Jebkuru testu, kas veikts ar noteiktu populāciju, jāspēj aprēķināt jutīgums, specifiskums, pozitīva paredzamā vērtība, un negatīva prognozējošā vērtība, lai noteiktu testu lietderību noteiktas slimības vai populācijas īpašību noteikšanā. Ja mēs vēlamies izmantot testu, lai pārbaudītu noteiktas izlases īpašības, mums jāzina:
- Cik liela ir iespēja atklāt šo testu esamību noteiktas personas īpašības ar šādas īpašības (jutīgums)?
- Cik liela ir iespēja atklāt šo testu prombūtne noteiktas personas īpašības kam nav šīs īpašības (specifika)?
- Cik liela varbūtība ir kādam, kuram ir tādi paši testa rezultāti pozitīvs patiesi ir šīs īpašības (pozitīvā paredzamā vērtība)?
-
Cik iespējams, ka persona, kuras testa rezultāti negatīvs patiesi nav šīs īpašības (negatīvā paredzamā vērtība)?
Šīs vērtības ir ļoti svarīgi aprēķināt noteikt, vai tests ir noderīgs noteiktu īpašību noteikšanai noteiktā populācijā.
Šis raksts parādīs, kā aprēķināt šīs vērtības.
Solis
1. metode no 1: skaitīt sevi
1. solis. Nosakiet populāciju, no kuras tiks ņemti paraugi, piemēram, 1000 pacientu klīnikā
2. solis. Nosakiet vēlamo slimību vai īpašību, piemēram, sifilisu
3. solis. Ir standarta zelta standarts slimību izplatības vai vēlamo īpašību noteikšanai, piemēram, baktērijas Treponema pallidum tumšā lauka mikroskopiskā dokumentācija no sifilītiskās čūlas fragmentiem sadarbībā ar klīniskajiem atklājumiem
Izmantojiet zelta standarta testu, lai noteiktu, kam ir īpašības un kam nav. Piemēram, pieņemsim, ka 100 cilvēkiem ir raksturīga īpašība, bet 900 nav.
4. solis. Veiciet jūs interesējošo testu, lai noteiktu šīs grupas jutīgumu, specifiskumu, pozitīvo paredzamo vērtību un negatīvo paredzamo vērtību
Pēc tam veiciet pārbaudi visiem izlases populācijā. Piemēram, pieņemsim, ka tas ir ātrs plazmas reaģīna tests (RPR), lai pārbaudītu sifilisu. Izmantojiet to, lai pārbaudītu 1000 cilvēkus paraugā.
5. solis. Cilvēkiem, kuriem piemīt īpašības (kā noteikts zelta standartā), pierakstiet to cilvēku skaitu, kuru tests bija pozitīvs, un to cilvēku skaitu, kuriem bija negatīvs tests
Dariet to pašu cilvēkiem, kuriem nav raksturīgo īpašību (kā noteikts zelta standartā). Jums būs četri cipari. Cilvēki, kuriem ir īpašības un testa rezultāti ir pozitīvi, ir patiesi pozitīvi (patiesi pozitīvi vai TP). Cilvēki, kuriem ir īpašības UN testa rezultāti ir negatīvi, ir viltus negatīvi (viltus negatīvi vai FN). Cilvēki, kuriem nav īpašību UN testa rezultāti ir pozitīvi, ir viltus pozitīvi (viltus pozitīvi vai FP). Cilvēki, kuriem nav raksturīgo pazīmju UN testa rezultāti ir negatīvi patiesie negatīvi (patiesie negatīvi vai TN). Piemēram, pieņemsim, ka esat veicis RPR testu 1000 pacientiem. No 100 pacientiem ar sifilisu 95 no tiem bija pozitīvi, bet pārējie 5 bija negatīvi. No 900 pacientiem, kuriem nebija sifilisa, 90 testi bija pozitīvi, bet pārējie 810 bija negatīvi. Šajā gadījumā TP = 95, FN = 5, FP = 90 un TN = 810.
6. solis. Lai aprēķinātu jutību, daliet TP ar (TP+FN)
Iepriekš minētajā piemērā aprēķins ir 95/(95+5) = 95%. Jutīgums norāda, cik liela ir iespēja, ka tests dos pozitīvu rezultātu personai, kurai piemīt šī īpašība. Kāda proporcija starp visiem cilvēkiem, kuriem ir raksturīga īpašība, ir pozitīva? Jutība 95% ir pietiekami laba.
7. solis. Lai aprēķinātu specifiskumu, daliet TN ar (FP+TN)
Iepriekš minētajā piemērā aprēķins ir 810/(90+810) = 90%. Specifiskums stāsta mums par varbūtību, ka tests sniegs negatīvu rezultātu cilvēkam, kuram nav raksturīgās iezīmes. Kāda daļa cilvēku, kuriem nav raksturīgās pazīmes, ir negatīvs? 90% specifika ir pietiekami laba.
8. solis. Lai aprēķinātu pozitīvo paredzamo vērtību (AES), daliet TP ar (TP+FP)
Iepriekš minētajā kontekstā aprēķins ir 95/(95+90) = 51,4%. Pozitīva paredzamā vērtība norāda varbūtību, ka personai būs raksturlielums, ja testa rezultāts būs pozitīvs. Kādai daļai, kam ir pozitīvs tests, īpatnība ir raksturīga? AES 51,4% nozīmē, ka, ja jūsu testa rezultāts ir pozitīvs, varbūtība faktiski ciest no attiecīgās slimības ir 51,4%.
9. solis. Lai aprēķinātu negatīvo paredzamo vērtību (NPN), daliet TN ar (TN+FN)
Iepriekš minētajam piemēram aprēķins ir 810/(810+5) = 99,4%. Negatīva prognozējošā vērtība norāda, cik iespējams, ka personai nav raksturlielumu, ja testa rezultāts ir negatīvs. Kādai daļai no tiem, kuru tests ir negatīvs, faktiski trūkst attiecīgo īpašību? NPN 99,4% nozīmē, ka, ja personas testa rezultāts ir negatīvs, varbūtība, ka šai personai nav slimības, ir 99,4%.
Padomi
- Precizitātevai efektivitāte ir testa rezultātu pareizi identificētā testa rezultātu procentuālā daļa, t.i. (patiess pozitīvs+patiess negatīvs)/kopējais testa rezultāts = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN).
- Labam skrīninga testam ir augsta jutība, jo jūs vēlaties iegūt visu, kam ir noteiktas īpašības. Testi, kuriem ir ļoti augsta jutība, ir noderīgi, lai izslēgtu slimību vai raksturlielumus, ja rezultāts ir negatīvs. ("SNOUT": SENsitivity-rule OUT)
- Mēģiniet izveidot 2x2 galdu, lai būtu vieglāk.
- Saprotiet, ka jutīgums un specifiskums ir testa raksturīgās īpašības Nē ir atkarīgs no esošās populācijas, t.i., abām vērtībām jābūt vienādām, ja vienu un to pašu testu veic dažādām populācijām.
- Labam pārbaudāmības testam ir augsta specifika, jo vēlaties, lai tests būtu specifisks, nevis nepareizi iezīmētu cilvēkus, kuriem nav šīs īpašības, pieņemot, ka viņiem tas ir. Testi, kuriem ir ļoti augsta specifika, ir noderīgi pievienot noteiktām slimībām vai īpašībām, ja rezultāts ir pozitīvs. ("SPIN": specifiskuma noteikums IN)
- No otras puses, pozitīvā un negatīvā paredzamā vērtība ir atkarīga no šīs pazīmes izplatības konkrētā populācijā. Jo retāk tiek meklēts raksturlielums, jo zemāka ir pozitīvā paredzamā vērtība un jo augstāka ir negatīvā paredzamā vērtība (jo retām pazīmēm sākotnējā varbūtība ir zema). No otras puses, jo izplatītāka ir kāda īpašība, jo augstāka ir pozitīvā paredzamā vērtība un zemāka negatīvā paredzamā vērtība (jo kopējās pazīmes sākotnējā testa varbūtība ir augsta).
- Mēģiniet labi izprast šos jēdzienus.
