Belirli bir popülasyon üzerinde gerçekleştirilen herhangi bir test, hesaplayabilmelidir. duyarlılık, özgüllük, Pozitif öngörme değeri, ve negatif tahmin değeri, belirli bir hastalığı veya popülasyon özelliğini tespit etmede testin yararlılığını belirlemek için. Bir örneklem popülasyonunda belirli özellikleri test etmek için bir test kullanmak istiyorsak, bilmemiz gereken şey şudur:
- Bu testin tespit etme olasılığı ne kadardır? varoluş bir kişinin belirli özellikleri ile birlikte bu tür özellikler (hassasiyet)?
- Bu testin tespit etme olasılığı ne kadardır? yokluk bir kişinin belirli özellikleri kim sahip değil bu özellikler (özgüllük)?
- Aynı test sonuçlarına sahip birinin olma olasılığı ne kadardır? pozitif tamamen Sahip olmak bu özellikler (pozitif tahmin değeri)?
-
Test sonuçları olan bir kişinin olumsuz tamamen yok bu özellikler (negatif tahmin değeri)?
Bu değerlerin hesaplanması çok önemlidir. Belirli bir popülasyondaki belirli özellikleri ölçmek için bir testin yararlı olup olmadığını belirlemek.
Bu makale size bu değerlerin nasıl hesaplanacağını gösterecektir.
Adım
Yöntem 1/1: Kendinizi Sayma
Adım 1. Örneklenecek popülasyonu tanımlayın, örneğin bir klinikte 1000 hasta
Adım 2. İstenen hastalığı veya özelliği belirleyin, örneğin sifiliz
Adım 3. Klinik bulgularla işbirliği içinde, hastalık prevalansını veya istenen özellikleri belirlemek için standart bir altın standarda sahip olun, örneğin, Treponema pallidum bakterisinin sifilitik ülser parçalarından karanlık alan mikroskobik dokümantasyonu
Kimin özelliklere sahip olduğunu ve kimin olmadığını belirlemek için altın standart testi kullanın. Örnek olarak, diyelim ki 100 kişi bu özelliğe sahip ve 900 kişi yok.
Adım 4. Bu popülasyon için duyarlılığını, özgüllüğünü, pozitif tahmin değerini ve negatif tahmin değerini belirlemek için ilgilendiğiniz testi gerçekleştirin
Ardından, örnek popülasyondaki herkes için testi yapın. Örneğin, bunun sifiliz taraması için hızlı bir plazma reaktif testi (RPR) olduğunu varsayalım. Bir örnekte 1000 kişiyi test etmek için kullanın.
Adım 5. (Altın standart tarafından belirlenen) özelliklere sahip kişiler için, testi pozitif çıkan ve negatif çıkan kişi sayısını kaydedin
Aynısını (altın standartta tanımlandığı gibi) özelliklere sahip olmayan kişiler için de yapın. Dört numaranız olacak. Özelliklerine sahip olan VE test sonuçları pozitif olan kişiler, gerçek pozitifler (gerçek pozitifler veya TP). Özellikleri VE test sonuçları negatif olan kişiler yanlış negatifler (yanlış negatifler veya FN). Bu özelliklere sahip olmayan VE test sonuçları pozitif olan kişiler yanlış pozitifler (yanlış pozitifler veya FP). Bu özelliklere sahip olmayan VE test sonuçları negatif olan kişiler, gerçek negatifler (gerçek negatifler veya TN). Örneğin, 1000 hasta üzerinde bir RPR testi yaptığınızı varsayalım. Frengi olan 100 hastadan 95'inin testi pozitif, geri kalan 5'i negatifti. Frengi olmayan 900 hastanın 90'ının testi pozitif, kalan 810'unun testi negatif çıktı. Bu durumda TP=95, FN=5, FP=90 ve TN=810.
Adım 6. Hassasiyeti hesaplamak için TP'yi (TP+FN) ile bölün
Yukarıdaki örnekte, hesaplama 95/(95+5)= %95 şeklindedir. Duyarlılık, özelliği taşıyan bir kişi için testin pozitif sonuç verme olasılığının ne kadar olduğunu söyler. Bu özelliğe sahip tüm insanlar arasında, testin hangi oranı pozitiftir? %95 hassasiyet yeterli.
Adım 7. Özgüllüğü hesaplamak için TN'yi (FP+TN)'ye bölün
Yukarıdaki örnekte, hesaplama 810/(90+810)= %90'dır. Spesifiklik, özelliği taşımayan bir kişide bir testin negatif sonuç verme olasılığını anlatır. Bu özelliğe sahip olmayan tüm insanlar arasında, testin hangi oranı negatiftir? %90 özgüllük yeterince iyidir.
Adım 8. Pozitif tahmin değerini (NPP) hesaplamak için TP'yi (TP+FP)'ye bölün
Yukarıdaki bağlamda, hesaplama 95/(95+90) = %51.4'tür. Pozitif bir tahmin değeri, test sonucu pozitifse, bir kişinin o özelliğe sahip olma olasılığını söyler. Testi pozitif çıkan tüm kişiler arasında, gerçekte bu özelliği taşıyanların oranı nedir? NPP %51.4, test sonucunuz pozitifse, söz konusu hastalıktan gerçekten muzdarip olma olasılığının %51,4 olduğu anlamına gelir.
Adım 9. Negatif tahmin değerini (NPN) hesaplamak için TN'yi (TN+FN)'ye bölün
Yukarıdaki örnek için hesaplama 810/(810+5)= %99,4'tür. Negatif bir tahmin değeri, test sonucu negatifse bir kişinin bir özelliğe sahip olma olasılığının ne kadar olduğunu söyler. Negatif test edenler arasında, söz konusu özelliklerden gerçekte hangi oranda yoksundur? NPN %99.4, bir kişinin test sonucu negatifse, o kişide hastalığa sahip olmama olasılığının %99,4 olduğu anlamına gelir.
İpuçları
- Kesinlikveya verimlilik, test tarafından doğru olarak tanımlanan test sonuçlarının yüzdesidir, yani (gerçek pozitif + gerçek negatif)/toplam test sonucu = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN).
- İyi bir tarama testinin duyarlılığı yüksektir, çünkü belirli özelliklere sahip her şeyi elde edebilmek istersiniz. Çok yüksek duyarlılığa sahip testler, sonucun negatif olması durumunda bir hastalığı veya özelliği dışlamak için yararlıdır. ("SNOUT": Duyarlılık kuralı ÇIKIŞ)
- Kolaylaştırmak için 2x2'lik bir tablo oluşturmaya çalışın.
- Duyarlılık ve özgüllüğün testin temel özellikleri olduğunu anlayın. numara mevcut popülasyona bağlıdır, yani aynı test farklı popülasyonlarda yapılırsa iki değer aynı olmalıdır.
- İyi bir doğrulanabilirlik testinin yüksek bir özgüllüğü vardır, çünkü testin spesifik olmasını ve bu özelliğe sahip olmayan kişileri, sahip olduklarını varsayarak yanlış etiketlememenizi istersiniz. Spesifikliği çok yüksek olan testler aşağıdakiler için yararlıdır: içine almak Sonuç pozitifse bazı hastalıklar veya özellikler. ("SPIN": ÖZELLİK-kuralı İÇİ)
- Öte yandan, pozitif tahmin değeri ve negatif tahmin değeri, belirli bir popülasyonda bu özelliğin yaygınlığına bağlıdır. Aranan özellik ne kadar nadir olursa, pozitif tahmin değeri o kadar düşük ve negatif tahmin değeri o kadar yüksek olur (çünkü nadir özellikler için ön test olasılığı düşüktür). Öte yandan, bir karakteristik ne kadar yaygınsa, pozitif tahmin değeri o kadar yüksek ve negatif tahmin değeri o kadar düşük (çünkü ortak özellik için ön test olasılığı yüksektir).
- Bu kavramları iyi anlamaya çalışın.
