Bereken sensitiwiteit en spesifisiteit
Vir elke toets wat uit `n gegewe bevolking geneem word, is dit belangrik om die sensiviteit
, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde, en negatiewe voorspellende waarde om te bereken hoe nuttig die toets is in die bepaling van die spore van `n siekte of kenmerk van die gegewe bevolking. As ons `n toets wil gebruik om `n spesifieke eienskap van `n monster te bepaal, wil ons graag die volgende ken:- Hoe waarskynlik is dit die toets teenwoordigheid dui `n kenmerk in iemand aan met die kenmerkende (sensitiwiteit)?
- Hoe waarskynlik is dit die toets afwesigheid dui `n eienskap van iemand aan sonder die kenmerkende (spesifisiteit )?
- Hoe waarskynlik is dit dat iemand met `n positiewe toets resultaat wel deeglik die kenmerkende (positiewe voorspellende waarde ) het?
- Hoe waarskynlik is dit dat iemand met `n negatiewe eintlik die resultaat toets (negatiewe voorspellende waarde) nie het?
Hierdie waardes is baie belangrik om te bereken, na bepaal of `n toets nuttig is om `n spesifieke eienskap van `n gegewe bevolking te meet. Hierdie artikel sal demonstreer hoe jy hierdie waardes kan bereken.
stappe
Voer die berekening uit
1
Definieer `n bevolking om te toets, byvoorbeeld 1000 pasiënte in `n kliniek.
2
Definieer die siekte of eienskap waarvoor jy belangstel sifilis.
3
Gaan uit van `n betroubare `goue standaard` as toets ter bepaling van die voorkoms van die siekte of die kenmerk, byvoorbeeld donkerveldmicroscopie-dokumentasie oor die teenwoordigheid van die bakterie Treponema pallidum uit skraapssel van `n sifilis ulkus, in samewerking met kliniese bevindinge. Gebruik die goudstandaard om te bepaal wie die eienskappe het en wie nie. Kom ons sê byvoorbeeld dat dit die geval is met 100 mense en 900 is nie.
4
Kies `n toets waarin jy belangstel vir die bepaling van die sensitiwiteit, spesifisiteit, positief voorspellende waarde en negatief voorspellende waarde vir hierdie bevolking bepaal, en toets almal binne die gekose populasie. Veronderstel dit is byvoorbeeld `n toets op `n vinnige plasma reagens (RPR) om die sifilis teenwoordig te wees. Gebruik dit om 1000 mense binne die bevolking te toets.
5
Vir mense wat die kenmerk het (soos bepaal deur die goudstandaard), registreer die aantal mense positief en die aantal mense het negatief getoets. Doen dieselfde vir mense wat nie die kenmerk het nie (soos bepaal deur die goudstandaard). U sal uiteindelik vier getalle hê. Mense met die kenmerkende EN `n positiewe toets is die regte positiewe (TP). Mense met die kenmerkende EN `n negatiewe toets is die vals negatiewe (FN). Mense sonder die kenmerkende EN `n positiewe toets is die vals positiewe (FP). Mense sonder die kenmerkende EN `n negatiewe toets is die ware negatiewe (TN). Gestel jy het `n RPR-toets in 1000 pasiënte geneem. Onder 100 pasiënte met sifilis het 95 positief en 5 negatief getoets. Onder 900 pasiënte sonder sifilis, 90 getoets positief en 810 negatief. In hierdie geval, TP = 95, FN = 5, FP = 90 en TN = 810.
6
Om die sensitiwiteit te bereken, slaag jy TP (TP + FN). In die geval hierbo, 95 / (95 + 5) = 95%. Die sensitiwiteit vertel ons hoe groot die kans is dat die toets `n positiewe uitslag sal gee aan iemand wat die kenmerk het. Watter persentasie mense met die kenmerk sal positief toets? 95% sensitiwiteit is redelik goed.
7
As jy die spesifisiteit wil bereken, verdeel TN (FP + TN). In die bogenoemde geval dus, 810 / (90 + 810) = 90%. Die spesifisiteit vertel ons hoe waarskynlik dit is dat die toets `n negatiewe uitslag sal gee as iemand nie die kenmerk het nie. Watter persentasie van alle mense sonder die eienskap sal negatief toets? 90% spesifisiteit is redelik goed.
8
Om die positiewe voorspellende waarde (PVW) te bereken, verdeel jou TP (TP + FP). In die bostaande geval word dit 95 / (95 + 90) = 51.4%. Die positiewe voorspellende waarde vertel ons hoe waarskynlik dit is dat iemand met die eienskap positief uit die toets kom. Watter deel van alle positief getoetsde mense toon eintlik die eienskappe? `N PVW van 51,4% beteken dat as jy positief uit die toets kom, het jy die kans om 51,4% te hê dat jy eintlik die siekte het.
9
Om die negatiewe voorspellende waarde (NVW) te bereken, slaag jy TN (TN + FN). In die geval hierbo word dit 810 / (810 + 5) = 99.4%. Die negatiewe voorspellende waarde vertel ons hoe waarskynlik dit is dat iemand nie die kenmerk het as die toets negatief is nie. Watter deel van alle mense wat negatief toets, het nie regtig die kenmerk nie? `N NVW van 99,4% beteken dat as jou toets negatief is, het jy `n 99.4% kans om nie die siekte te hê nie.
wenke
- Akkuraatheid of doeltreffendheid, is die persentasie van toetsuitslae dat correct deur die toets is geïdentifiseer, oftewel (ware positiewes + werklike negatiewe) / totaal van die toetsuitslae = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN).
- Goeie keuringstoetse het `n hoë sensitiwiteit, want jy wil almal met die kenmerk kan aandui. Toetse met `n baie hoë sensitiwiteit is nuttig vir siektes of eienskappe om uit te sluit as die uitslag negatief is. ("snout": SeNsitivity rule OUT)
- Teken `n 2 x 2 tafel om dinge makliker te maak.
- Weet dat sensitiwiteit en spesifisiteit intrinsieke eienskappe van `n bepaalde toets is, en nie hang af van die gegewe bevolking, dws hierdie twee waardes moet dieselfde wees as dieselfde toets op verskillende populasies toegepas word.
- Goeie bevestigingstoetse het `n hoë spesifisiteit, want jy wil hê die toets moet spesifiek wees en nie iemand sonder die punt om positief verkeerd te wees nie. Toetse met `n baie hoë spesifisiteit is nuttig om seker te wees siektes of eienskappe as hulle positief is. ("SPIN": Spesifieke reël IN)
- Aan die ander kant hang die positiewe voorspellingswaarde en negatiewe voorspellende waarde af van die voorkoms van die eienskap in `n gegewe bevolking. Hoe skaarser die karakteristiek, hoe laer die positief en hoe hoër die negatief voorspellende waarde (omdat die waarskynlikheid van die voortest laag is by `n seldsame karakteristiek). Omgekeerd geld dat hoe meer dikwels `n kenmerk hom voordoen, hoe hoër die positief voorspellende waarde en hoe laer die negatief voorspellende waarde (omdat die waarskynlikheid van die voortest hoog is by `n meer algemeen kenmerk).
- Probeer hierdie konsepte goed verstaan.
waarskuwings
- Dit is maklik om slordige foute in die berekening te maak. Gaan jou berekening na. `N 2 x 2 tafel is nuttig hier.
Deel op sosiale netwerke:
Verwante
- Toets jou IK
- Bereken afwyking
- Bereken bevolkingsdigtheid
- Kontroleer of `n nommer `n priemgetal is
- Voeg die nommers van 1 tot N saam
- Bereken die hoogte van `n driehoek
- Bereken die standaardfout
- Bereken `n foutkoers
- Bereken `n groeifaktor
- Bereken `n P-waarde
- Bereken die vertrouensinterval
- Bereken die gemiddelde en standaardafwyking
- Bereken die geweegde gemiddelde
- Bereken molekulêre absorbansie
- Bereken persentasieverandering
- Bereken standaardafwyking
- Assesseer statistiese betekenisvolheid
- Bereken stygingspersentasies
- Bereken die nommer van jou toets
- Toets die voorgereg aflos
- Gebruik `n swangerskapstoets