Com es calcula la sensibilitat, l’especificitat, el valor predictiu positiu i el valor predictiu negatiu

Content

Passos
Mètode 1 d'1: feu el vostre propi recompte
Consells
Advertiments

En qualsevol prova realitzada amb una població determinada, és important calcular-la sensibilitat, especificitat, valor predictiu positiu i valor predictiu negatiu per tal de determinar la utilitat d’aquesta prova per diagnosticar una malaltia o les característiques d’un grup de població determinat. Si volem utilitzar aquesta prova per investigar les característiques d’una població seleccionada, hem de saber:

Quina probabilitat detecta la prova? Disponibilitat signes en humans amb trets característics (sensibilitat)?
Quina probabilitat detecta la prova? absència signes en humans sense trets característics (especificitat)?
Quina és la probabilitat d’una persona amb positiu el resultat de la prova és realment hi ha signes (valor predictiu positiu)?
Quina és la probabilitat d’una persona amb negatiu el resultat de la prova és realment No signes (valor predictiu negatiu)?

És molt important calcular aquests valors per tal de determinar si una prova és útil per avaluar les característiques d’una determinada població... En aquest article, us mostrarem com calcular aquests valors.

Passos

Mètode 1 d'1: feu el vostre propi recompte

1 Construeix una mostra de la població, per exemple, 1.000 pacients en una clínica.
2 Identifiqueu la malaltia o els signes que esteu investigant, com ara la sífilis.
3 Realitzeu una prova d’or estàndard fiable per determinar la prevalença de malalties o signes, com ara informació sobre la presència de bacteris treponema pàl·lid, obtinguda mitjançant un microscopi de camp fosc, tenint en compte el quadre clínic. Feu servir una prova d’or estàndard per determinar qui té i qui no. Per claredat, suposem que 100 subjectes en tenen, però 900 no.
4 Dissenyeu una prova de sensibilitat, especificitat, valor predictiu positiu i valor predictiu negatiu de la població d’interès i proveu una mostra de la població. Per exemple, diguem que es tracta d’una prova ràpida de reactiu de plasma (RPR) per a la sífilis. Feu-lo servir per provar 1.000 persones.
5 Entre els que presenten símptomes (tal com estableix l’estàndard d’or), escriviu el nombre de persones amb resultats positius i negatius. Proveu les persones que no mostren cap signe de la mateixa manera (tal com estableix el patró daurat). Rebrà quatre dígits. Les persones amb símptomes I un resultat positiu ho són veritable positiu (PI)... Les persones amb símptomes I resultats negatius ho són fals negatiu (LO)... Les persones sense signes I un resultat positiu ho són fals positiu (LP)... Les persones sense signes I un resultat negatiu ho són veritable negatiu (IR)... Per claredat, suposem que heu provat 1.000 pacients amb RPR. 95 de cada 100 pacients amb sífilis van donar positiu i 5 negatius. Dels 900 pacients que no tenien sífilis, 90 van donar positiu i 810 negatius. En aquest cas, PI = 95, LO = 5, LP = 90 i IO = 810.
6 Per calcular la sensibilitat, dividiu el PI per (PI + LO). En el cas anterior, obtenim un 95 / (95 + 5) = 95%. La sensibilitat ens indica la probabilitat que una prova doni positiu a una persona amb símptomes.Quina proporció donarà positiu entre les persones amb símptomes? Una sensibilitat del 95% és força bona.
7 Per calcular l'especificitat, divideix RO per (LP + RO). En el cas anterior, obtenim 810 / (90 + 810) = 90%. L’especificitat ens indica la probabilitat que una prova doni resultat negatiu en una persona que no presenta símptomes. Quina proporció obtindrà un resultat negatiu entre les persones sense símptomes? Una especificitat del 90% és força bona.
8 Per calcular el valor predictiu positiu (PPV), divideix PI per (PI + LP). En el cas anterior, obtenim un 95 / (95 + 90) = 51,4%. El valor predictiu positiu ens indica la probabilitat que una persona amb un resultat positiu de la prova tingui els símptomes. Entre les persones que donen positiu, quina proporció té realment els símptomes? Un PPV del 51,4% significa que si es dóna positiu, hi ha un 51,4% de probabilitats que estigui realment malalt.
9 Per calcular el valor predictiu negatiu (VAN), divideix RO per (RO + LO). En el cas anterior, obtenim 810 / (810 + 5) = 99,4%. El valor predictiu negatiu ens indica la probabilitat que una persona amb un resultat de prova negatiu no tingui símptomes. Quina proporció és realment sense símptomes entre les persones que donen proves negatives? Un HMO del 99,4% significa que, si proveu negatiu, hi ha un 99,4% de probabilitats que no estigueu malalt.

Consells

Les bones proves de detecció són molt sensibles i ajuden a identificar els pacients que presenten símptomes. Les proves d’alta sensibilitat són útils a diagnòstic diferencial malalties o signes si són negatius. ("SNOUT": desviació de la sensibilitat)
Precisió o eficàcia és el percentatge de resultats de la prova establert amb precisió per la prova, és a dir, (veritable positiu + veritable negatiu) / resultats globals de la prova = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
Intenteu dibuixar una taula de contingències per facilitar-vos-la.
Recordeu que la sensibilitat i l’especificitat són propietats intrínseces d’una prova determinada que no depenen del grup de població donat, és a dir, si la prova es realitza en grups de població diferents, aquests dos valors haurien de mantenir-se sense canvis.
Les bones proves de control tenen una alta especificitat, de manera que les proves no cometran errors en identificar pacients amb símptomes. Les proves d’alta sensibilitat són útils a diagnòstic malalties o signes, si presenten un resultat positiu. ("SPIN": aprovació de l'especificitat)
D'altra banda, el valor predictiu positiu i el valor predictiu negatiu depenen del nivell de prevalença de signes entre el grup de població seleccionat. Com menys freqüents són els signes, més baix és el valor predictiu positiu i més alt és el valor predictiu negatiu (ja que la prevalença és menor en els casos en què els signes són menys freqüents). Per contra, com més freqüents són els signes, més alt és el valor predictiu positiu i menor és el valor predictiu negatiu (ja que la prevalença és més alta en els casos en què els signes són més freqüents).
Intenteu entendre bé aquestes definicions.