Každý test vykonaný na konkrétnej populácii musí byť schopný vypočítať citlivosť, špecifickosť, pozitívna prediktívna hodnotaa negatívna prediktívna hodnota, na stanovenie užitočnosti testovania na detekciu konkrétnej choroby alebo charakteristiky populácie. Ak chceme použiť test na testovanie určitých charakteristík vo vzorovej populácii, potrebujeme vedieť:
- Aká je pravdepodobnosť, že tento test odhalí existencie určité vlastnosti osoby s také vlastnosti (citlivosť)?
- Aká je pravdepodobnosť, že tento test odhalí neprítomnosť určité vlastnosti osoby ktorí nemajú tieto charakteristiky (špecifickosť)?
- Ako je pravdepodobné, že niekto, kto má rovnaké výsledky testov pozitívne naozaj mať tieto charakteristiky (pozitívna prediktívna hodnota)?
-
Aká je pravdepodobnosť, že osoba, ktorej výsledky testov negatívne naozaj nemať tieto charakteristiky (negatívna prediktívna hodnota)?
Tieto hodnoty sú veľmi dôležité pre výpočet určiť, či je test užitočný na meranie určitých charakteristík v danej populácii.
Tento článok vám ukáže, ako vypočítať tieto hodnoty.
Krok
Metóda 1 z 1: Počítanie seba
Krok 1. Definujte populáciu, z ktorej sa majú odobrať vzorky, napríklad 1 000 pacientov na klinike
Krok 2. Určte požadovanú chorobu alebo charakteristiku, napr. Syfilis
Krok 3. Mať štandardný zlatý štandard na stanovenie prevalencie chorôb alebo požadovaných charakteristík, napr. Mikroskopická dokumentácia tmavého poľa baktérie Treponema pallidum z fragmentov syfilitického vredu, v spolupráci s klinickými nálezmi
Pomocou testu zlatého štandardu určte, kto má vlastnosti a kto nie. Na ilustráciu povedzme, že 100 ľudí má túto vlastnosť a 900 nie.
Krok 4. Vykonajte test, ktorý vás zaujíma, aby ste určili jeho citlivosť, špecifickosť, pozitívnu prediktívnu hodnotu a negatívnu prediktívnu hodnotu pre túto populáciu
Ďalej urobte test pre každého zo vzorovej populácie. Povedzme napríklad, že ide o rýchly test plazmatickej reaginácie (RPR) na vyšetrenie syfilisu. Použite ho na testovanie 1 000 ľudí vo vzorke.
Krok 5. U ľudí, ktorí majú charakteristiky (ako ich určuje zlatý štandard), zaznamenajte počet ľudí s pozitívnym testom a počet ľudí s negatívnymi testami
To isté urobte pre ľudí, ktorí nemajú vlastnosti (ako ich definuje zlatý štandard). Budete mať štyri čísla. Ľudia, ktorí majú vlastnosti A výsledky testov sú pozitívne pravda pozitíva (pravda pozitíva alebo TP). Ľudia, ktorí majú vlastnosti A výsledky testov sú negatívne falošné negatívy (falošné negatívy alebo FN). Ľudia, ktorí nemajú vlastnosti A výsledky testov sú pozitívne, sú falošne pozitívne (falošné poplachy alebo FP). Ľudia, ktorí nemajú vlastnosti A výsledky testov sú negatívne pravdivé negatívy (pravdivé negatívy alebo TN). Predpokladajme napríklad, že ste vykonali test RPR na 1000 pacientoch. Zo 100 pacientov so syfilisom bolo 95 z nich pozitívnych, zatiaľ čo zvyšných 5 bolo negatívnych. Medzi 900 pacientmi, ktorí nemali syfilis, bolo 90 pozitívnych a zvyšných 810 bolo negatívnych. V tomto prípade TP = 95, FN = 5, FP = 90 a TN = 810.
Krok 6. Ak chcete vypočítať citlivosť, rozdeľte TP podľa (TP+FN)
Vo vyššie uvedenom príklade je výpočet 95/(95+5) = 95%. Citlivosť nám hovorí, ako je pravdepodobné, že test poskytne pozitívny výsledok pre osobu, ktorá má danú vlastnosť. Aký podiel testu je pozitívny u všetkých ľudí, ktorí majú túto vlastnosť? Citlivosť 95% je dosť dobrá.
Krok 7. Ak chcete vypočítať špecifickosť, vydelte TN (FP+TN)
Vo vyššie uvedenom príklade je výpočet 810/(90+810) = 90%. Špecifickosť nám hovorí o pravdepodobnosti, že test poskytne negatívny výsledok u niekoho, kto nemá charakteristiku. Aký podiel testu na teste je negatívny? 90% špecifickosť je dosť dobrá.
Krok 8. Ak chcete vypočítať pozitívnu prediktívnu hodnotu (JE), delte TP o (TP+FP)
V uvedenom kontexte je výpočet 95/(95+90) = 51,4%. Pozitívna prediktívna hodnota udáva pravdepodobnosť, že osoba má charakteristiku, ak je výsledok testu pozitívny. Aký podiel zo všetkých tých, ktorí majú pozitívny test, má túto vlastnosť? NPP 51,4% znamená, že ak je váš test pozitívny, pravdepodobnosť skutočného utrpenia príslušnej choroby je 51,4%.
Krok 9. Ak chcete vypočítať negatívnu prediktívnu hodnotu (NPN), vydelte TN (TN+FN)
Pre vyššie uvedený príklad je výpočet 810/(810+5) = 99,4%. Negatívna prediktívna hodnota hovorí o pravdepodobnosti, že osoba nebude mať charakteristiku, ak je výsledok testu negatívny. V akom pomere medzi všetkými tými, ktorí testovali negatívne, v skutočnosti chýbajú predmetné vlastnosti? NPN 99,4% znamená, že ak je výsledok testu osoby negatívny, pravdepodobnosť, že u tejto osoby nebude choroba, je 99,4%.
Tipy
- Presnosťalebo účinnosť, je percento výsledkov testu správne identifikovaných testom, t. j. (skutočne pozitívny+skutočne negatívny)/celkový výsledok testu = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN).
- Dobrý skríningový test má vysokú citlivosť, pretože chcete získať všetko, čo má určité vlastnosti. Testy, ktoré majú veľmi vysokú citlivosť, sú užitočné na vylúčenie choroby alebo charakteristiky, ak je výsledok negatívny. („SNOUT“: pravidlo citlivosti OUT)
- Skúste si vyrobiť stôl 2x2, aby to bolo jednoduchšie.
- Pochopte, že citlivosť a špecifickosť sú vnútornými vlastnosťami testu č závisí od existujúcej populácie, t. j. že tieto dve hodnoty by mali byť rovnaké, ak sa rovnaký test vykonáva na rôznych populáciách.
- Dobrý test overiteľnosti má vysokú špecifickosť, pretože chcete, aby bol test konkrétny, a nie nesprávne označovali ľudí, ktorí nemajú túto charakteristiku, za predpokladu, že ju majú. Užitočné sú testy, ktoré majú veľmi vysokú špecificitu priložiť niektoré choroby alebo charakteristiky, ak je výsledok pozitívny. („OTOČENIE“: pravidlo SPECIFICITY IN)
- Pozitívna prediktívna hodnota a negatívna prediktívna hodnota na druhej strane závisia od prevalencie tejto charakteristiky v konkrétnej populácii. Čím vzácnejšia je požadovaná charakteristika, tým nižšia je pozitívna prediktívna hodnota a vyššia negatívna prediktívna hodnota (pretože pravdepodobnosť predbežného testu je pri zriedkavých charakteristikách nízka). Na druhej strane, čím je charakteristika bežnejšia, tým vyššia je pozitívna prediktívna hodnota a tým nižšia je negatívna prediktívna hodnota (pretože pravdepodobnosť predbežného testu je pre spoločnú charakteristiku vysoká).
- Skúste týmto pojmom dobre porozumieť.
