definicje:
pacjent: dodatni dla choroby
zdrowy: ujemny dla choroby
True positive (TP) = liczba przypadków prawidłowo zidentyfikowanych jako pacjent
fałszywy dodatni (FP) = liczba przypadków nieprawidłowo zidentyfikowanych jako pacjent
True negative (TN) = liczba przypadków poprawnie zidentyfikowanych jako zdrowe
fałszywy ujemny (FN) = liczba przypadków nieprawidłowo zidentyfikowanych jako zdrowe
dokładność: dokładność testu to jego zdolność do prawidłowego rozróżnienia pacjentów i zdrowych przypadków., Aby oszacować dokładność testu, powinniśmy obliczyć proporcję prawdziwych pozytywnych i prawdziwych negatywnych we wszystkich ocenianych przypadkach. Matematycznie można to stwierdzić jako:
dokładność=TP+TNTP+TN+FP+FN
czułość: czułość testu to jego zdolność do prawidłowego określenia przypadków pacjenta. Aby to oszacować, powinniśmy obliczyć odsetek prawdziwie pozytywnych w przypadkach pacjentów. Matematycznie można to stwierdzić jako:
czułość=TPTP+FN
swoistość: specyficzność testu polega na jego zdolności do prawidłowego określenia zdrowych przypadków., Aby to oszacować, powinniśmy obliczyć odsetek prawdziwych negatywnych w zdrowych przypadkach. Matematycznie można to określić jako:
specyficzność=TNTN+FP
przykłady:
scenariusz 1
Wyobraźmy sobie, że mamy próbkę 100 przypadków, 50 zdrowych, a pozostali pacjenci. Jeśli test może być pozytywny dla wszystkich pacjentów i negatywny dla wszystkich zdrowych, jest to w 100% dokładne. Na rysunku 1, strzałka pokazuje test i udało się dokładnie odróżnić zdrowego i pacjenta., W tym przykładzie czułość testu wynosi 50 dzielona przez 50 lub 100%, a jego specyficzność w określaniu osób zdrowych wynosi 50 dzielona przez 50 lub 100%.
schematyczna prezentacja przykładowego testu ze 100% dokładnością, czułością i swoistością
biorąc pod uwagę wspomniane cechy statystyczne, test ten jest odpowiedni zarówno do badań przesiewowych, jak i końcowej weryfikacji choroby.,
Scenariusz 2
jeśli badanie jest w stanie zdiagnozować tylko 25 z 50 pacjentów, a pozostali zostali uznani za zdrowych (ryc. 2); Dokładność, czułość i swoistość będą następujące:
schematyczna prezentacja przykładowego testu z dokładnością 75%, czułością 50% i 100% specyficzności.
dokładność: spośród 100 badanych przypadków, test mógł prawidłowo określić 25 pacjentów i 50 zdrowych przypadków. Dlatego dokładność testu jest równa 75 dzielona przez 100 lub 75%.,
czułość: z 50 pacjentów, test zdiagnozowano tylko 25. Dlatego jego czułość wynosi 25-50%.
specyfika: spośród 50 zdrowych osób test prawidłowo wskazał wszystkie 50. Dlatego jego specyficzność wynosi 50-100%.
zgodnie z tymi cechami statystycznymi test ten nie nadaje się do celów przesiewowych, ale nadaje się do ostatecznego potwierdzenia choroby.,
Scenariusz 3
tym razem Zakładamy, że test był w stanie zidentyfikować 25 z 50 zdrowych przypadków, a pozostałe zgłosiły jako pacjentów (ryc. 3). W tym scenariuszu Dokładność, czułość i swoistość będą następujące:
schematyczna prezentacja przykładowego testu z dokładnością 75%, czułością 100% i swoistością 50%.
dokładność: spośród 100 badanych przypadków, test mógł zidentyfikować 25 zdrowych przypadków i 50 pacjentów prawidłowo., Dlatego dokładność testu jest równa 75 dzielona przez 100 lub 75%.
czułość: spośród 50 pacjentów test zdiagnozował wszystkich 50. Dlatego jego czułość wynosi 50 dzielona przez 50 lub 100%.
specyficzność: z 50 zdrowych przypadków, test prawidłowo wskazał tylko 25. Dlatego jego specyficzność wynosi 25-50%.
zgodnie z tymi cechami statystycznymi test ten nadaje się do celów przesiewowych, ale nie nadaje się do ostatecznego potwierdzenia choroby.