Sisältö

• On erittäin tärkeää laskea nämä arvot sen määrittämiseksi, onko testi hyödyllinen tietyn ominaisuuden mittaamiseksi tietyssä populaatiossa. Tässä artikkelissa kerrotaan kuinka nämä arvot lasketaan.
• Edellä mainitussa tapauksessa se olisi 810 / (810 + 5) = 99,4%. Negatiivinen ennustava arvo kertoo meille kuinka todennäköistä on, että jollain ei ole ominaisuutta, jos testi on negatiivinen. Mikä osuus kaikista ihmisistä, joilla on ollut negatiivinen tulos, ei oikeastaan ​​ole ominaista? 99,4% NPV tarkoittaa, että jos testisi on negatiivinen, sinulla on 99,4% todennäköisyys, että sinulla ei ole tautia.
• Positiiviset ja negatiiviset ennustavat arvot päinvastoin riippuvat ominaisuuden yleisyydestä tietyssä populaatiossa. Mitä harvinaisempi ominaisuus, sitä alhaisempi positiivinen ennustearvo ja sitä suurempi negatiivinen ennustearvo (koska harvinaisten ominaisuuksien ennakoitu todennäköisyys on pieni). Sitä vastoin: mitä yleisempi ominaisuus, sitä suurempi positiivinen ennustearvo ja alhaisempi negatiivinen ennustearvo (koska yleisin ominaisuuksille ennakoitu todennäköisyys on suuri).

Kuinka laskea herkkyys, spesifisyys, positiivinen ennustearvo ja negatiivinen ennustearvo. Jokaisessa tietylle tietylle väestölle annetussa testissä on tärkeää laskea herkkyyshttp: //en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and _... Jokaisessa tietylle väestölle annetussa testissä on tärkeää laskeaherkkyys , aerityispiirteet ,positiivinen ennustearvo se onnegatiivinen ennustava arvo

• , jotta voidaan määrittää, kuinka hyödyllistä testi on havaita tietyn populaation sairauksia tai ominaisuuksia. Jos haluat käyttää testiä tiettyjen ominaisuuksien tutkimiseksi populaation otoksessa, on tärkeää tietää: Kuinka todennäköistä testi havaitaanläsnäolo jollekin ominaisuudellekanssa ominaisuus ()?
• herkkyys Kuinka todennäköistä testi havaitaanpoissaolo jollekin ominaisuudelleilman ominaisuus ()?
• erityispiirteet Kuinka todennäköistä on, että joku tuloksellapositiivinen testissä todellaomistaa ominaisuus ()?
• positiivinen ennustearvo Kuinka todennäköistä on, että joku tuloksellanegatiivinen testissä todellaei ole ominaisuus ()?
  
  

negatiivinen ennustava arvo

On erittäin tärkeää laskea nämä arvot sen määrittämiseksi, onko testi hyödyllinen tietyn ominaisuuden mittaamiseksi tietyssä populaatiossa. Tässä artikkelissa kerrotaan kuinka nämä arvot lasketaan.

1. 

   AskeleetAseta otos väestöstä.

2. 

   
   
   Esimerkki: 1000 potilasta klinikasta.Määrittele sairaus tai mielenkiintoinen piirre.

3. 

   
   
   Esimerkki: syfilis.Sinulla on vakiintunut kultastandardi taudin tai piirteiden esiintyvyyden määrittämiseksi. Esimerkki: mikroskooppinen tummakentän dokumentointi bakteerien läsnäolostaTreponema pallidum

4. 

   syfilis-haavanäytteitä yhteistyössä kliinisten havaintojen kanssa. Käytä kultakuviota määrittääksesi, jolla on piirre ja kuka ei. Oletetaan esimerkiksi, että 100 henkilöllä on se ja 900 ei.Saa testin, joka määrittää tämän populaation herkkyyden, spesifisyyden, positiivisen ennustavan arvon ja negatiivisen ennustearvon, ja suorita se kaikille populaationäytteessä.

5. 

   Esimerkki: jos se on nopeaa plasmareagenssitestiä (RPR), joka etsii sifilistä, käytä sitä näytteen 1000 ihmisen kanssa.Ihmisille, joilla on ominaisuus (kultastandardin mukaan määritetty), kirjaa positiivisten testien lukumäärä ja negatiivisten kokeiden lukumäärä.

6. 

   Tee samoin ihmisille, joilla ei ole ominaisuutta (kultastandardin mukaan). Loppujen lopuksi on neljä numeroa. Ihmiset, joilla on luonteenomainen positiivinen tulos, ovat tosi positiivisia (TP). Ihmiset, joilla on ominaista JA negatiivinen tulos, ovat vääriä negatiivisia (FN). Ihmiset, joilla ei ole E-positiivista ominaisuutta, ovat vääriä positiivisia (FP). Ihmiset, joilla ei ole ominaista JA negatiivista tulosta, ovat todellisia negatiivisia (TN). Esimerkki: Oletetaan, että olet tehnyt RPR-testin 1000 potilaalle. Niistä 100: sta, joilla on syfilis, 95 testattiin positiivisena ja 5 negatiivisena. Niistä 900 potilaasta, joilla ei ollut syfilistä, 90 osoitti positiivista ja 810 negatiivista. Tässä tapauksessa: TP = 95, FN = 5, FP = 90 ja TN = 810.Voit laskea herkkyyden jakamalla TP: llä (TP + FN).

7. 

   Yllä olevassa tapauksessa se olisi 95 / (95 + 5) = 95%. Herkkyys kertoo meille kuinka todennäköistä on, että testi on positiivinen jollekin ominaisuudelle. Mikä osuus kaikista ihmisistä, joilla on ominaisuus, on positiivinen? 95%: n herkkyys on erittäin hyvä.Laske spesifisyys jakamalla TN: llä (FP + TN).

8. 

   Edellä mainitussa tapauksessa se olisi 810 / (90 + 810) = 90%. Spesifisyys kertoo meille, kuinka todennäköistä on, että testi on negatiivinen henkilölle, jolla ei ole ominaisuutta.Mikä osuus kaikista ihmisistä, joilla ei ole ominaisuutta, on negatiivinen? 90%: n spesifisyys on erittäin hyvä.Laskeaksesi positiivinen ennustava arvo (PPV), jaa TP: llä (TP + FP).

9. 

   Yllä olevassa tapauksessa se olisi 95 / (95 + 90) = 51,4%. Positiivinen ennustava arvo kertoo meille, kuinka todennäköistä on, että henkilöllä on ominaisuus, jos testi on positiivinen. Minkä verran kaikista positiivisen testin omaavista ihmisistä on? 51,4% PPV tarkoittaa, että jos tuloksesi on positiivinen, sinulla on 51,4% todennäköisyys saada sairaus todella.Laskeaksesi negatiivisen ennustearvon (NPV), jaa TN: llä (TN + FN).

Edellä mainitussa tapauksessa se olisi 810 / (810 + 5) = 99,4%. Negatiivinen ennustava arvo kertoo meille kuinka todennäköistä on, että jollain ei ole ominaisuutta, jos testi on negatiivinen. Mikä osuus kaikista ihmisistä, joilla on ollut negatiivinen tulos, ei oikeastaan ​​ole ominaista? 99,4% NPV tarkoittaa, että jos testisi on negatiivinen, sinulla on 99,4% todennäköisyys, että sinulla ei ole tautia.

• vinkkejä
• Hyvissä valintatesteissä on korkea herkkyys, koska haluat kattaa kaikki, joilla on ominaisuus. Koet, joilla on korkea herkkyys, ovat hyödyllisiä ja hyödyllisiä sairauksien tai ominaisuuksien poissulkemiseksi, jos ne ovat negatiivisia.tarkkuus
• , tai hyötysuhde, on prosenttiosuus testissä oikein tunnistetuista tuloksista, toisin sanoen (todellinen positiivinen + todellinen negatiivinen) / kokonaistulokset = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN).
• Yritä tehdä 2x2-taulukko helpottaaksesi asioita.
• Hyvällä vahvistustestillä on korkea spesifisyys, koska haluat, että testi on spesifinen ja älä sekoita niitä, joilla ei ole ominaisuutta, sanomalla, että heillä on se. Kokeet, joilla on erittäin korkea spesifisyys, ovat hyödyllisiä vahvistamaan sairauksien tai ominaisuuksien läsnäolo, jos ne ovat positiivisia.
• Tiedä, että herkkyys ja spesifisyys ovat tietyn testin luontaisia ​​ominaisuuksia eivätkä ole riippuvaisia ​​tietystä populaatiosta, ts. Näiden kahden arvon on oltava samat, kun samaa testiä sovelletaan eri populaatioille.
• Yritä ymmärtää käsitteet hyvin.

Positiiviset ja negatiiviset ennustavat arvot päinvastoin riippuvat ominaisuuden yleisyydestä tietyssä populaatiossa. Mitä harvinaisempi ominaisuus, sitä alhaisempi positiivinen ennustearvo ja sitä suurempi negatiivinen ennustearvo (koska harvinaisten ominaisuuksien ennakoitu todennäköisyys on pieni). Sitä vastoin: mitä yleisempi ominaisuus, sitä suurempi positiivinen ennustearvo ja alhaisempi negatiivinen ennustearvo (koska yleisin ominaisuuksille ennakoitu todennäköisyys on suuri).

• varoitukset