syftet med denna artikel är att bidra till att ge en förståelse för känslighet, specificitet, positivt prediktivt värde (PPV) och negativt prediktivt värde (NPV) i ett intuitivt och begripligt format.

Bakgrund

känslighet och specificitet är egenskaper hos ett test.

positivt prediktivt värde (PPV) och negativt prediktivt värde (NPV) anses bäst som den kliniska relevansen av ett test.

den signifikanta skillnaden är att PPV och NPV använder förekomsten av ett tillstånd för att bestämma sannolikheten för ett test som diagnostiserar den specifika sjukdomen. Känslighet och specificitet är oberoende av prevalens.

prevalens är antalet fall i en definierad population vid en enda tidpunkt och uttrycks som en decimal eller en procentandel.

känslighet är andelen sanna positiva effekter (t.ex. 90% känslighet = 90% av personer som har målsjukdomen kommer att testa positivt).

specificitet är andelen sanna negativ (t. ex. 90% specificitet = 90% av personer som inte har målsjukdomen kommer att testa negativt).

dessa låter dig styra villkor in eller ut men inte definitivt diagnostisera ett tillstånd.

en klassisk tabell som gör att känslighet och specificitet kan utarbetas kvantitativt kan ses nedan.

känslighet

känsligheten hos ett test är andelen personer som testar positivt bland alla som faktiskt har sjukdomen.

ett känsligt test hjälper till att utesluta en sjukdom när testet är negativt (t.ex. negativt amylas vid pankreatit). Mycket känslig = nos = Uteslut.

känslighet kan ses som ’hur känslig / känslig testet är att plocka upp små förändringar’. Testet för amylas är mycket känsligt eftersom det kan plocka upp mycket små mängder amylas i blodet. Som ett resultat är chansen att amylas är närvarande som är ”under tröskeln för detektering” liten. Därför skulle ett negativt resultat innebära en av två saker. För det första är det amylas närvarande men i så små mängder att det inte kan upptäckas genom testet (osannolikt eftersom detta test tar upp små förändringar). För det andra är det amylas inte alls närvarande (mer troligt).

detta exempel fungerar eftersom sjukdomen (pankreatit) har en egenskap (amylas) som nästan alltid är närvarande och testet letar efter den egenskapen. Om egenskapen inte är närvarande är sjukdomen osannolikt att vara närvarande och kan uteslutas.

specificitet

specificiteten för ett test är andelen personer som testar negativt bland alla dem som faktiskt inte har den sjukdomen.

ett specifikt test hjälper till att styra en sjukdom när den är positiv (t.ex. urinmätsticka för nitriter i UTI). Mycket specifik = snurra = regel i.

om en sjukdom (UTI) har en egenskap (nitriter i urin) som är sällsynt vid andra sjukdomar, kan ett test för det egenskapen anses vara mycket specifikt eftersom egenskapen är specifik för den sjukdomen. Ett positivt resultat skulle emellertid inte innebära att de definitivt har en UTI eftersom ett mycket specifikt test inte påverkar hur vanligt sjukdomen är (prevalens).

positivt prediktivt värde (PPV) och negativt prediktivt värde (NPV)

positivt prediktivt värde (PPV) och negativt prediktivt värde (NPV) är direkt relaterade till prevalens och låter dig kliniskt säga hur troligt det är att en patient har en specifik sjukdom.

positivt prediktivt värde (PPV)

det positiva prediktiva värdet är sannolikheten att efter ett positivt testresultat kommer den individen verkligen att ha den specifika sjukdomen.

negativt prediktivt värde (NPV)

det negativa prediktiva värdet (PPV)

negativt prediktivt värde (NPV)

prediktivt värde är sannolikheten att efter ett negativt testresultat kommer den individen verkligen inte att ha den specifika sjukdomen.

För varje givet test (dvs. känslighet och specificitet förblir densamma) som prevalensen minskar, PPV minskar eftersom det kommer att finnas fler falska positiva för varje sant positivt. Det beror på att du letar efter en ”nål i en höstack” och sannolikt hittar många andra saker som ser liknande ut på vägen – ju större höstack, desto oftare misstar du saker för en nål.därför, när prevalensen minskar, ökar NPV eftersom det kommer att finnas fler sanna negativa för varje falskt negativt. Detta beror på att en falsk negativ skulle innebära att en person faktiskt har sjukdomen, vilket är osannolikt eftersom sjukdomen är sällsynt (låg prevalens).

exempel på hur PPV och NPV kan variera med prevalens för ett specifikt test kan ses nedan.

slutliga tankar

förhoppningsvis, med hjälp av denna artikel, är begreppen känslighet, specificitet, PPV och NPV nu tydligare. De givna exemplen bör låta dig se hur och varför dessa varierar när olika faktorer förändras.