Jak vypočítat citlivost, specifičnost, pozitivní prognostický význam a negativní prognostický význam

V každém testu, vynaložených na danou skupinu populace, je důležité vypočítat citlivost, specifičnost, Pozitivní prognostický význam a Negativní prognostický význam Aby bylo možné určit, kolik je tento test užitečný v diagnostice onemocnění nebo vlastností této populační skupiny. Pokud chceme tento test použít ke studiu charakteristických rysů vybrané skupiny obyvatelstva, musíme vědět:

Jaká je pravděpodobnost odhalení testu Dostupnost Známky v Man s charakteristické vlastnosti (citlivost)?
Jaká je pravděpodobnost odhalení testu absence Známky v Man bez charakteristické vlastnosti (specifičnost)?
Jaká je pravděpodobnost osoby s pozitivní Výsledek testu je vlastně tady je Příznaky (Pozitivní prognostický význam)?
Jaká je pravděpodobnost osoby s Negativní Výsledek testu je vlastně Ne Příznaky (Negativní prognostický význam)?

Je velmi důležité vypočítat tyto hodnoty, aby bylo možné Určete, zda je test užitečný při posuzování charakteristických vlastností dané skupiny obyvatelstva. V tomto článku ukážeme, jak tyto hodnoty vypočítat.

Kroky

Metoda 1 z 1:

Vytvořte si vlastní počet

jeden. Vybudovat selektivní populaci populace, například 1000 pacientů na klinice.

Obrázek s názvem Vypočítat citlivost, specifičnost, pozitivní prediktivní hodnotu a negativní prediktivní hodnotu Krok 2

2. Určete onemocnění nebo známky, které podléhají výzkumu, například syfilis.

Obrázek s názvem Vypočítat citlivost, specifičnost, pozitivní prediktivní hodnotu a negativní prediktivní hodnotu Krok 3

3. Přetáhněte spolehlivý test odpovídající zlatému standardu za účelem stanovení úrovně šíření onemocnění nebo značek, například informace o přítomnosti bakterie Pale Treponama, získané s použitím tmavého mikroskopu, s přihlédnutím k klinickému obrazu. Použijte test odpovídající zlatému standardu, aby bylo možné určit, kdo má známky, a kdo nemá. Pro přehlednost Předpokládejme, že 100 předmětů, které mají, a 900 nemá.

Obrázek s názvem Vypočítat citlivost, specifičnost, pozitivní prediktivní hodnotu a negativní prediktivní hodnotu Krok 4

4. Proveďte test citlivosti, kterou máte zájem, specifičnost, pozitivní prognostický význam a negativní prognostický význam obyvatelstva a testovat selektivní populaci obyvatelstva. Například, nechte to být rychlého plazmového činidla (RPR) test pro syfilis. Použijte pro selektivní testování 1000 lidí.

Obrázek s názvem Vypočítat citlivost, specifičnost, pozitivní prediktivní hodnotu a negativní prediktivní hodnotu Krok 5

Pět. Od těch, kteří mají značky (jak je stanoveno zlatým standardem), zapište si počet osob s pozitivními a negativními výsledky. Stejně tak testovat lidi, kteří nemají žádné známky (jak je stanoveno zlatým standardem). Dostanete čtyři číslice. Lidé se značkami a pozitivními výsledky jsou Pravda pozitivní (IP). Lidé se značkami a negativními výsledky jsou False-negativní (lo). Lidé bez známek a s pozitivním výsledkem jsou FALSE POZITIVNÍ (LP). Lidé bez známek a s negativním výsledkem Opravdový negativní (IO). Pro jasnost, předpokládejme, že jste testováni na RPR 1000 pacientů. V 95 ze 100 pacientů se syfilisem došlo k pozitivnímu výsledku a 5 - negativní. 900 pacientů, ne pacienti se syfilisem, mělo pozitivní výsledek a na 810 - negativní. V tomto případě IP = 95, LO = 5, LP = 90 a IO = 810.

Obrázek s názvem Vypočítat citlivost, specifičnost, pozitivní prediktivní hodnotu a negativní prediktivní hodnotu kroku 6

6. Pro výpočet citlivosti rozdělte IP (IP + LO). Ve výše uvedeném případě dostaneme 95 / (95 + 5) = 95%. Citlivost nám ukazuje, jak pravděpodobnost testu bude zobrazovat pozitivní výsledek v osobě s náznaky. Mezi lidmi, kteří mají známky, jaký akcie obdrží pozitivní výsledek? Citlivost se rovná 95% - docela dobré.

Obrázek s názvem Vypočítat citlivost, specifičnost, pozitivní prediktivní hodnotu a negativní prediktivní hodnotu Krok 7

7. Pro výpočet specificity, rozdělení IO na (LP + IO). Ve výše uvedeném případě budeme mít 810 / (90 + 810) = 90%. Specifika nám ukazuje, jak pravděpodobnost testu bude vykazovat negativní výsledek v osobě, která nemá žádné známky. Mezi lidmi, kteří nemají známky, jaký akcie obdrží negativní výsledek? Specificita se rovná 90% - docela dobré.

Obrázek s názvem Vypočítat citlivost, specifičnost, pozitivní prediktivní hodnotu a negativní prediktivní hodnotu Krok 8

osm. Vypočítat pozitivní prognostický význam (PPZ) rozdělte IP (IP + LP). Ve výše zmíněném případě dostaneme 95 / (95 + 90) = 51.4%. Pozitivní prognostický význam nám ukazuje, s jakou pravděpodobností bude mít člověk s pozitivním výsledkem známky. Mezi lidmi, kteří mají pozitivní výsledek, jaký poměr má opravdu známky? Ppz, rovný 51.4% znamená, že pokud máte pozitivní výsledek, pravděpodobnost, že jste vlastně nemocní, rovna 51.4%.

Obrázek s názvem Vypočítat citlivost, specifičnost, pozitivní prediktivní hodnotu a zápornou prediktivní hodnotu Krok 9

devět. Pro výpočet negativního prognostického významu (ORZ) rozdělte IO na (IO + LO). Ve výše uvedeném případě dostaneme 810 / (810 + 5) = 99.4%. Negativní prognostický význam nám ukazuje, s jakou pravděpodobností člověk s negativním výsledkem testu nebude mít známky. Mezi lidmi, kteří mají negativní výsledek, jaký poměr opravdu nemá známky? Orz rovná 99.4%, znamená to, že pokud máte negativní výsledek, pravděpodobnost, že nejste nemocní, rovna 99.4%.

Tipy

Dobré screeningové testy mají vysokou citlivost a pomáhají identifikovat pacienty, kteří mají známky. Testy s vysokou citlivostí užitečnou Diferenciální diagnóza Nemoci nebo značky, pokud ukazují negativní výsledek. ("Čenich": odchylka citlivosti)
Přesnost Nebo účinnost je procentní poměr výsledků testu, přesně instalován testem, tj. (Opravdu kladné + skutečné negativní) / obecné výsledky testů = (IP + IO) / (IP + IO + LD + LO).
Snažte se kreslit tabulku konjugace, abyste mohli usnadnit úkol.
Nezapomeňte, že citlivost a specificita jsou vnitřními vlastnostmi tohoto testu, které ne Závisí na zadané skupině obyvatelstva, tj. Pokud se zkouška provádí v různých skupinách obyvatelstva, musí tyto dvě hodnoty zůstat nezměněny.
Dobré kontrolní testy mají vysokou specifičnost, tedy při testování nebudou provedeny chyby v identifikaci pacientů s příznaky. Testy s vysokou citlivostí užitečnou Diagnostika Nemoci nebo značky, pokud ukazují pozitivní výsledek. ("Spin": Schválení specificity)
Na druhé straně pozitivní prognostický význam a negativní prognostický význam závisí na úrovni distribuce značek mezi vybranou skupinou obyvatelstva. Čím méně často existují známky, tím nižší je pozitivní prognostický význam a nad negativním prognostickým významem (protože prevalence je nižší v případech, kdy jsou známky méně časté). A naopak, tím častěji existují známky, tím vyšší je pozitivní prognostický význam a pod negativní prognostický význam (protože prevalence je vyšší v případech, kdy jsou značky častěji nalezeny).
Snažte se dobře pochopit tyto definice.

Varování

Je snadné umožnit chybám v výpočtech. Opatrně zkontrolujte své počty. To vám pomůže konferenční stůl.