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.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *