Hoe om sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde te bereken

In `n spesifieke toets wat ons vir `n spesifieke bevolking toepas, is dit belangrik om die sensitiwiteit

• Wat is die waarskynlikheid dat die toets die teenwoordigheid van `n eienskap in iemand met die kenmerkende (sensitiwiteit)?
• Wat is die waarskynlikheid dat die toets die afwesigheid van `n eienskap in iemand sonder die kenmerkende (spesifisiteit)?
• Wat is die waarskynlikheid dat iemand met `n resultaat positiewe in die toets het regtig die kenmerk (positiewe voorspellende waarde)?
• Wat is die waarskynlikheid van iemand met `n resultaat negatiewe in die toets het nie regtig die kenmerk (negatiewe voorspellende waarde)?
  
  

Dit is baie belangrik om hierdie waardes te bereken vir Bepaal of `n toets nuttig is om `n spesifieke eienskap in `n spesifieke populasie te meet. Hier sal ons jou wys hoe om hulle te bereken.

stappe

2

Definieer die siekte of kenmerk wat jy belangstel om te analiseer, p. bv. sifilis.

3

Gebruik `n hoë-presisie standaard toets wat gekonsolideer word om die voorkoms van die siekte of kenmerk te bepaal, p. bv. mikroskopiese donkerveld dokumentasie van die teenwoordigheid van die bakterie Treponema pallidum in die skraapsel van `n sifilitiese ulkus, tesame met kliniese bevindinge oor die onderwerp. Benewens, gebruik die hoë-presisie standaard toets om te bepaal wie die funksie bied en wie nie. As voorbeeld, sê ons daar is 100 mense wat daaraan ly en 900 wat nie.

4

Kies `n toets wat jou interesseer en stel jou in staat om sy sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde vir hierdie populasie te bepaal en dit toe te pas op al die mense wat jou gekose monster uitmaak. Byvoorbeeld, jy kan die vinnige plasma-reagien (RPR) -toets kies wat sifilis detecteer en dit in die 1000 mense in jou monster gebruik.

5

Wanneer jy die groep mense wat die eienskappe aanbied (soos bepaal deur die hoë-presisie standaard toets), ontleed, skryf neer hoeveel mense positiewe resultate en hoeveel negatief gegee het. Doen dieselfde wanneer jy die groep mense wat nie die kenmerk aanbied nie analiseer nie (soos bepaal deur die hoë-presisie standaard toets). Uiteindelik sal u vier hoeveelhede kry. Die mense wat kenmerkend Y het positiewe resultate, is die ware positiewe (VP). Die mense wat kenmerkend Y het, het negatiewe resultate opgelewer vals negatiewe (FN). Die mense wat nie kenmerkend is nie Y het positiewe resultate gelewer, is die vals positiewe (FP). Mense wat nie kenmerkend is nie Y het negatiewe resultate gegee, is die ware negatiewe (VN). Sê byvoorbeeld dat jy die RPR-toets toegepas het op die 1000 pasiënte. Van die 100 pasiënte met sifilis het 95 van hulle positief getoets en 5 van hulle negatief. Van die 900 pasiënte sonder sifilis het 90 positiewe resultate opgelewer en 810 negatief. In hierdie geval, VP = 95, FN = 5, FP = 90 en VN = 810.

6

Om die sensitiwiteit te bereken, verdeel VP tussen (VP + FN). In die vorige geval sal ons 95 / (95 + 5) = 95% kry. Die sensitiwiteit stel ons in staat om die waarskynlikheid te kenne dat die toets `n positiewe uitslag sal gee vir iemand wat die eienskap aanbied. Met ander woorde, van al die mense wat die kenmerk het, watter verhouding sal `n positiewe uitslag gee? As ons 95% kry, is die sensitiwiteit redelik goed.

7

Om die spesifisiteit te bereken, verdeel VN tussen (FP + VN). In die vorige geval sal ons 810 / (90 + 810) = 90% kry. Die spesifisiteit laat ons toe om die waarskynlikheid te weet dat die toets `n negatiewe uitslag sal gee vir iemand wat nie die kenmerk het nie. Met ander woorde, van alle mense sonder die eienskap, watter deel sal `n negatiewe uitslag gee? As ons 90% kry, dan is die spesifisiteit redelik goed.

8

Om die positiewe voorspellende waarde (VPP) te bereken, verdeel VP tussen (VP + FP). In die vorige geval sal ons 95 / (95 + 90) = 51.4% kry. Die positiewe voorspellingswaarde stel ons in staat om die waarskynlikheid te ken dat iemand die kenmerk het as dit `n positiewe uitslag in die toets lewer. Met ander woorde, van al die mense wat positiewe toetsuitslae gegee het, watter verhouding het die eienskap regtig? As ons 51.4% as VPP behaal, beteken dit dat `n persoon wat `n positiewe uitslag in die toets lewer, `n waarskynlikheid van 51,4% het om die siekte eintlik te hê.

9

Om die negatiewe voorspellende waarde (NPV) te bereken, verdeel VN tussen (VN + FN). In die vorige geval sal ons 810 / (810 + 5) = 99.4% kry. Die negatiewe voorspellende waarde stel ons in staat om die waarskynlikheid te kenne dat iemand nie die kenmerk het as dit `n negatiewe uitslag in die toets gee nie. Met ander woorde, van al die mense wat negatief getoets het in die toets, watter verhouding het die eienskap nie regtig nie? As ons 99,4% as `n NPV kry, beteken dit dat `n persoon wat negatiewe resultate in die toets het, `n 99.4% waarskynlikheid het om nie die siekte te hê nie.