Як обчислити чутливість, специфічність, позитивну прогностичну значимість і негативну прогностичну значимість

У будь-якому тесті, проведеному на заданій групі населення, важливо підрахуватиЧутливість^{[1]X
Джерело інформації}, Специфічність^{[2]X
Джерело інформації},Позитивну прогностичну значимість ^{[3]X
Джерело інформації} іНегативну прогностичну значимість^{[4]X
Джерело інформації} для того, щоб визначити, наскільки корисний цей тест в діагностиці захворювання або особливостей даної групи населення. Якщо ми хочемо використовувати цей тест для дослідження характерних особливостей у відібраної групи населення, нам необхідно знати:

З якою ймовірністю тест виявить наявність ознак у людини з характерними ознаками (чутливість )?
З якою ймовірністю тест виявить відсутність ознак у людини без характерних ознак (специфічність )?
З якою ймовірністю у людини з позитивним результатом тесту насправді є ознаки (позитивна прогностична значимість)?
З якою ймовірністю у людини з негативним результатом тесту насправді немає ознак (негативна прогностична значимість)?

Дуже важливо підрахувати ці значення для того, щоб визначити, чи корисний тест в оцінці характерних особливостей заданої групи населення. У цій статті ми покажемо, як підрахувати ці значення.

Метод1З 1:

Зробити свій власний підрахунок

Побудуйте вибіркову сукупність населення, наприклад, 1000 пацієнтів в клініці.
Визначте захворювання або ознаки, які є об'єктом дослідження, наприклад, сифіліс.
Проведіть надійний тест, відповідний золотому стандарту для того, щоб визначити рівень поширення захворювання або ознак, наприклад, інформація про наявність бактеріїблідої трепонеми, отримана за допомогою темнопольного мікроскопа, з урахуванням клінічної картини.використовуйте тест, що відповідає золотому стандарту для того, щоб визначити, у кого є ознаки, а у кого немає. Для наочності припустимо, що у 100 випробовуваних вони є, а у 900 немає.
Складіть тест по цікавлять вас чутливості, специфічності, позитивної прогностичної значущості і негативної прогностичної значущості населення і протестуйте вибіркову сукупність населення.наприклад, нехай це буде швидкий плазма реагент (RPR) тест на сифіліс. Використовуйте його для вибіркового тестування 1000 чоловік.
З тих, у кого є ознаки (як встановлено золотим стандартом), випишіть кількість людей з позитивними і негативними результатами.таким же чином протестуйте людей, у яких немає ознак (як встановлено золотим стандартом). Ви отримаєте чотири цифри. Люди з ознаками і позитивним результатом є істинно позитивними (ІП). Люди з ознаками і негативним результатом є помилково негативні (ЛО) . Люди без ознак і з позитивним результатом є хибнопозитивними (ЛП). Люди без ознак і з негативним результатом є істинно негативними (ІО). Для наочності припустимо, що ви протестували на RPR 1000 пацієнтів. У 95 з 100 пацієнтів, хворих на сифіліс, був позитивний результат, а у 5-негативний. З 900 пацієнтів, не хворих на сифіліс, у 90 був позитивний результат, а у 810 – негативний. В цьому випадку ІП=95, ЛО=5, ЛП=90 і ІО=810.
Щоб підрахувати чутливість, розділіть ІП на (ІП+ЛО).у вищезгаданому випадку у нас вийде 95/(95+5)= 95%. Чутливість показує нам, з якою ймовірністю тест покаже позитивний результат у людини, що має ознаки. Серед людей, що мають ознаки, яка частка отримає позитивний результат? Чутливість, рівна 95% - досить непогано.
Щоб підрахувати специфічність, розділіть ІО на (ЛП+ІО).у вищезгаданому випадку у нас вийде 810/(90+810)= 90%. Специфічність показує нам, з якою ймовірністю тест покаже негативний результат у людини, яка не має ознак. Серед людей, які не мають ознак, яка частка отримає негативний результат? Специфічність, рівна 90% - досить непогано.
Щоб підрахувати позитивну прогностичну значимість (ППЗ), розділіть ІП на (ІП+ЛП).у вищезгаданому випадку у нас вийде 95/(95+90)= 51.4%. Позитивна прогностична значимість показує нам, з якою ймовірністю людина з позитивним результатом матиме ознаки. Серед людей, що мають позитивний результат, яка частка дійсно має ознаки? ППЗ, що дорівнює 51.4%, означає, що якщо у вас позитивний результат, ймовірність того, що ви насправді хворі, дорівнює 51.4%.
Щоб підрахувати негативну прогностичну значимість (ОПЗ), розділіть ІО на (Іо+ЛО).у вищезгаданому випадку у нас вийде 810/(810+5)= 99.4%. Негативна прогностична значимість показує нам, з якою ймовірністю людина з негативним результатом тесту не матиме ознак. Серед людей, які мають негативний результат, яка частка дійсно не має ознак? ОПЗ, що дорівнює 99.4%, означає, що якщо у вас негативний результат, ймовірність того, що ви не хворі, дорівнює 99.4%.

Поради

Хороші скринінг-тести мають високу чутливість і допомагають виявити хворих, у яких є ознаки. Тести з високою чутливістю корисні в диференціальній діагностиці захворювань або ознак, якщо вони показують негативний результат. (»SNOUT": відхилення чутливості)
Точність або ефективність-це процентне співвідношення результатів тесту, точно встановлених тестом, тобто(істинно позитивні + істинно негативні)/загальні результати тесту = (ІП+ІО) / (ІП+ІО+ЛП+ЛО).
Спробуйте накреслити таблицю сполученості для того, щоб полегшити собі завдання.
Хороші контрольні тести мають високу специфічність, таким чином, при тестуванні не буде допущено помилок у виявленні пацієнтів, що мають ознаки. Тести з високою чутливістю корисні в діагностиці захворювань або ознак, якщо вони показують позитивний результат. (»SPIN": схвалення специфічності)
З іншого боку, позитивна прогностична значимість і негативна прогностична значимість залежать від рівня поширення ознак серед відібраної групи населення. Чим рідше зустрічаються ознаки, тим нижче позитивна прогностична значимість і вище негативна прогностична значимість (так як поширеність нижче у випадках, коли ознаки зустрічаються рідше). І навпаки, чим частіше зустрічаються ознаки, тим вище позитивна прогностична значимість і нижче негативна прогностична значимість (так як поширеність вище у випадках, коли ознаки зустрічаються частіше).
Постарайтеся добре зрозуміти ці визначення.