Həssaslıq, spesifiklik, müsbət proqnozlaşdırıcı dəyər və mənfi proqnozlaşdırıcı dəyər necə hesablanır

MəZmun

Addımlar
1 -dən 1 -ə qədər metod: Öz hesabınızı edin
İpuçları
Xəbərdarlıqlar

Müəyyən bir əhali üzərində aparılan hər hansı bir testdə hesablamaq vacibdir həssaslıq, spesifiklik, müsbət proqnozlaşdırıcı dəyər və mənfi proqnozlaşdırıcı dəyər Bu testin müəyyən bir əhali qrupunun bir xəstəliyinin və ya xüsusiyyətlərinin diaqnozunda nə qədər faydalı olduğunu təyin etmək üçün. Seçilmiş bir populyasiyanın xüsusiyyətlərini araşdırmaq üçün bu testdən istifadə etmək istəyiriksə, bunu bilməliyik:

Testin nə qədər təsbit ediləcəyi Mövcudluq insanlarda əlamətlər ilə xarakterik xüsusiyyətlər (həssaslıq)?
Testin nə qədər təsbit ediləcəyi yoxluq insanlarda əlamətlər olmadan xarakterik xüsusiyyətlər (spesifiklik)?
Bir insanın olma ehtimalı nədir müsbət test nəticəsi əslində var işarələr (müsbət proqnozlaşdırıcı dəyər)?
Bir insanın olma ehtimalı nədir mənfi test nəticəsi əslində Yox işarələr (mənfi proqnozlaşdırıcı dəyər)?

Bu dəyərləri hesablamaq çox vacibdir müəyyən bir populyasiyanın xüsusiyyətlərini qiymətləndirmək üçün bir testin faydalı olub olmadığını müəyyən edin... Bu yazıda bu dəyərlərin necə hesablanacağını sizə göstərəcəyik.

Addımlar

1 -dən 1 -ə qədər metod: Öz hesabınızı edin

1 Əhalinin bir nümunəsini qurun, məsələn bir klinikada 1000 xəstə.
2 Araşdırdığınız xəstəliyi və ya sifilis kimi əlamətləri müəyyənləşdirin.
3 Bakteriyaların olması haqqında məlumatlar kimi xəstəlik və ya əlamətlərin yayılmasını təyin etmək üçün etibarlı bir qızıl standart testi aparın solğun treponema, klinik mənzərəni nəzərə alaraq qaranlıq sahə mikroskopu ilə əldə edilmişdir. Kimin var və kimin olmadığını müəyyən etmək üçün qızıl standart testdən istifadə edin. Aydınlıq üçün 100 subyektin olduğunu, ancaq 900 -də olmadığını düşünək.
4 Maraqlı əhalinin həssaslığı, spesifikliyi, müsbət proqnozlaşdırıcı dəyəri və mənfi proqnozlaşdırıcı dəyəri üçün bir test hazırlayın və populyasiyadan bir nümunəni sınayın. Məsələn, deyək ki, bu sifilis üçün sürətli bir plazma reaktifi (RPR) testidir. 1000 nəfərdən nümunə götürmək üçün istifadə edin.
5 Semptomları olanlardan (qızıl standartla müəyyən edildiyi kimi), müsbət və mənfi nəticəsi olan insanların sayını yazın. Eyni şəkildə heç bir əlamət göstərməyən insanları test edin (qızıl standartla müəyyən edildiyi kimi). Dörd rəqəm alacaqsınız. Semptomları VƏ müsbət nəticəsi olan insanlardır əsl müsbət (PI)... Semptomları VƏ mənfi nəticələri olan insanlardır yalan mənfi (LO)... İşarəsi olmayan və müsbət nəticə göstərən insanlardır yanlış pozitiv (LP)... İşarəsi olmayan və mənfi nəticə göstərən insanlardır əsl mənfi (IR)... Aydınlıq üçün deyək ki, 1000 xəstəni RPR üzərində sınadınız. Sifilisli 100 xəstədən 95 -də müsbət, 5 -də isə mənfi nəticə əldə edilmişdir. Sifilis olmayan 900 xəstədən 90 -ı müsbət, 810 -u isə mənfi olub. Bu vəziyyətdə, PI = 95, LO = 5, LP = 90 və IO = 810.
6 Həssaslığı hesablamaq üçün PI -ni (PI + LO) bölün. Yuxarıdakı vəziyyətdə 95 / (95 + 5) = 95%alırıq. Həssaslıq, bir testin simptomları olan bir insanda müsbət test etmə ehtimalının nə olduğunu söyləyir.Semptomları olan insanlar arasında hansı nisbət müsbət test edəcək? 95% həssaslıq olduqca yaxşıdır.
7 Xüsusiliyi hesablamaq üçün RO -u (LP + RO) bölün. Yuxarıdakı vəziyyətdə 810 / (90 + 810) = 90%alırıq. Xüsusiyyət, heç bir simptomu olmayan bir insanda testin neqativ yoxlanılması ehtimalının nə olduğunu söyləyir. Heç bir simptomu olmayan insanlar arasında hansı nisbət mənfi nəticə verəcək? 90% spesifiklik olduqca yaxşıdır.
8 Müsbət proqnozlaşdırılan dəyəri (PPV) hesablamaq üçün PI -ni (PI + LP) bölün. Yuxarıdakı vəziyyətdə 95 / (95 + 90) = 51.4%alırıq. Müsbət proqnozlaşdırıcı dəyər, testin müsbət nəticəsi olan bir insanın simptomlara sahib olma ehtimalını izah edir. Müsbət test edən insanlar arasında əslində hansı nisbətdə simptomlar var? PPV 51.4%, pozitiv test etsəniz, həqiqətən xəstələnmə ehtimalınızın 51.4% olduğu anlamına gəlir.
9 Mənfi proqnozlaşdırıcı dəyəri (NPV) hesablamaq üçün RO -nu (RO + LO) bölün. Yuxarıdakı vəziyyətdə 810 / (810 + 5) = 99.4%alırıq. Mənfi proqnozlaşdırıcı dəyər, mənfi bir test nəticəsi olan bir insanın simptomları olmayacağını söyləyir. Mənfi test edən insanlar arasında hansı nisbət həqiqətən simptomsuzdur? 99.4% HMO, mənfi test etsəniz, xəstələnməmək şansınızın 99.4% olduğu anlamına gəlir.

İpuçları

Yaxşı tarama testləri çox həssasdır və simptomları olan xəstələri müəyyən etməyə kömək edir. Yüksək həssaslıq testləri faydalıdır differensial diaqnoz neqativ olduqda xəstəliklər və ya əlamətlər. ("SNOUT": həssaslıq sapması)
Dəqiqlik və ya effektivlik, testin dəqiq olaraq təyin etdiyi faiz nəticəsidir, yəni (əsl müsbət + doğru mənfi) / ümumi test nəticələri = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
Özünüz üçün asanlaşdırmaq üçün fövqəladə hallar cədvəli çəkməyə çalışın.
Unutmayın ki, həssaslıq və spesifiklik müəyyən bir testin özünəməxsus xüsusiyyətləridir yox verilən əhali qrupundan asılıdır, yəni test müxtəlif əhali qruplarında aparılırsa, bu iki dəyər dəyişməz olaraq qalmalıdır.
Yaxşı nəzarət testləri yüksək spesifikliyə malikdir, belə ki testlər simptomları olan xəstələri müəyyən etməkdə səhv etməz. Yüksək həssaslıq testləri faydalıdır diaqnostika müsbət nəticə verərlərsə xəstəliklər və ya əlamətlər. ("SPIN": spesifikliyin təsdiqlənməsi)
Digər tərəfdən, müsbət proqnozlaşdırma dəyəri və mənfi proqnozlaşdırma dəyəri seçilmiş əhali qrupu arasında işarələrin yayılma səviyyəsindən asılıdır. İşarələr nə qədər az rast gəlinirsə, pozitiv proqnozlaşdırma dəyəri o qədər aşağı olur və mənfi proqnozlaşdırıcı dəyər də bir o qədər yüksəkdir (çünki əlamətlərin daha az yayıldığı hallarda yayılma daha azdır). Əksinə, əlamətlər nə qədər tez -tez olursa, müsbət proqnozlaşdırma dəyəri o qədər yüksək olar və mənfi proqnozlaşdırıcı dəyər də aşağı olar (çünki əlamətlərin daha çox yayıldığı hallarda yayılma daha yüksəkdir).
Bu tərifləri yaxşı anlamağa çalışın.