Hoe gevoeligheid, specificiteit, positief voorspellende waarde en negatief voorspellende waarde te berekenen

In een bepaalde test die we toepassen op een specifieke populatie, is het belangrijk om de gevoeligheid

• Wat is de kans dat de test de aanwezigheid van een kenmerk in iemand met het kenmerk (gevoeligheid)?
• Wat is de kans dat de test de afwezigheid van een kenmerk in iemand zonder het kenmerk (specificiteit)?
• Wat is de kans dat iemand met een resultaat positief in de test hebben echt de functie (positief voorspellende waarde)?
• Wat is de kans op iemand met een resultaat negatief in de test niet hebben echt de functie (negatief voorspellende waarde)?
  
  

Het is erg belangrijk om deze waarden te berekenen voor Bepaal of een test nuttig is om een ​​bepaald kenmerk in een specifieke populatie te meten. Hier zullen we u laten zien hoe u ze kunt berekenen.

stappen

2

Definieer de ziekte of kenmerk dat u wilt analyseren, p. bijv. syfilis.

3

Gebruikt een zeer nauwkeurige standaardtest die wordt geconsolideerd om de prevalentie van de ziekte of kenmerk te bepalen, p. bijv. microscopisch donkere velddocumentatie van de aanwezigheid van de bacterie Treponema pallidum in de schaafwonden van een syfilitische zweer, samen met klinische bevindingen over het onderwerp. Gebruik bovendien de standaardtest met hoge precisie om te bepalen wie de functie presenteert en wie niet. Laten we zeggen dat er bijvoorbeeld 100 mensen zijn die eraan lijden en 900 die dat niet doen.

4

Kies een test die u interesseert en stelt u in staat om de gevoeligheid, specificiteit, positief voorspellende waarde en negatief voorspellende waarde voor deze populatie te bepalen en toe te passen op alle mensen die deel uitmaken van uw geselecteerde steekproef. U kunt bijvoorbeeld de snelle plasmareagin (RPR) -test kiezen die syfilis detecteert en deze bij de 1000 mensen in uw steekproef gebruikt.

5

Wanneer u de groep mensen analyseert die de kenmerken presenteert (zoals bepaald door de hoge-precisie standaardtest), noteer dan hoeveel mensen positieve resultaten hebben gegeven en hoeveel negatief. Doe hetzelfde wanneer u de groep mensen analyseert die niet het kenmerk vertoont (zoals bepaald door de hoge-precisie standaardtest). Uiteindelijk krijg je vier hoeveelheden. De mensen met karakteristieke Y hebben positieve resultaten opgeleverd echte positieven (VP). De mensen met kenmerkende Y hebben negatieve resultaten opgeleverd valse negatieven (FN). De mensen die geen karakteristieke Y hebben, leverden positieve resultaten op valse positieven (FP). Mensen die geen karakteristieke Y hebben, leverden negatieve resultaten op echte negatieven (VN). Stel dat u de RPR-test hebt toegepast op de 1000 patiënten. Van de 100 patiënten met syfilis, 95 van hen positief getest en 5 van hen negatief. Van de 900 patiënten zonder syfilis waren er 90 positief en 810 waren negatief. In dit geval VP = 95, FN = 5, FP = 90 en VN = 810.

6

Om de gevoeligheid te berekenen, deelt u VP tussen (VP + FN). In het vorige geval zouden we 95 / (95 + 5) = 95% behalen. De gevoeligheid stelt ons in staat om de waarschijnlijkheid te kennen dat de test een positief resultaat zal opleveren voor iemand die het kenmerk presenteert. Met andere woorden, van alle mensen met het kenmerk, welke verhouding levert een positief resultaat op? Als we 95% krijgen, dan is de gevoeligheid redelijk goed.

7

Om de specificiteit te berekenen, deelt u VN tussen (FP + VN). In het vorige geval zouden we 810 / (90 + 810) = 90% behalen. De specificiteit stelt ons in staat om de waarschijnlijkheid te kennen dat de test een negatief resultaat zal opleveren voor iemand die het kenmerk niet heeft. Met andere woorden, van alle mensen zonder het kenmerk, welk deel zal een negatief resultaat opleveren? Als we 90% krijgen, dan is de specificiteit vrij goed.

8

Om de positief voorspellende waarde (VPP) te berekenen, deelt u VP tussen (VP + FP). In het vorige geval zouden we 95 / (95 + 90) = 51,4% behalen. De positief voorspellende waarde stelt ons in staat om de waarschijnlijkheid te kennen dat iemand de karakteristiek heeft als deze een positief resultaat geeft in de test. Met andere woorden, van alle mensen die positieve testresultaten hebben gegeven, welk deel heeft het kenmerk eigenlijk? Als we 51,4% krijgen als VPP, betekent dit dat een persoon die een positief resultaat geeft in de test, een kans heeft van 51,4% om daadwerkelijk de ziekte te hebben.

9

Om de negatief voorspellende waarde (NPV) te berekenen, deelt u VN tussen (VN + FN). In het vorige geval zouden we 810 / (810 + 5) = 99,4% behalen. De negatief voorspellende waarde stelt ons in staat om de waarschijnlijkheid te kennen dat iemand de karakteristiek niet heeft als deze een negatief resultaat in de test oplevert. Met andere woorden, van alle mensen die in de test een negatief resultaat hebben gegeven, welk deel heeft het kenmerk eigenlijk niet? Als we 99,4% als NPV krijgen, betekent dit dat een persoon die een negatief resultaat in de test geeft, een kans van 99,4% heeft om de ziekte niet te hebben.