Sensibilitate vs. specificitate și valoare predictivă

Contenit:

1. Ce este sensibilitatea (rata reală pozitivă)?
2. Ce este specificitatea (rata reală negativă)?
3. Valoare previzibile pozitive
4. Valoare previzibile negative

Ce este un test sensibil?

Sensibilitatea unui test (numită și rata pozitivă adevărată) este definită ca fiind proporția de persoane cu boala care vor avea un rezultat pozitiv. Cu alte cuvinte, un test foarte sensibil este un test care identifică corect pacienții cu o boală. Un test care este 100% sensibil va identifica toți pacienții care au boala respectivă. Este extrem de rar ca un test clinic să fie 100% sensibil. Un test cu o sensibilitate de 90% va identifica 90% dintre pacienții care au boala, dar va rata 10% dintre pacienții care au boala.

Un test foarte sensibil poate fi util pentru a exclude o boală dacă o persoană are un rezultat negativ. De exemplu, un rezultat negativ la un test Papanicolau înseamnă probabil că persoana respectivă nu are cancer de col uterin. Acronimul utilizat pe scară largă este SnNout (sensibilitate ridicată, rezultat negativ = exclude).
Back to Top

Ce este un test specific?

Specificitatea unui test (numită și rata de negativitate reală) este proporția de persoane care nu au boala respectivă și care vor avea un rezultat negativ. Cu alte cuvinte, specificitatea unui test se referă la cât de bine un test identifică pacienții care nu au o boală. Un test care are o specificitate de 100% va identifica 100% dintre pacienții care nu au boala respectivă. Un test care are o specificitate de 90% va identifica 90% dintre pacienții care nu au boala.

Testele cu o specificitate ridicată (o rată mare de rezultate negative adevărate) sunt mai utile atunci când rezultatul este pozitiv. Un test cu specificitate ridicată poate fi util pentru a exclude pacienții care au o anumită boală. Acronimul este SPin (high Specificity, rule in).

Ce este un interval „ridicat”?

Ce se califică drept sensibilitate sau specificitate „ridicată” variază în funcție de test. De exemplu, cut-off-urile pentru testele de tromboză venoasă profundă și embolie pulmonară variază între 200-500 ng/dL (Pregerson, 2016).
Back to Top

Exemplu de sensibilitate ridicată/specificitate scăzută

O mamografie este un test cu sensibilitate ridicată/specificitate scăzută.

În general, testele cu sensibilitate ridicată au o specificitate scăzută. Cu alte cuvinte, acestea sunt bune pentru a depista cazurile reale de boală, dar vin și cu o rată destul de mare de falsuri pozitive. Mamogramele sunt un exemplu de test care, în general, are o sensibilitate ridicată (aproximativ 70-80%) și o specificitate scăzută. Sensibilitatea depinde de mărimea tumorii, de vârsta pacientei și de alți factori. Potrivit Cancer.gov, testul vine, de asemenea, cu o rată destul de mare de fals-pozitiv: jumătate dintre femeile care își fac mamografii anuale în fiecare an, timp de 10 ani, în Statele Unite, vor avea un rezultat fals-pozitiv.

Exemplu de sensibilitate scăzută/specificitate ridicată

Un exemplu de acest tip de test este testul cu dipstick-ul de nitrați folosit pentru a testa infecțiile tractului urinar la pacienții spitalizați (de ex.ex. 27% sensibilitate, 94% specificitate).
Back to Top

Ce este o valoare predictivă pozitivă?

Valoarea predictivă pozitivă (VPP) este probabilitatea ca un rezultat pozitiv într-un test de ipoteză să însemne că există un efect real. Este probabilitatea ca pacienții care au un rezultat pozitiv la un test să aibă într-adevăr boala. Este utilizată în mod obișnuit în testele medicale, unde un rezultat „pozitiv” înseamnă că aveți într-adevăr boala. De exemplu, să spunem că ați fost testat pentru un tip de cancer și că testul a avut o VPP de 15,2%. Asta înseamnă că, dacă testul a ieșit pozitiv, aveți 15,2% șanse să aveți de fapt cancer. Cu alte cuvinte, un rezultat pozitiv al unui test nu înseamnă neapărat că aveți o anumită boală. De exemplu, un rezultat pozitiv la o mamografie poate însemna că șansele dumneavoastră de a avea cancer la sân (adică valoarea predictivă pozitivă) sunt de numai zece procente.

Valoarea predictivă pozitivă este o modalitate (împreună cu specificitatea, sensibilitatea și valorile predictive negative) de a evalua succesul unui test de screening.

Valorile predictive pozitive sunt influențate de cât de frecventă este boala în populația testată; dacă boala este foarte frecventă, este mai probabil ca o persoană cu un rezultat pozitiv al testului să aibă de fapt boala decât dacă o persoană are un test pozitiv într-o populație în care boala este rară.

Calcularea valorii predictive pozitive

Valorile predictive pozitive pot fi calculate în mai multe moduri. Două dintre cele mai comune sunt:

Valoarea predictivă pozitivă = numărul de adevărați pozitivi / numărul de adevărați pozitivi + numărul de falși pozitivi
sau
Valoarea predictivă pozitivă = Sensibilitate x Prevalență / Sensibilitate x prevalență + (1- specificitate) x (1-prevalență)

Sensibilitatea este proporția de persoane cu boala care vor avea un rezultat pozitiv al testului.

Valoarea predictivă poate fi calculată dintr-un tabel de contingență 2×2, ca acesta:

Cele două informații de care aveți nevoie pentru a calcula valoarea predictivă pozitivă sunt încercuite: rata de pozitivitate adevărată (celula a) și rata de pozitivitate falsă (celula b).
Utilizând formula:
Valoare predictivă pozitivă = Rata pozitivă adevărată / (rata pozitivă adevărată + rata pozitivă falsă)*100
Pentru acest set special de date:
Valoare predictivă pozitivă = a / (a + b) = 99 / (99 + 901) * 100 = (99/1000)*100 = 9,9%. Aceasta înseamnă că, dacă ați făcut acest test particular, probabilitatea ca dumneavoastră să aveți de fapt boala este de 9,9%.

Un test bun va avea numere mai mici în celulele b (fals pozitiv) și c (fals negativ). Acest lucru are sens, deoarece un test perfect va avea doar numere în locațiile adevărat pozitive și adevărat negative. În realitate, însă, testele perfecte nu există. În plus, VPP este afectată de prevalența bolii în populație. Cu cât sunt mai multe persoane care au boala, cu atât PPV-ul este mai bun la prezicerea șanselor.

Cu cât este mai mare numărul de persoane care au boala, cu atât PPV-ul este mai bun la prezicerea șanselor.

Următoarea imagine (prin amabilitatea Wikipedia) arată un PPV de doar 10%, obținut prin împărțirea adevăratelor rezultate pozitive (20) la adevăratele rezultate pozitive (20) și falsele rezultate pozitive (180). Asta înseamnă că acest test prezintă riscul unei rate ridicate de fals pozitiv.

Valoarea predictivă pozitivă poate fi calculată din orice tabel de contingență. Calculatorul de validitate online de pe această pagină BU.EDU (derulați până în partea de jos a paginii) va calcula valorile predictive pozitive folosind un tabel de contingență.

Valoarea predictivă pozitivă vs. sensibilitatea unui test

Definiția valorii predictive pozitive este similară cu cea a sensibilității unui test, iar cele două sunt adesea confundate. Cu toate acestea, VPP este utilă pentru pacient, în timp ce sensibilitatea este mai utilă pentru medic. Valoarea predictivă pozitivă vă va spune care sunt șansele de a avea o boală dacă aveți un rezultat pozitiv. Acest lucru poate fi util pentru a vă spune dacă ar trebui să vă panicați sau nu. Pe de altă parte, sensibilitatea unui test este definită ca fiind proporția de persoane cu boala respectivă care vor avea un rezultat pozitiv. Acest fapt este foarte util pentru medici atunci când decid ce test să folosească, dar are puțină valoare pentru dumneavoastră dacă rezultatul testului este pozitiv.
Back to Top

Valoarea predictivă negativă

Valoarea predictivă negativă este probabilitatea ca persoanele care obțin un rezultat negativ al testului să nu aibă cu adevărat boala. Cu alte cuvinte, este probabilitatea ca un rezultat negativ al testului să fie corect.

Formula pentru a găsi valoarea predictivă negativă este:
Valoare predictivă negativă = Rata negativă adevărată / (rata negativă adevărată + rata negativă falsă)*100

Pentru setul de date de mai sus:
Valoare predictivă negativă = d / (c + d) = 43123 / (32 + 4323) * 100 = (43123/43155)*100 = 99.9%. Asta înseamnă că, dacă ați făcut acest test particular și ați primit un rezultat negativ, probabilitatea ca dumneavoastră să nu aveți boala este de 99,9%.

Beyer, W. H. CRC Standard Mathematical Tables, 31st ed. (Tabele matematice standard). Boca Raton, FL: CRC Press, pp. 536 și 571, 2002.
Dodge, Y. (2008). The Concise Encyclopedia of Statistics (Enciclopedia concisă de statistică). Springer.
Everitt, B. S.; Skrondal, A. (2010), The Cambridge Dictionary of Statistics, Cambridge University Press.
Kotz, S.; et al., eds. (2006), Encyclopedia of Statistical Sciences, Wiley.

——————————————————————————

Nevoie de ajutor cu o temă pentru acasă sau o întrebare de test? Cu Chegg Study, puteți obține soluții pas cu pas la întrebările dvs. de la un expert în domeniu. Primele 30 de minute cu un tutore Chegg sunt gratuite!