Kaip apskaičiuoti jautrumą, specifiškumą, teigiamą nuspėjamąją vertę ir neigiamą nuspėjamąją vertę

Video.: Sensitivity, Specificity, PPV, NPV

Turinys

Žingsniai
1 metodas iš 1: suskaičiuokite savo skaičių
Patarimai
Įspėjimai

Atliekant bet kokius tam tikros populiacijos bandymus, svarbu apskaičiuoti jautrumas, specifiškumas, teigiama nuspėjamoji vertė ir neigiama nuspėjamoji vertė siekiant nustatyti, kiek šis testas naudingas diagnozuojant tam tikros gyventojų grupės ligą ar charakteristikas. Jei norime naudoti šį testą pasirinktos populiacijos charakteristikoms ištirti, turime žinoti:

Kokia tikimybė nustatyti testą Prieinamumas ženklai žmonėms su būdingos savybės (jautrumas)?
Kokia tikimybė nustatyti testą nebuvimas ženklai žmonėms be būdingos savybės (specifiškumas)?
Kokia tikimybė, kad žmogus turi teigiamas bandymo rezultatas iš tikrųjų yra yra ženklai (teigiama nuspėjamoji vertė)?
Kokia tikimybė, kad žmogus turi neigiamas bandymo rezultatas iš tikrųjų yra Ne ženklai (neigiama nuspėjamoji vertė)?

Labai svarbu apskaičiuoti šias vertes nustatyti, ar testas padeda įvertinti tam tikros populiacijos charakteristikas... Šiame straipsnyje mes parodysime, kaip apskaičiuoti šias vertes.

Žingsniai

1 metodas iš 1: suskaičiuokite savo skaičių

1 Surinkite populiacijos pavyzdį, pavyzdžiui, 1000 pacientų klinikoje.
2 Nustatykite ligą ar požymius, kuriuos tiriate, pavyzdžiui, sifilį.
3 Atlikite patikimą aukso standarto testą, kad nustatytumėte ligų ar požymių paplitimą, pvz., Informaciją apie bakterijų buvimą blyški treponema, gautas naudojant tamsaus lauko mikroskopą, atsižvelgiant į klinikinį vaizdą. Naudokite aukso standarto testą, kad nustatytumėte, kas turi, o kas ne. Kad būtų aiškiau, tarkime, kad juos turi 100 tiriamųjų, o 900 - ne.
4 Sukurkite dominančios populiacijos jautrumo, specifiškumo, teigiamos ir neigiamos nuspėjamosios vertės testą ir išbandykite populiacijos pavyzdį. Pavyzdžiui, tarkime, kad tai yra greito plazmos reagento (RPR) sifilio tyrimas. Naudokite jį imdami 1000 žmonių.
5 Iš tų, kuriems pasireiškia simptomai (kaip nustatyta aukso standarte), užrašykite žmonių, kurių rezultatai teigiami ir neigiami, skaičių. Panašiai (kaip nustatyta aukso standarte) išbandykite žmones, kurie nerodo jokių ženklų. Gausite keturis skaitmenis. Žmonės su simptomais IR teigiamas rezultatas yra tikras teigiamas (PI)... Žmonės su simptomais IR neigiamais rezultatais yra klaidingai neigiamas (LO)... Žmonės be ženklų IR teigiamas rezultatas yra klaidingai teigiamas (LP)... Žmonės be ženklų IR neigiamas rezultatas yra tikras neigiamas (IR)... Aiškumo dėlei tarkime, kad išbandėte 1000 pacientų pagal RPR. 95 iš 100 pacientų, sergančių sifiliu, rezultatai buvo teigiami, o 5 - neigiami. Iš 900 pacientų, kuriems nebuvo sifilio, 90 testų buvo teigiami ir 810 neigiami. Šiuo atveju PI = 95, LO = 5, LP = 90 ir IO = 810.
6 Norėdami apskaičiuoti jautrumą, padalinkite PI iš (PI + LO). Pirmiau nurodytu atveju gauname 95 / (95 + 5) = 95%. Jautrumas parodo, kokia tikimybė, kad testas bus teigiamas asmeniui, turinčiam simptomų.Kokia dalis žmonių, turinčių simptomų, bus teigiamas? 95% jautrumas yra gana geras.
7 Norėdami apskaičiuoti specifiškumą, padalinkite RO iš (LP + RO). Pirmiau nurodytu atveju gauname 810 / (90 + 810) = 90%. Specifiškumas parodo, kokia tikimybė, kad testas bus neigiamas asmeniui, kuriam nėra simptomų. Kokia dalis žmonių, kuriems nėra simptomų, gaus neigiamą rezultatą? 90% specifiškumas yra gana geras.
8 Norėdami apskaičiuoti teigiamą nuspėjamąją vertę (PPV), padalinkite PI iš (PI + LP). Minėtu atveju gauname 95 / (95 + 90) = 51,4%. Teigiama nuspėjamoji vertė mums parodo, kokia tikimybė, kad asmuo, turintis teigiamą testo rezultatą, turės simptomų. Kokia dalis žmonių, kurių testas teigiamas, turi simptomų? 51,4% PPV reiškia, kad jei jūsų testas teigiamas, yra 51,4% tikimybė, kad iš tikrųjų sergate.
9 Norėdami apskaičiuoti neigiamą nuspėjamąją vertę (NPV), padalinkite RO iš (RO + LO). Pirmiau nurodytu atveju gauname 810 / (810 + 5) = 99,4%. Neigiama nuspėjamoji vertė mums parodo, kokia tikimybė, kad asmuo, kurio testo rezultatas yra neigiamas, neturės jokių simptomų. Kokia dalis žmonių, kurių testas neigiamas, yra tikrai be simptomų? 99,4% HMO reiškia, kad jei jūsų testas yra neigiamas, yra 99,4% tikimybė, kad nesirgsite.

Patarimai

Geri atrankos testai yra labai jautrūs ir padeda nustatyti simptomus turinčius pacientus. Didelio jautrumo testai yra naudingi diferencinė diagnozė ligos ar požymiai, jei jie neigiami. („SNOUT“: jautrumo nuokrypis)
Tikslumas arba efektyvumas - tai testo rezultatų procentinė dalis, tiksliai nustatyta testu, tai yra (tikras teigiamas + tikras neigiamas) / bendri tyrimo rezultatai = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
Pabandykite piešti nenumatytų atvejų lentelę, kad jums būtų lengviau.
Atminkite, kad jautrumas ir specifiškumas yra būdingos tam tikro testo savybės ne priklauso nuo konkrečios gyventojų grupės, tai yra, jei bandymas atliekamas su skirtingomis gyventojų grupėmis, šios dvi vertės turėtų likti nepakitusios.
Geri kontroliniai testai yra labai specifiški, todėl atliekant tyrimus nebus padaryta klaidų nustatant simptomus turinčius pacientus. Didelio jautrumo testai yra naudingi diagnostika ligos ar požymiai, jei jie rodo teigiamą rezultatą. („SPIN“: specifiškumo patvirtinimas)
Kita vertus, teigiama ir neigiama nuspėjamoji vertė priklauso nuo požymių paplitimo lygio pasirinktoje gyventojų grupėje. Kuo rečiau pasitaiko požymiai, tuo mažesnė teigiama nuspėjamoji vertė ir didesnė neigiama nuspėjamoji vertė (nes paplitimas yra mažesnis tais atvejais, kai ženklai yra retesni). Ir atvirkščiai, kuo dažnesni požymiai, tuo didesnė teigiama nuspėjamoji vertė ir mažesnė neigiama nuspėjamoji vertė (nes paplitimas yra didesnis tais atvejais, kai ženklai yra dažnesni).
Pabandykite gerai suprasti šiuos apibrėžimus.