Iga konkreetsele populatsioonile tehtud testi puhul on oluline arvutada tundlikkus, spetsiifilisus, positiivne ennustusväärtus ja negatiivne ennustusväärtus, et teha kindlaks, kui kasulik on test haiguse või tunnuse tuvastamiseks antud populatsioonis. Kui soovime testi kasutada konkreetse tunnuse testimiseks valimipopulatsioonis, tahaksime teada: kui tõenäoline on, et test tuvastab tunnuse olemasolu kellelgi, kellel on see tunnus (tundlikkus)? Kui tõenäoline on test tuvastada tunnuse puudumist kellelgi, kellel puudub tunnus (spetsiifilisus)? Kui tõenäoline on, et positiivse testitulemusega inimesel on tegelikult see omadus (positiivne ennustav väärtus)? Kui tõenäoline on, et negatiivse testitulemusega inimesel seda omadust tegelikult ei ole (negatiivne ennustusväärtus)? Need väärtused on väga olulised arvutamiseks, et teha kindlaks, kas test on kasulik konkreetse tunnuse mõõtmiseks antud populatsioonis. See artikkel näitab, kuidas neid väärtusi arvutada.
1
Määrake populatsioon valimiks, nt. 1000 patsienti kliinikus.
2
Määratlege huvipakkuv haigus või tunnus, nt. süüfilis.
3
Omama väljakujunenud kullastandardi testi haiguse või tunnuse levimuse määramiseks, nt. tumevälja mikroskoopiline dokumentatsioon Treponema pallidum bakteri esinemise kohta süüfilise haavandilt maha võetud kriimustustest koostöös kliiniliste leidudega. Kasutage kuldstandardi testi, et teha kindlaks, kellel on tegelane ja kellel mitte. Näiteks oletame, et 100 inimesel on see olemas ja 900 inimesel mitte.
4
Tehke test, mis teid huvitab selle populatsiooni tundlikkuse, spetsiifilisuse, positiivse ennustusväärtuse ja negatiivse ennustusväärtuse määramisest, ning viige see test läbi kõigi valitud populatsiooni valimisse kuuluvate inimestega. Näiteks olgu selleks testiks kiire plasmareagiini (RPR) test süüfilise skriinimiseks. Kasutage seda 1000 valimisse kuuluva inimese testimiseks.
5
Inimeste puhul, kellel on see omadus (nagu on määratud kullastandardiga), märkige üles positiivse testiga inimeste arv ja negatiivsete inimeste arv. Tehke sama inimestega, kellel pole seda omadust (kullastandardi järgi). Saate lõpuks neli numbrit. Tõelised positiivsed (TP) on inimesed, kellel on tunnused JA positiivsed tulemused. Inimesed, kellel on iseloomulik JA testitud negatiivne tulemus, on valenegatiivsed (FN). Inimesed, kellel ei ole tunnust JA positiivset tulemust, on valepositiivsed (FP). Inimesed, kellel pole tunnust JA testitud negatiivset, on tõelised negatiivsed (TN). Oletame näiteks, et tegite RPR-testi 1000 patsiendiga. 100 süüfilisega patsiendi hulgast oli 95 test positiivne ja 5 negatiivne. 900 süüfiliseta patsiendi hulgas oli 90 positiivsed ja 810 negatiivsed. Sel juhul TP=95, FN=5, FP=90 ja TN=810.
6
Tundlikkuse arvutamiseks jagage TP väärtusega (TP+FN). Ülaltoodud juhul oleks see 95/(95+5)= 95%. Tundlikkus näitab, kui tõenäoline on, et test on positiivne inimesel, kellel on see omadus. Kui suur osa inimestest, kellel on see omadus, on positiivne? 95% tundlikkus on päris hea.
7
Spetsiifilisuse arvutamiseks jagage TN arvuga (FP+TN). Ülaltoodud juhul oleks see 810/(90+810)= 90%. Spetsiifilisus ütleb meile, kui tõenäoline on, et test on negatiivne inimesel, kellel pole seda omadust. Kui suur osa kõigist selle tunnuseta inimestest on negatiivne? 90% spetsiifilisusest on päris hea.
8
Positiivse ennustava väärtuse (PPV) arvutamiseks jagage TP väärtusega (TP+FP). Ülaltoodud juhul oleks see 95/(95+90)= 51,4%. Positiivne ennustusväärtus ütleb meile, kui tõenäoline on, et kellelgi on see omadus, kui test on positiivne. Kui suur osa inimestest, kelle test on positiivne? 51,4% PPV tähendab, et kui teie testid on positiivsed, on teil 51,4% tõenäosus, et teil haigus tegelikult on.
9
Negatiivse ennustava väärtuse (NPV) arvutamiseks jagage TN arvuga (TN+FN). Ülaltoodud juhul oleks see 810/(810+5)= 99,4%. Negatiivne ennustusväärtus näitab, kui tõenäoline on, et kellelgi pole seda omadust, kui test on negatiivne. Millise osa inimeste hulgast, kelle test on negatiivne, ei oma seda omadust? 99,4% NPV tähendab, et kui teie test on negatiivne, on teil 99,4% tõenäosus, et teil pole haigust.