Definiții:
Pacientul: pozitiv pentru boala
Sanatoasa: negativ pentru boala
Adevărat pozitive (TP) = numărul de cazuri identificate corect ca pacient
Fals pozitive (FP) = numărul de cazuri incorect identificat ca pacient
True negative (TN) = numărul de cazuri identificate corect ca sănătoși
Fals negative (FN) = numărul de cazuri incorect identificate ca fiind sănătos
Precizie: precizia unui test este capacitatea sa de a diferenția pacientului și sănătos cazuri corect., Pentru a estima exactitatea unui test, ar trebui să calculăm proporția de adevărat pozitiv și adevărat negativ în toate cazurile evaluate. Matematic, acest lucru poate fi declarat ca:
precizie=TP+TNTP+TN+FP+FN
sensibilitate: sensibilitatea unui test este capacitatea sa de a determina corect cazurile pacientului. Pentru a estima, ar trebui să calculăm proporția de adevărat pozitiv în cazurile pacienților. Din punct de vedere matematic, acest lucru poate fi declarat ca:
sensibilitate=Tptp+FN
specificitate: specificitatea unui test este capacitatea sa de a determina corect cazurile sănătoase., Pentru a estima, ar trebui să calculăm proporția de adevărat negativ în cazuri sănătoase. Matematic, acest lucru poate fi declarat ca:
specificitate=TNTN+FP
Exemple:
Scenariul 1
Imaginați-vă că avem un eșantion de 100 de cazuri, 50 sănătoși și ceilalți pacienți. Dacă un test poate fi pozitiv pentru toți pacienții și poate fi negativ pentru toți cei sănătoși, este 100% precis. În Figura 1, arrow arată testul și a reușit să diferențieze exact sănătatea și pacientul., În acest exemplu, sensibilitatea testului este de 50 împărțită la 50 sau 100%, iar specificitatea sa în determinarea persoanelor sănătoase este de 50 împărțită la 50 sau 100%.
O prezentare schematică a un exemplu de test cu 100% precizie, sensibilitate și specificitate
Ținând cont de cele menționate caracteristici statistice, acest test este potrivit atât pentru screening-ul și verificarea finală a unei boli.,
Scenariul 2
Dacă testul poate diagnostica doar 25 din cele 50 de pacienți și a raportat pe ceilalți la fel de sănătos (Figura 2); precizia, sensibilitatea și specificitatea va fi după cum urmează:
O prezentare schematică a un exemplu de test cu 75% precizie, 50% sensibilitate și specificitate de 100%.
precizie: din cele 100 de cazuri testate, testul ar putea determina corect 25 de pacienți și 50 de cazuri sănătoase. Prin urmare, precizia testului este egală cu 75 împărțită la 100 sau 75%.,sensibilitate: din cei 50 de pacienți, testul a diagnosticat doar 25. Prin urmare, sensibilitatea sa este de 25 împărțită la 50 sau 50%.
specificitate: din cele 50 de persoane sănătoase, testul a indicat corect toate cele 50. Prin urmare, specificitatea sa este de 50 împărțită la 50 sau 100%.conform acestor caracteristici statistice, acest test nu este potrivit pentru screening; dar este potrivit pentru confirmarea finală a unei boli.,de data aceasta vom presupune că testul a fost capabil să identifice 25 din cele 50 de cazuri sănătoase și le-a raportat pe celelalte ca pacienți (Figura 3). În acest scenariu precizie, sensibilitate și specificitate va fi după cum urmează:
O prezentare schematică a un exemplu de test cu 75% precizie, 100% sensibilitate, și 50% specificitate.
precizie: din cele 100 de cazuri testate, testul ar putea identifica corect 25 de cazuri sănătoase și 50 de pacienți., Prin urmare, precizia testului este egală cu 75 împărțită la 100 sau 75%.sensibilitate: din cei 50 de pacienți, testul a diagnosticat toate cele 50. Prin urmare, sensibilitatea sa este de 50 împărțită la 50 sau 100%.
specificitate: din cele 50 de cazuri sănătoase, testul a indicat corect doar 25. Prin urmare, specificitatea sa este de 25 împărțită la 50 sau 50%.conform acestor caracteristici statistice, acest test este potrivit pentru screening, dar nu este potrivit pentru confirmarea finală a unei boli.