Чутливість, специфічність, позитивна прогностична цінність і негативна прогностична цінність

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 27 из 122Следующая ⇒

Терміни ”чутливість“ та ”специфічність“ використовуються стосовно методів виявлення, описаних у цій главі.

Чутливість інструменту показує кількість тих, у кого стан вважається позитивним. Інструмент, який виявляє низький відсоток випадків, не дуже корисний у визначенні кількості пацієнтів, які повинні отримувати наявні методи ефективного лікування, оскільки багато людей, які повинні отримувати лікування, не роблять цього. Це призводить до недооцінки поширеності розладу, недостатнього лікування, поганого планування і розрахунку витрат на необхідне лікування. Зі збільшенням чутливості інструменту кількість хибно негативних результатів, які він виявляє, зменшується.

Специфічність інструменту стосується пропорції тих, хто не має депресії і їх тест негативний. Це важливо, тому що здоровим людям не пропонують лікування, яке їм не потрібно. Зі збільшенням специфічності інструменту кількість хибно негативних результатів, які він виявляє, зменшується.

Щоб проілюструвати це, з популяції, в якій поширеність депресії становить 10% (тобто 10% населення має депресію в будь-який момент часу), 1000 осіб виконали тест, який має 90% чутливість і 85% специфічність. Відомо, що 100 осіб в цій групі населення страждають на депресію, але тест виявляє тільки 90 (істинно позитивні), залишивши 10 непоміченими (хибно негативні). Відомо також, що 900 осіб не мають депресії, а тест правильно визначає 765 з них (істинно негативні), але визначає 135 неправильно, як таких, хто має депресію (хибно позитивні). Прогностична цінність позитивного результату тесту (кількість правильно визначених осіб з депресію як частку позитивних тестів) становить 40% (90/90 +135), і негативна прогностична цінність (кількість правильно визначених осіб без депресії як частка негативних тестів) становить 98% (765/765 + 10). Таким чином, в цьому прикладі позитивний результат тесту є правильним лише в 40% випадків, в той час як на негативний результат можна покластися в 98% випадків.

Наведений вище приклад ілюструє деякі з основних відмінностей між позитивною і негативною прогностичною цінністю у порівнянні з чутливістю і специфічністю. Як для позитивної, так і негативної прогностичної цінності, поширеність є частиною їх розрахунку (див. Altman & Bland, 1994a). Якщо поширеність розладів в популяції низька, вона, як правило, асоціюється з більш високою негативною прогностичною цінністю і нижчою позитивною прогностичною цінністю. Хоча ці статистичні дані стосуються питань, які більш застосовні до клінічної практики, (наприклад, ймовірність того, що людина з позитивним результатом тесту насправді має депресію), вони в значній мірі залежать від характеристик вибірки населення і не можуть мати універсального застосування (Altman & Bland, 1994a).

З іншого боку, чутливість і специфічність не обов'язково залежать від поширеності депресії (Altman & Bland, 1994b). Наприклад, чутливість пов'язана з ефективністю ідентифікаційного тесту, залежить від особи, яка має депресію. Тому вищі хибно позитивні результати, які часто асоціюються з вибірками популяції з низькою поширеністю, не впливають на такі оцінки. Перевагою цього підходу є те, що чутливість і специфічність можуть бути застосовані для всіх груп населення (Altman & Bland, 1994b). Проте, основним недоліком є те, що лікарям, як правило, такі оцінки важко інтерпретувати.

При описі чутливості і специфічності різних інструментів ГРН визначила значення вище 0,9 як ”відмінні“, від 0,8 до 0,9, як ”хороші“, від 0,5 до 0,7 як ”помірні“, від 0,3 до 0,5, як ”изькі“, і менше 0,3 як ”погані“.

характеристична крива виявлення (ROC- характеристика)

Якості даного інструменту наведені в характеристичній кривій виявлення(ROC), яка показує ділянки чутливості (вираженої у відсотках) проти (100% специфічності) (мал. 4).

Тест з досконалою дискримінацією повинен мати криву ROC, яка проходить через верхній лівий кут, тобто вона буде мати 100% специфічність і буде включати всі істинно позитивні результати без хибно позитивних результатів. Хоча це ніколи не досягається на практиці, площа під кривою (AUC) вимірює, наскільки близько інструмент потрапляє в теоретичний ідеал. Ідеальний тест буде мати AUC 1, а тест з AUC вище 0,5 краще, ніж шанс. Як вже говорилося вище, оскільки ці виміри засновані на чутливості і 100% специфічності, теоретично ці оцінки не впливають на поширеність.

Рис 4: характеристична крива виявлення

Познавательные статьи:



Алгоритмические операторы Matlab

Конструирование и порядок расчёта дорожной одежды

Исследования учёных: почему помогают молитвы?

Почему терпят неудачу многие предприниматели?