Как вычислить чувствительность, специфичность, положительную прогностическую значимость и отрицательную прогностическую значимость

Загрузить PDF
Загрузить PDF

В любом тесте, проводимом на заданной группе населения, важно подсчитать чувствительность [1] , специфичность [2] , положительную прогностическую значимость [3] и отрицательную прогностическую значимость [4] для того, чтобы определить, насколько полезен этот тест в диагностике заболевания или особенностей данной группы населения. Если мы хотим использовать этот тест для исследования характерных особенностей у отобранной группы населения, нам необходимо знать:

  • С какой вероятностью тест выявит наличие признаков у человека с характерными признаками ( чувствительность )?
  • С какой вероятностью тест выявит отсутствие признаков у человека без характерных признаков ( специфичность )?
  • С какой вероятностью у человека с положительным результатом теста на самом деле есть признаки ( положительная прогностическая значимость )?
  • С какой вероятностью у человека с отрицательным результатом теста на самом деле нет признаков ( отрицательная прогностическая значимость )?

Очень важно подсчитать эти значения для того, чтобы определить, полезен ли тест в оценке характерных особенностей заданной группы населения . В этой статье мы покажем, как подсчитать эти значения.

Метод 1
Метод 1 из 1:

Сделать свой собственный подсчет

Загрузить PDF
  1. {"smallUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images_en\/thumb\/1\/17\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-1.jpg\/v4-460px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-1.jpg","bigUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images\/thumb\/1\/17\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-1.jpg\/v4-728px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-1.jpg","smallWidth":460,"smallHeight":306,"bigWidth":728,"bigHeight":484,"licensing":"<div class=\"mw-parser-output\"><\/div>"}
    Постройте выборочную совокупность населения, например, 1000 пациентов в клинике.
  2. {"smallUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images_en\/thumb\/2\/2a\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-2.jpg\/v4-460px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-2.jpg","bigUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images\/thumb\/2\/2a\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-2.jpg\/v4-728px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-2.jpg","smallWidth":460,"smallHeight":306,"bigWidth":728,"bigHeight":484,"licensing":"<div class=\"mw-parser-output\"><\/div>"}
    Определите заболевание или признаки, являющиеся объектом исследования, к примеру, сифилис.
  3. {"smallUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images_en\/thumb\/6\/6f\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-3.jpg\/v4-460px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-3.jpg","bigUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images\/thumb\/6\/6f\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-3.jpg\/v4-728px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-3.jpg","smallWidth":460,"smallHeight":306,"bigWidth":728,"bigHeight":484,"licensing":"<div class=\"mw-parser-output\"><\/div>"}
    Проведите надежный тест, соответствующий золотому стандарту для того, чтобы определить уровень распространения заболевания или признаков, к примеру, информация о наличии бактерии бледной трепонемы , полученная с помощью темнопольного микроскопа, с учетом клинической картины. Используйте тест, соответствующий золотому стандарту для того, чтобы определить, у кого есть признаки, а у кого нет. Для наглядности предположим, что у 100 испытуемых они есть, а у 900 нет.
  4. {"smallUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images_en\/thumb\/3\/39\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-4.jpg\/v4-460px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-4.jpg","bigUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images\/thumb\/3\/39\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-4.jpg\/v4-728px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-4.jpg","smallWidth":460,"smallHeight":306,"bigWidth":728,"bigHeight":484,"licensing":"<div class=\"mw-parser-output\"><\/div>"}
    Составьте тест по интересующим вас чувствительности, специфичности, положительной прогностической значимости и отрицательной прогностической значимости населения и протестируйте выборочную совокупность населения. Например, пусть это будет быстрый плазма реагент (RPR) тест на сифилис. Используйте его для выборочного тестирования 1000 человек.
  5. {"smallUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images_en\/thumb\/0\/05\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-5.jpg\/v4-460px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-5.jpg","bigUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images\/thumb\/0\/05\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-5.jpg\/v4-728px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-5.jpg","smallWidth":460,"smallHeight":306,"bigWidth":728,"bigHeight":484,"licensing":"<div class=\"mw-parser-output\"><\/div>"}
    Из тех, у кого есть признаки (как установлено золотым стандартом), выпишите количество людей с положительными и отрицательными результатами. Таким же образом протестируйте людей, у которых нет признаков (как установлено золотым стандартом). Вы получите четыре цифры. Люди с признаками И положительным результатом являются истинно положительными (ИП) . Люди с признаками И отрицательным результатом являются ложноотрицательными (ЛО) . Люди без признаков И с положительным результатом являются ложноположительными (ЛП) . Люди без признаков И с отрицательным результатом являются истинно отрицательными (ИО) . Для наглядности предположим, что вы протестировали на RPR 1000 пациентов. У 95 из 100 пациентов, больных сифилисом, был положительный результат, а у 5 – отрицательный. Из 900 пациентов, не больных сифилисом, у 90 был положительный результат, а у 810 – отрицательный. В этом случае ИП=95, ЛО=5, ЛП=90 и ИО=810.
  6. {"smallUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images_en\/thumb\/7\/7e\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-6.jpg\/v4-460px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-6.jpg","bigUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images\/thumb\/7\/7e\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-6.jpg\/v4-728px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-6.jpg","smallWidth":460,"smallHeight":306,"bigWidth":728,"bigHeight":484,"licensing":"<div class=\"mw-parser-output\"><\/div>"}
    В вышеупомянутом случае у нас получится 95/(95+5)= 95%. Чувствительность показывает нам, с какой вероятностью тест покажет положительный результат у человека, имеющего признаки. Среди людей, имеющих признаки, какая доля получит положительный результат? Чувствительность, равная 95% - довольно неплохо.
  7. {"smallUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images_en\/thumb\/d\/dc\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-7.jpg\/v4-460px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-7.jpg","bigUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images\/thumb\/d\/dc\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-7.jpg\/v4-728px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-7.jpg","smallWidth":460,"smallHeight":306,"bigWidth":728,"bigHeight":484,"licensing":"<div class=\"mw-parser-output\"><\/div>"}
    В вышеупомянутом случае у нас получится 810/(90+810)= 90%. Специфичность показывает нам, с какой вероятностью тест покажет отрицательный результат у человека, не имеющего признаков. Среди людей, не имеющих признаков, какая доля получит отрицательный результат? Специфичность, равная 90% - довольно неплохо.
  8. {"smallUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images_en\/thumb\/f\/fc\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-8.jpg\/v4-460px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-8.jpg","bigUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images\/thumb\/f\/fc\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-8.jpg\/v4-728px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-8.jpg","smallWidth":460,"smallHeight":306,"bigWidth":728,"bigHeight":484,"licensing":"<div class=\"mw-parser-output\"><\/div>"}
    Чтобы подсчитать положительную прогностическую значимость (ППЗ), разделите ИП на (ИП+ЛП). В вышеупомянутом случае у нас получится 95/(95+90)= 51.4%. Положительная прогностическая значимость показывает нам, с какой вероятностью человек с положительным результатом будет иметь признаки. Среди людей, имеющих положительный результат, какая доля действительно имеет признаки? ППЗ, равная 51.4%, означает, что если у вас положительный результат, вероятность того, что вы на самом деле больны, равна 51.4%.
  9. {"smallUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images_en\/thumb\/3\/34\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-9.jpg\/v4-460px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-9.jpg","bigUrl":"https:\/\/www.wikihow.com\/images\/thumb\/3\/34\/Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-9.jpg\/v4-728px-Calculate-Sensitivity%2C-Specificity%2C-Positive-Predictive-Value%2C-and-Negative-Predictive-Value-Step-9.jpg","smallWidth":460,"smallHeight":306,"bigWidth":728,"bigHeight":484,"licensing":"<div class=\"mw-parser-output\"><\/div>"}
    Чтобы подсчитать отрицательную прогностическую значимость (ОПЗ), разделите ИО на (ИО+ЛО). В вышеупомянутом случае у нас получится 810/(810+5)= 99.4%. Отрицательная прогностическая значимость показывает нам, с какой вероятностью человек с отрицательным результатом теста не будет иметь признаков. Среди людей, имеющих отрицательный результат, какая доля действительно не имеет признаков? ОПЗ, равная 99.4%, означает, что если у вас отрицательный результат, вероятность того, что вы не больны, равна 99.4%.
    Реклама

Советы

  • Хорошие скрининг-тесты имеют высокую чувствительность и помогают выявить больных, у которых есть признаки. Тесты с высокой чувствительностью полезны в дифференциальной диагностике заболеваний или признаков, если они показывают отрицательный результат. («SNOUT»: отклонение чувствительности)
  • Точность или эффективность – это процентное соотношение результатов теста, точно установленных тестом, то есть (истинно положительные + истинно отрицательные)/общие результаты теста = (ИП+ИО)/(ИП+ИО+ЛП+ЛО).
  • Попробуйте начертить таблицу сопряженности для того, чтобы облегчить себе задачу.
  • Помните, что чувствительность и специфичность – это внутренние свойства данного теста, которые не зависят от заданной группы населения, то есть если тест проводиться на разных группах населения, эти две величины должны оставаться без изменений.
  • Хорошие контрольные тесты имеют высокую специфичность, таким образом, при тестировании не будет допущено ошибок в выявлении пациентов, имеющих признаки. Тесты с высокой чувствительностью полезны в диагностике заболеваний или признаков, если они показывают положительный результат. («SPIN»: одобрение специфичности)
  • С другой стороны, положительная прогностическая значимость и отрицательная прогностическая значимость зависят от уровня распространения признаков среди отобранной группы населения. Чем реже встречаются признаки, тем ниже положительная прогностическая значимость и выше отрицательная прогностическая значимость (так как распространенность ниже в случаях, когда признаки встречаются реже). И наоборот, чем чаще встречаются признаки, тем выше положительная прогностическая значимость и ниже отрицательная прогностическая значимость (так как распространенность выше в случаях, когда признаки встречаются чаще).
  • Постарайтесь хорошо понять эти определения.
Реклама

Предупреждения

  • Легко допустить ошибки в расчетах по невнимательности. Тщательно проверяйте свои подсчеты. В этом вам поможет таблица сопряженности.
Реклама

Дополнительные статьи

Как
найти квадратный корень числа вручную
Как
переводить из двоичной системы в десятичную
Как
найти среднее значение, моду и медиану
Как
вычислить общее сопротивление цепи
Как
перевести миллилитры в граммы
Как
измерить рост без мерной ленты
Как
извлечь квадратный корень без калькулятора
Как
найти множество значений функции
Как
решать кубические уравнения
Как
переводить из десятичной системы счисления в двоичную
Как
проводить действия с дробями
Как
найти область определения и область значений функции
Как
вычислить вероятность
Как
складывать и вычитать квадратные корни
Реклама

Источники

  1. ↑ http://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity
  2. ↑ http://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity
  3. ↑ http://en.wikipedia.org/wiki/Positive_predictive_value
  4. ↑ http://en.wikipedia.org/wiki/Negative_predictive_value
  5. http://wiki.medpedia.com/Sensitivity_and_Specificity
  6. http://findarticles.com/p/articles/mi_m0689/is_1_53/ai_112592269/
  7. http://www.rlo-cetl.ac.uk:8080/open_virtual_file_path/i2529n8103t/index.html

Об этой статье

На других языках
Эту страницу просматривали 17 759 раз.

Была ли эта статья полезной?

Реклама