Jak obliczyć czułość, specyficzność, pozytywne znaczenie prognostyczne i negatywne znaczenie prognostyczne

Kroki

2. Określić chorobę lub znaki, które podlegają badaniom, na przykład, syfilis.

3. Przesuń wiarygodny test odpowiadający standardowi złotem w celu określenia poziomu rozpowszechniania choroby lub znaków, na przykład, informacje o obecności bakterii Pale Treponama, uzyskane przy użyciu mikroskopu ciemnego osi, biorąc pod uwagę obraz kliniczny. Użyj testu odpowiadającego standardowi złotem w celu określenia, kto ma znaki, a kto nie ma. Dla jasności, przypuśćmy, że mają 100 osób, a 900 nie ma.

cztery. Zrób test na czułość Jesteś zainteresowany, specyfika, pozytywne znaczenie prognostyczne i negatywne znaczenie prognostyczne ludności populacji i testowej populacji populacji. Na przykład, niech będzie testem szybkiego odczynnika plazmowego (RPR) dla syfilis. Użyj go do selektywnych testów 1000 osób.

pięć. Od tych, którzy mają znaki (ustalone przez złoty standard), zapisz liczbę osób z pozytywnymi i negatywnymi wynikami. W ten sam sposób, testują ludzie, którzy nie mają znaków (zgodnie z ustalonym standardem złotym). Otrzymasz cztery cyfry. Ludzie ze znakami i pozytywnymi wynikami są Prawdziwy dodatni (IP). Ludzie ze znakami i negatywnymi wynikami są false-negatywny (lo). Ludzie bez znaków i z dodatnim wynikami są Fałsz pozytywny (LP). Ludzie bez znaków i z negatywnym wynikiem są Prawdziwy negatywny (IO). Załóżmy, że byłeś testowany na RPR 1000 pacjentów. W 95 ze 100 pacjentów z syfilą był wynik pozytywny i 5 - negatywny. 900 pacjentów, a nie pacjentów z syfilami, 90 miało pozytywny wynik, a na 810 - negatywny. W tym przypadku IP = 95, LO = 5, LP = 90 i IO = 810.

6. Aby obliczyć czułość, podziel IP ON (IP + LO). W powyższym przypadku otrzymamy 95 / (95 + 5) = 95%. Wrażliwość pokazuje nam, jak Prawdopodobieństwo testu pokaże pozytywny wynik w osobie mającej znaki. Wśród osób, które mają znaki, jaki udział otrzyma pozytywny wynik? Czułość równa 95% - całkiem dobra.

7. Aby obliczyć specyfikę, dzielić IO ON (LP + IO). W powyższym przypadku będziemy mieli 810 / (90 + 810) = 90%. Konkretność pokazuje nam, w jaki sposób prawdopodobieństwo testu pokazuje negatywny wynik w osobie, która nie ma znaków. Wśród osób, które nie mają znaków, jaki udział otrzyma negatywny wynik? Specyficzność równa 90% - całkiem dobra.

osiem. Aby obliczyć pozytywne znaczenie prognostyczne (PPZ), podziel IP ON (IP + LP). W wyżej wymienionym przypadku otrzymamy 95 / (95 + 90) = 51.cztery%. Pozytywne znaczenie prognostyczne pokazuje nam, z jakiego prawdopodobieństwa osoba z pozytywnym wynikiem będzie miała znaki. Wśród ludzi, którzy mają pozytywny wynik, co proporcja naprawdę ma znaki? Ppz, równa 51.4% oznacza, że ​​jeśli masz pozytywny wynik, prawdopodobieństwo, że jesteś chory, równy 51.cztery%.

dziewięć. Aby obliczyć negatywne znaczenie prognostyczne (ORZ), podziel IO na (IO + LO). W powyższym przypadku otrzymamy 810 / (810 + 5) = 99.cztery%. Negatywne znaczenie prognostyczne pokazuje nam, z jakim prawdopodobieństwem osoba z negatywnym wynikiem testu nie ma znaków. Wśród osób, które mają negatywny wynik, co proporcja naprawdę nie ma znaków? ORZ równy 99.4%, oznacza, że ​​jeśli masz negatywny wynik, prawdopodobieństwo, że nie jesteś chory, równy 99.cztery%.

• Dobre testy przesiewowe mają wysoką czułość i pomagają zidentyfikować pacjentów, którzy mają znaki. Testy o wysokiej czułości przydatnych w Diagnoza różnicowa Choroby lub znaki, jeśli wykazują negatywny wynik. ("Pysk": odchylenie wrażliwości)
• Precyzja Lub wydajność jest procentowym stosunkiem wyników badań, precyzyjnie zainstalowany przez test, czyli (naprawdę pozytywne + prawdziwe ujemne) / ogólne wyniki testów = (IP + IO) / (IP + IO + LD + LO).
• Spróbuj narysować tabelę konitulacyjną, aby ułatwić zadanie.
• Pamiętaj, że czułość i specyficzność są wewnętrznymi właściwościami tego testu, które nie zależy od określonej grupy populacji, czyli, jeśli test jest przeprowadzany w różnych grupach ludności, te dwie wartości muszą pozostać niezmienione.
• Dobre testy kontrolne mają wysoką specyficzność, a więc podczas testowania, błędy nie będą dokonywane w identyfikacji pacjentów ze znakami. Testy o wysokiej czułości przydatne w Diagnostyka choroby lub znaki, jeśli pokazują pozytywny wynik. ("Spin": zatwierdzenie specyficzności)
• Z drugiej strony, pozytywne znaczenie prognostyczne i negatywne znaczenie prognostyczne zależy od poziomu dystrybucji znaków wśród wybranej grupy ludności. Im rzadziej istnieją znaki, niższe pozytywne znaczenie prognostyczne i powyżej negatywnego znaczenia prognostycznego (ponieważ częstość występowania jest niższa w przypadkach, gdy znaki są mniej wspólne). I odwrotnie, tym częściej są znaki, tym wyższe pozytywne znaczenie prognostyczne i poniżej negatywnego znaczenia prognostycznego (ponieważ częstość występowania jest wyższa w przypadkach, gdy znaki częściej występują).
• Spróbuj dobrze zrozumieć te definicje.

• Łatwo jest umożliwienie błędów w obliczeniach. Sprawdź swoje liczenia ostrożnie. Pomoże to tabeli konitulacyjnej.