Hvernig á að reikna út næmi, sértækni, jákvætt forspárgildi og neikvætt forspárgildi

Efni.

Skref
Aðferð 1 af 1: Gerðu þína eigin telja
Ábendingar
Viðvaranir

Í öllum prófunum sem gerðar eru á tilteknum þýði er mikilvægt að reikna út viðkvæmni, sértækni, jákvætt forspárgildi og neikvætt forspárgildi til að ákvarða hversu gagnlegt þetta próf er til að greina sjúkdóm eða eiginleika tiltekins íbúahóps. Ef við viljum nota þetta próf til að rannsaka eiginleika valins íbúa, þurfum við að vita:

Hversu líklegt er að prófið greini Framboð merki hjá mönnum með einkennandi eiginleikar (viðkvæmni)?
Hversu líklegt er að prófið greini fjarveru merki hjá mönnum án einkennandi eiginleikar (sértækni)?
Hverjar eru líkur manneskju með jákvætt niðurstaðan í prófinu er í raun það er merki (jákvætt forspárgildi)?
Hverjar eru líkur manneskju með neikvætt niðurstaðan í prófinu er í raun Nei merki (neikvætt forspárgildi)?

Það er mjög mikilvægt að reikna þessi gildi til að ákvarða hvort próf sé gagnlegt við mat á eiginleikum tiltekins þýðis... Í þessari grein munum við sýna þér hvernig á að reikna þessi gildi.

Skref

Aðferð 1 af 1: Gerðu þína eigin telja

1 Gerðu sýnishorn af íbúum, til dæmis 1000 sjúklingar á heilsugæslustöð.
2 Greindu sjúkdóminn eða merki sem þú ert að rannsaka, svo sem sárasótt.
3 Gerðu áreiðanlegt gullstandard próf til að ákvarða tíðni sjúkdóma eða merkja, svo sem upplýsingar um tilvist baktería föl treponema, fengin með myrkursviði smásjá, að teknu tilliti til klínískrar myndar. Notaðu gullstandard próf til að ákvarða hver hefur og hver ekki. Til glöggvunar skulum við gera ráð fyrir að 100 viðfangsefni hafi þau en 900 ekki.
4 Hannaðu próf fyrir næmi, sértækni, jákvætt forspárgildi og neikvætt forspárgildi áhugafólks og prófaðu sýnishorn af þýði. Til dæmis, segjum að þetta sé hratt plasma hvarfefni (RPR) próf fyrir sárasótt. Notaðu það til að taka sýnishorn af 1000 manns.
5 Af þeim sem eru með einkenni (eins og gullstaðallinn hefur staðfest), skrifaðu niður fjölda fólks með jákvæða og neikvæða niðurstöðu. Prófaðu fólk sem sýnir engin merki á sama hátt (eins og það var staðfest með gullstaðlinum). Þú færð fjórar tölustafir. Fólk með einkenni OG jákvæð niðurstaða er satt jákvætt (PI)... Fólk með einkenni OG neikvæðar niðurstöður er rangt neikvætt (LO)... Fólk án merkja OG jákvæð niðurstaða er rangt jákvætt (LP)... Fólk með engin merki OG neikvæð niðurstaða er satt neikvætt (IR)... Til skýringar, segjum að þú hafir prófað 1000 sjúklinga á RPR. 95 af 100 sjúklingum með sárasótt prófuðu jákvætt og 5 neikvætt. Af þeim 900 sjúklingum sem ekki voru með sárasótt prófuðu 90 jákvæðir og 810 neikvæðir. Í þessu tilfelli, PI = 95, LO = 5, LP = 90 og IO = 810.
6 Til að reikna út næmi, deila PI með (PI + LO). Í ofangreindu tilfelli fáum við 95 / (95 + 5) = 95%. Næmi segir okkur hversu líklegt er að próf sé jákvætt hjá einstaklingi með einkennin.Hvaða hlutfall mun prófa jákvætt meðal fólks með einkennin? Næmi 95% er nokkuð gott.
7 Til að reikna sérstöðu, deila RO með (LP + RO). Í ofangreindu tilfelli fáum við 810 / (90 + 810) = 90%. Sérgrein segir okkur hversu líklegt er að próf sé neikvætt hjá einstaklingi sem hefur engin einkenni. Hvaða hlutfall mun fá neikvæða niðurstöðu meðal fólks án einkenna? Sérgrein 90% er nokkuð góð.
8 Til að reikna út jákvætt forspárgildi (PPV), deila PI með (PI + LP). Í ofangreindu tilfelli fáum við 95 / (95 + 90) = 51,4%. Jákvætt forspárgildi segir okkur hversu líklegt er að einstaklingur með jákvæða niðurstöðu prófsins hafi einkennin. Hvaða hlutfall er í raun með einkennin meðal fólks sem reynir jákvætt? 51,4% PPV þýðir að ef þú prófar jákvætt eru 51,4% líkur á því að þú sért í raun veikur.
9 Til að reikna út neikvætt forspárgildi (NPV), deildu RO með (RO + LO). Í ofangreindu tilfelli fáum við 810 / (810 + 5) = 99,4%. Neikvætt forspárgildi segir okkur hve líklegt er að einstaklingur með neikvæða niðurstöðu prófs hafi engin einkenni. Hvaða hlutfall er raunverulega einkennalaust meðal fólks sem reynir neikvætt? HMO 99,4% þýðir að ef þú prófar neikvæðar eru 99,4% líkur á að þú sért ekki veikur.

Ábendingar

Góð skimunarpróf eru mjög viðkvæm og hjálpa til við að bera kennsl á sjúklinga sem eru með einkenni. Há næmni próf eru gagnleg í mismunagreiningu sjúkdóma eða merki ef þau eru neikvæð. ("SNOUT": frávik næmni)
Nákvæmni eða verkun er hlutfall prófunarniðurstaðna sem nákvæmlega er ákvarðað með prófinu, það er (satt jákvætt + satt neikvætt) / heildarniðurstöður prófs = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
Reyndu að teikna neyðarborð til að auðvelda þér það.
Mundu að næmi og sértækni eru eðlislægir eiginleikar tiltekins prófs sem ekki háð tilteknum íbúahópi, það er að segja, ef prófið er framkvæmt á mismunandi íbúahópum, ættu þessi tvö gildi að vera óbreytt.
Góð eftirlitspróf hafa mikla sérstöðu þannig að prófanir gera ekki mistök við að bera kennsl á sjúklinga með einkenni. Há næmni próf eru gagnleg í greiningu sjúkdóma eða merki, ef þeir sýna jákvæða niðurstöðu. („SPIN“: samþykki á sérstöðu)
Á hinn bóginn fer jákvætt forspárgildi og neikvætt forspárgildi eftir því hversu algeng merki eru meðal valda íbúahópsins. Því sjaldgæfari sem merkin eru, því lægra er jákvætt forspárgildi og því hærra sem neikvætt forspárgildi (þar sem algengi er lægra í þeim tilvikum þar sem merkin eru sjaldgæfari). Aftur á móti, því oftar sem merkin eru, því hærra er jákvætt forspárgildi og því lægra sem neikvætt forspárgildi (þar sem algengi er hærra í þeim tilfellum þar sem merkin eru algengari).
Reyndu að skilja þessar skilgreiningar vel.