Съдържание

• Стъпки
• Метод 1 от 1: Направете своето собствено броене
• Съвети
• Предупреждения

При всеки тест, проведен върху дадена популация, е важно да се изчисли чувствителност, специфичност, положителна прогнозна стойност и отрицателна прогнозна стойност за да се определи колко полезен е този тест при диагностициране на заболяване или характеристики на дадена популационна група. Ако искаме да използваме този тест, за да изследваме характеристиките на избрана популация, трябва да знаем:

• Колко е вероятно тестът да бъде открит Наличност признаци при хората с характерни черти (чувствителност)?
• Колко е вероятно тестът да бъде открит отсъствие признаци при хората без характерни черти (специфичност)?
• Каква е вероятността човек с положителен резултатът от теста всъщност е има знаци (положителна прогнозна стойност)?
• Каква е вероятността човек с отрицателен резултатът от теста всъщност е Не знаци (отрицателна прогнозна стойност)?
  
  

Много е важно да се изчислят тези стойности, за да се определя дали тестът е полезен за оценка на характеристиките на дадена популация... В тази статия ще ви покажем как да изчислите тези стойности.

Стъпки

Метод 1 от 1: Направете своето собствено броене

1. 1 Съставете извадка от населението, например 1000 пациенти в клиника.
2. 2 Идентифицирайте болестта или признаците, които изследвате, като сифилис.
3. 3 Извършете надежден тест за златен стандарт, за да определите разпространението на болести или признаци, като например информация за наличието на бактерии бледа трепонема, получени с помощта на микроскоп с тъмно поле, като се вземе предвид клиничната картина. Използвайте тест за златен стандарт, за да определите кой има и кой не. За яснота, нека приемем, че 100 субекта ги имат, но 900 не.
4. 4 Създайте тест за чувствителността, специфичността, положителната прогнозна стойност и отрицателната прогнозна стойност на интересуващата популация и тествайте извадка от популацията. Например, да кажем, че това е тест за бърз плазмен реагент (RPR) за сифилис. Използвайте го, за да вземете 1000 души.
5. 5 От тези със симптоми (както е установено от златния стандарт), запишете броя на хората с положителни и отрицателни резултати. Тествайте хора, които не показват никакви знаци по същия начин (както е установено от златния стандарт). Ще получите четири цифри. Хората със симптоми И положителен резултат са истински положителен (PI)... Хората със симптоми И отрицателни резултати са фалшиво отрицателен (LO)... Хората без признаци И положителен резултат са фалшиво положителен (LP)... Хората без признаци И с отрицателен резултат са истински отрицателен (IR)... За по -голяма яснота, да речем, че сте тествали 1000 пациенти на RPR. 95 от 100 пациенти със сифилис са положителни и 5 отрицателни. От 900 пациенти, които не са имали сифилис, 90 са положителни и 810 отрицателни. В този случай PI = 95, LO = 5, LP = 90 и IO = 810.
6. 6 За да изчислите чувствителността, разделете PI на (PI + LO). В горния случай получаваме 95 / (95 + 5) = 95%. Чувствителността ни казва колко е вероятно тестът да даде положителен тест при човек със симптомите.Каква част от хората със симптомите ще бъде положителна? Чувствителност от 95% е доста добра.
7. 7 За да се изчисли специфичността, разделете RO на (LP + RO). В горния случай получаваме 810 / (90 + 810) = 90%. Специфичността ни казва колко е вероятно тестът да даде отрицателен тест при човек, който няма симптоми. Сред хората без симптоми какъв дял ще получи отрицателен резултат? 90% специфичност е доста добра.
8. 8 За да се изчисли положителната прогнозна стойност (PPV), разделете PI на (PI + LP). В горния случай получаваме 95 / (95 + 90) = 51,4%. Положителната прогнозна стойност ни показва колко вероятно е човек с положителен резултат от теста да има симптомите. Сред хората, които имат положителен тест, каква част всъщност имат симптомите? PPV от 51,4% означава, че ако тествате положително, има 51,4% шанс наистина да сте болни.
9. 9 За да се изчисли отрицателната прогнозна стойност (NPV), разделете RO на (RO + LO). В горния случай получаваме 810 / (810 + 5) = 99,4%. Отрицателната прогнозна стойност ни показва колко вероятно е човек с отрицателен резултат от теста да няма симптоми. Каква част от хората, които имат отрицателен тест, са наистина без симптоми? HMO от 99,4% означава, че ако дадете отрицателен тест, има 99,4% шанс да не сте болни.

Съвети

• Добрите скринингови тестове са много чувствителни и помагат за идентифициране на пациенти със симптоми. Тестовете с висока чувствителност са полезни при диференциална диагноза заболявания или признаци, ако те са отрицателни. ("SNOUT": отклонение на чувствителността)
• Точност или ефикасност е процентът от резултатите от теста, точно установени от теста, тоест (истински положителни + истински отрицателни) / общи резултати от теста = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
• Опитайте се да начертаете таблица за непредвидени ситуации, за да улесните себе си.
• Не забравяйте, че чувствителността и специфичността са присъщи свойства на даден тест, който не зависят от дадената група население, тоест ако тестът се провежда върху различни групи от населението, тези две стойности трябва да останат непроменени.
• Добрите контролни тестове имат висока специфичност, така че тестването няма да допусне грешки при идентифицирането на пациенти със симптоми. Тестовете с висока чувствителност са полезни при диагностика заболявания или признаци, ако показват положителен резултат. ("SPIN": одобрение на специфичност)
• От друга страна, положителната прогнозна стойност и отрицателната прогнозна стойност зависят от нивото на разпространение на признаците сред избраната група от население. Колкото по -редки са признаците, толкова по -ниска е положителната прогнозна стойност и по -висока е отрицателната прогнозна стойност (тъй като разпространението е по -ниско в случаите, когато знаците са по -рядко срещани). Обратно, колкото по -чести са признаците, толкова по -висока е положителната прогнозна стойност и по -ниска е отрицателната прогнозна стойност (тъй като разпространението е по -високо в случаите, когато признаците са по -чести).
• Опитайте се да разберете добре тези определения.

Предупреждения

• Лесно е да се правят грешки в изчисленията поради невнимание. Проверете внимателно изчисленията си. Таблицата за непредвидени ситуации ще ви помогне в това.