definíciók:

beteg: pozitív a betegségre

egészséges: negatív a betegségre

True pozitív (TP) = a betegként helyesen azonosított esetek száma

hamis pozitív (FP) = azon esetek száma, amelyeket helytelenül betegként azonosítottak

True negatív (TN) = az egészségesnek helyesen azonosított esetek száma

hamis negatív (Fn) = az egészséges

pontosságként helytelenül azonosított esetek száma: a vizsgálat pontossága az, hogy képes a beteg és az egészséges esetek helyes megkülönböztetésére., A teszt pontosságának becsléséhez minden értékelt esetben ki kell számítanunk a valódi pozitív és a valódi negatív arányát. Matematikailag ezt a következőképpen lehet kijelenteni:

pontosság = TP + TNTP+TN + FP + FN

érzékenység: a teszt érzékenysége az a képessége, hogy helyesen határozza meg a beteg eseteit. A becsléshez ki kell számítanunk a valódi pozitív betegek arányát. Matematikailag ezt a következőképpen lehet kijelenteni:

érzékenység=TPTP+FN

specificitás: a teszt sajátossága az, hogy képes az egészséges esetek helyes meghatározására., Ennek becsléséhez egészséges esetekben ki kell számítanunk a valódi negatív arányát. Matematikailag ezt a következőképpen lehet kijelenteni:

specificitás=TNTN + FP

példák:

1.forgatókönyv

képzeljük el, hogy van egy 100 esetből álló mintánk, 50 egészséges és a többi beteg. Ha egy teszt pozitív lehet minden beteg számára, és negatív lehet az összes egészséges számára, akkor 100% – ban pontos. Az 1. ábrán a nyíl mutatja a tesztet, és pontosan meg tudta különböztetni az egészséges és a beteg állapotát., Ebben a példában a teszt érzékenysége 50 osztva 50 vagy 100% – kal, specifikussága az egészséges emberek meghatározásában 50 osztva 50 vagy 100% – kal.

egy 100% – os pontossággal, érzékenységgel és specificitással rendelkező példateszt vázlatos bemutatása

figyelembe véve az említett statisztikai jellemzőket, ez a vizsgálat alkalmas a betegség szűrésére és végső ellenőrzésére.,

2. Forgatókönyv

Ha a teszt csak diagnosztizálni 25 az 50, a betegek pedig arról számolt be, a többiek, mint az egészséges (2. Ábra); pontosság, érzékenység, valamint a specificitás a következő lesz:

Egy sematikus bemutatása példa teszt 75% – os pontossággal, 50% – át érzékenység, 100% – os specificitás.

pontosság: a 100 vizsgált eset közül a vizsgálat 25 beteget és 50 egészséges esetet tudott helyesen meghatározni. Ezért a vizsgálat pontossága 75, 100 vagy 75% – kal osztva.,

érzékenység: az 50 beteg közül a teszt csak 25-öt diagnosztizált. Ezért érzékenysége 25 osztva 50 vagy 50% – kal.

specificitás: az 50 egészséges ember közül a teszt helyesen rámutatott mind az 50-re. Ezért specifikussága 50 osztva 50 vagy 100% – kal.

ezeknek a statisztikai jellemzőknek megfelelően ez a teszt nem alkalmas szűrési célokra; de alkalmas a betegség végleges megerősítésére.,

3. forgatókönyv

ezúttal feltételezzük, hogy a teszt az 50 egészséges eset közül 25-öt tudott azonosítani, a többieket pedig betegként jelentette (3.ábra). Ebben a forgatókönyvben a pontosság, érzékenység és specificitás a következő lesz:

egy 75% – os pontosságú, 100% – os érzékenységű és 50% – os specificitású példatesztelés vázlatos bemutatása.

pontosság: a 100 vizsgált eset közül a vizsgálat 25 egészséges esetet és 50 beteget tudott helyesen azonosítani., Ezért a vizsgálat pontossága 75, 100 vagy 75% – kal osztva.

érzékenység: az 50 beteg közül a teszt mind az 50-et diagnosztizálta. Ezért érzékenysége 50 osztva 50 vagy 100% – kal.

specificitás: az 50 egészséges esetből a teszt csak 25-re mutatott helyesen. Ezért specifikussága 25 osztva 50 vagy 50% – kal.

ezeknek a statisztikai jellemzőknek megfelelően ez a teszt szűrési célokra alkalmas, de nem alkalmas a betegség végleges megerősítésére.