sedhesrebsit.ru

Calculați sensibilitatea și specificitatea

Pentru fiecare test luat dintr - o anumită populație, este important să se folosească sensiviteit

, specificitate, valoare predictivă pozitivă, și valoare predictivă negativă pentru a calcula cât de util este testul pentru a determina urmele unei boli sau caracteristici a populației date. Dacă vrem să folosim un test pentru a determina o caracteristică specifică a unui eșantion, dorim să știm următoarele:

  • Cât de probabil este faptul că testul prezență indicați o caracteristică în cineva cu caracteristică (sensibilitate)?
  • Cât de probabil este faptul că testul absență indică o caracteristică a cuiva fără caracteristică (specificitate )?
  • Cât de probabil este faptul că cineva cu a pozitiv rezultatul testului cu siguranță caracteristică (valoare predictivă pozitivă ) a?
  • Cât de probabil este faptul că cineva cu a negativ testați rezultatul (valoare predictivă negativă) nu are?

Aceste valori sunt foarte importante pentru a calcula, până la determina dacă un test este util pentru măsurarea unei caracteristici specifice unei populații date. Acest articol va demonstra modul în care puteți calcula aceste valori.

pași

Efectuați calculul

Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 1
1
Definiți o populație de testat, de exemplu 1000 de pacienți dintr-o clinică.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 2
    2
    Definiți boala sau caracteristica care vă interesează, de exemplu sifilis.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 3
    3
    Să presupunem un "standard de aur" fiabil ca test pentru a determina prevalența bolii sau a caracteristicilor, de exemplu, documentația privind microscopia cu câmp închis pentru prezența bacteriei Treponema pallidum de la schraapsela unui ulcer de sifilis, coroborat cu constatările clinice. Utilizați standardul de aur pentru a determina cine are caracteristicile și cine nu. Să spunem, de exemplu, că acesta este cazul cu 100 de persoane și 900 nu este.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 4
    4
    Alegeți un test în care sunteți interesat să determinați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și să determinați valoarea predictivă negativă pentru această populație și să testați pe toată lumea din populația aleasă. De exemplu, să presupunem că este vorba despre un test pe o reactiv de plasmă rapidă (RPR) pentru a examina prezența sifilisului. Utilizați-l pentru a testa 1000 de persoane din cadrul populației.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 5
    5
    Pentru persoanele care au caracteristica (determinată de standardul de aur), înregistrați numărul de persoane testate pozitiv și numărul de persoane testate negative. Faceți același lucru și pentru persoanele care nu au caracteristica (așa cum este determinată de standardul de aur). În cele din urmă veți avea patru numere. Persoanele cu caracteristică și test pozitiv sunt reale pozitive (TP). Persoanele cu caracteristic și un test negativ sunt false negative (FN). Persoanele fără caracteristic și test pozitiv sunt fals pozitive (FP). Persoanele fără caracteristică ȘI un test negativ sunt adevărate negative (TN). Să presupunem că ați luat un test RPR la 1000 de pacienți. Dintre cei 100 de pacienți cu sifilis, 95 au fost pozitivi și 5 negativi. Dintre cei 900 de pacienți fără sifilis, 90 au fost pozitivi și 810 au fost negativi. În acest caz, TP = 95, FN = 5, FP = 90 și TN = 810.


  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 6
    6
    Pentru a calcula sensibilitatea, treceți TP (TP + FN). În cazul de mai sus, 95 / (95 + 5) = 95%. Sensibilitatea ne spune cât de mare este șansa ca testul să dea un rezultat pozitiv unei persoane care are caracteristica. Ce procent din persoanele cu caracteristica va testa pozitiv? Sensibilitatea de 95% este destul de bună.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 7
    7
    Dacă doriți să calculați specificitatea, împărțiți TN (FP + TN). În cazul de mai sus, prin urmare, 810 / (90 + 810) = 90%. Specificitatea ne spune cât de probabil este că testul va da un rezultat negativ dacă cineva nu are caracteristica. Care procent din totalul persoanelor fără caracteristică va testa negativ? Specificitatea de 90% este destul de bună.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 8
    8
    Pentru a calcula valoarea predictivă pozitivă (PVW), împărțiți TP (TP + FP). În cazul de mai sus devine 95 / (95 + 90) = 51,4%. Valoarea predictivă pozitivă ne spune cât de probabil este ca cineva cu această caracteristică să iasă din test pozitiv. Ce parte din toate persoanele pozitiv testate arată de fapt caracteristicile? Un PVW de 51,4% înseamnă că, dacă ieșiți din test pozitiv, aveți o șansă de 51,4% că aveți de fapt boala.
  • Imaginea intitulată Calculați sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă Pasul 9
    9
    Pentru a calcula valoarea predictivă negativă (NVW), treceți TN (TN + FN). În cazul de mai sus devine 810 / (810 + 5) = 99,4%. Valoarea predictivă negativă ne spune că este probabil ca cineva să nu aibă caracteristica dacă testul este negativ. Care parte din toți cei care testează negativ nu are într-adevăr caracteristica? Un NVW de 99,4% înseamnă că, dacă testul dvs. este negativ, aveți o șansă de 99,4% de a nu avea boala.
  • sfaturi

    • precizie sau randament, este procentul rezultatelor testului care au fost identificate corect de test, adică (pozitive reale + negative reale) / totalul rezultatelor testelor = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN).
    • Testele de screening bune au o sensibilitate ridicată, pentru că doriți să puteți indica tuturor cu caracteristica. Testele cu o sensibilitate foarte ridicată sunt utile pentru boli sau caracteristici pentru a exclude dacă rezultatul este negativ. ("rât": Regula SeNsitivity OUT)
    • Desenați o masă de 2 x 2 pentru a ușura lucrurile.
    • Să știe că sensibilitatea și specificitatea sunt proprietăți intrinseci ale unui anumit test și nu depind de populația dată, adică aceste două valori ar trebui să fie aceleași dacă se aplică același test pentru diferitele populații.
    • Testele de confirmare bune au o specificitate ridicată, deoarece doriți ca testul să fie specific și nu cineva fără marcaj să fie greșit pozitiv. Testele cu o specificitate foarte mare sunt utile pentru a fi siguri de boli sau caracteristici dacă acestea sunt pozitive. ("SPIN": Regula SPEcificity IN)
    • Pe de altă parte, valoarea predictivă pozitivă și valoarea predictivă negativă depind de prevalența trăsăturii într-o anumită populație. Cu cât este mai rar caracteristica, cu atât este mai mică valoarea pozitivă și cu atât este mai mare valoarea predictivă negativă (deoarece probabilitatea pretestului este scăzută, cu o caracteristică rară). Dimpotrivă, cu cât apare o caracteristică mai frecventă, cu atât este mai mare valoarea predictivă pozitivă și cu atât este mai mică valoarea predictivă negativă (deoarece probabilitatea pretestului este mare pentru o caracteristică mai generală).
    • Încercați să înțelegeți bine aceste concepte.

    avertismente

    • Este ușor să faci greșeli nedorite în calcul. Verificați calculul. Este utilă o masă de 2 x 2.
    Distribuiți pe rețelele sociale:

    înrudit
    Testați-vă IQ-ulTestați-vă IQ-ul
    Dezactivați VoiceOver pe iPhoneDezactivați VoiceOver pe iPhone
    Calculați varianțaCalculați varianța
    Calculați densitatea populațieiCalculați densitatea populației
    Verificați dacă un număr este un număr primeVerificați dacă un număr este un număr prime
    Calculați suprafața unui trapezCalculați suprafața unui trapez
    Calculați eroarea standardCalculați eroarea standard
    Calculați o rată de eroareCalculați o rată de eroare
    Calculați un factor de creștereCalculați un factor de creștere
    Calculați intervalul de încredereCalculați intervalul de încredere
    » » Calculați sensibilitatea și specificitatea

    © 2011—2021 sedhesrebsit.ru