sensibil este testul pentru a detecta mici schimbări’. Testul pentru amilază este foarte sensibil, deoarece este capabil să preia cantități foarte mici de amilază în sânge. Drept urmare, șansa de a fi prezentă amilază care este „sub pragul de detectare” este mică. Prin urmare, un rezultat negativ ar însemna unul din două lucruri. În primul rând, amilaza este prezentă, dar în cantități atât de mici încât este nedetectabilă de test (puțin probabil deoarece acest test preia mici modificări). În al doilea rând, amilaza nu este deloc prezentă (mai probabil).

acest exemplu funcționează deoarece boala (pancreatita) are o trăsătură (amilază) care este aproape întotdeauna prezentă și testul caută acea trăsătură. Dacă trăsătura nu este prezentă, este puțin probabil ca boala să fie prezentă și poate fi exclusă.

specificitate

specificitatea unui test este proporția persoanelor care testează negativ în rândul tuturor celor care de fapt nu au această boală.

un test specific ajută la regula unei boli atunci când este pozitiv (de exemplu, joja de urină pentru nitriți în UTI). Foarte SPecific = rotire = regulă în.dacă o boală (itu) are o trăsătură (nitriți în urină) care este rară în alte boli, un test pentru acea trăsătură poate fi considerat ca fiind foarte specific, deoarece trăsătura este specifică acelei boli. Cu toate acestea, un rezultat pozitiv nu ar însemna că au cu siguranță o UTI, deoarece un test foarte specific nu ia în considerare cât de frecventă este boala (prevalența).

valoarea predictivă pozitivă (PPV) și valoarea predictivă negativă (NPV)

valoarea predictivă pozitivă (PPV) și valoarea predictivă negativă (NPV) sunt direct legate de prevalență și vă permit să spuneți clinic cât de probabil este un pacient are o boală specifică.

valoare predictivă pozitivă (PPV)

valoarea predictivă pozitivă este probabilitatea ca, în urma unui rezultat pozitiv al testului, acel individ să aibă cu adevărat acea boală specifică.

valoarea predictivă negativă (NPV)

valoarea predictivă este probabilitatea ca în urma unui rezultat negativ al testului, acel individ să nu aibă cu adevărat acea boală specifică.

pentru orice test dat (adică sensibilitatea și specificitatea rămân aceleași) pe măsură ce prevalența scade, PPV scade, deoarece vor exista mai multe fals pozitive pentru fiecare adevărat pozitiv. Acest lucru se datorează faptului că vânați un „ac în carul cu fân” și este posibil să găsiți o mulțime de alte lucruri care arată similar pe parcurs – cu cât este mai mare carul cu fân, cu atât confundați mai des lucrurile cu un ac.

prin urmare, pe măsură ce prevalența scade, van crește, deoarece vor exista mai multe negative adevărate pentru fiecare fals negativ. Acest lucru se datorează faptului că un fals negativ ar însemna că o persoană are de fapt boala, ceea ce este puțin probabil deoarece boala este rară (prevalență scăzută).

exemple despre modul în care PPV și NPV pot varia în funcție de prevalență pentru un anumit test pot fi văzute mai jos.

gânduri finale

sperăm că, cu ajutorul acestui articol, conceptele de sensibilitate, specificitate, PPV și NPV sunt acum mai clare. Exemplele date ar trebui să vă permită să vedeți cum și de ce acestea variază pe măsură ce se schimbă diferiți factori.