Como calcular a sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo

Vídeo: Teste diagnóstico: sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e negativo.

Contente

Passos
Método 1 de 1: faça sua própria contagem
Pontas
Avisos

Em qualquer teste realizado em uma determinada população, é importante calcular sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo para determinar a utilidade desse teste no diagnóstico de uma doença ou características de um determinado grupo populacional. Se quisermos usar este teste para investigar as características de uma população selecionada, precisamos saber:

Qual é a probabilidade de o teste detectar Disponibilidade sinais em humanos com características características (sensibilidade)?
Qual é a probabilidade de o teste detectar ausência sinais em humanos sem características características (especificidade)?
Qual é a probabilidade de uma pessoa com positivo o resultado do teste é na verdade há sinais (valor preditivo positivo)?
Qual é a probabilidade de uma pessoa com negativo o resultado do teste é na verdade Não sinais (valor preditivo negativo)?

É muito importante calcular esses valores para determinar se um teste é útil para avaliar as características de uma determinada população... Neste artigo, mostraremos como calcular esses valores.

Passos

Método 1 de 1: faça sua própria contagem

1 Construa uma amostra da população, por exemplo, 1000 pacientes em uma clínica.
2 Identifique a doença ou os sinais que você está pesquisando, como a sífilis.
3 Realize um teste padrão-ouro confiável para determinar a prevalência de doenças ou sinais, como informações sobre a presença de bactérias treponema pálido, obtida em microscópio de campo escuro, levando em consideração o quadro clínico. Use um teste padrão ouro para determinar quem tem e quem não tem. Para maior clareza, vamos supor que 100 sujeitos os tenham, mas 900 não.
4 Projete um teste para a sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo da população de interesse e teste uma amostra da população. Por exemplo, digamos que este seja um teste rápido de reagente de plasma (RPR) para sífilis. Use-o para amostrar 1000 pessoas.
5 Daqueles com sintomas (conforme estabelecido pelo padrão ouro), anote o número de pessoas com resultados positivos e negativos. Teste pessoas que não apresentam sinais da mesma maneira (conforme estabelecido pelo padrão ouro). Você receberá quatro dígitos. Pessoas com sintomas E um resultado positivo são verdadeiro positivo (PI)... Pessoas com sintomas E resultados negativos são falso negativo (LO)... Pessoas sem sinais E um resultado positivo são falso positivo (LP)... Pessoas sem sinais E um resultado negativo são verdadeiro negativo (IR)... Para maior clareza, digamos que você testou 1000 pacientes no RPR. 95 de 100 pacientes com sífilis tiveram resultados positivos e 5 negativos. Dos 900 pacientes que não tinham sífilis, 90 foram positivos e 810 negativos. Neste caso, PI = 95, LO = 5, LP = 90 e IO = 810.
6 Para calcular a sensibilidade, divida o PI por (PI + LO). No caso acima, obtemos 95 / (95 + 5) = 95%. A sensibilidade nos diz a probabilidade de um teste ser positivo em uma pessoa com os sintomas.Entre as pessoas com os sintomas, que proporção terá teste positivo? Uma sensibilidade de 95% é muito boa.
7 Para calcular a especificidade, divida RO por (LP + RO). No caso acima, obtemos 810 / (90 + 810) = 90%. A especificidade nos diz a probabilidade de um teste ser negativo em uma pessoa que não apresenta sintomas. Entre as pessoas sem sintomas, que proporção obterá um resultado negativo? Uma especificidade de 90% é muito boa.
8 Para calcular o valor preditivo positivo (PPV), divida PI por (PI + LP). No caso acima, obtemos 95 / (95 + 90) = 51,4%. O valor preditivo positivo nos diz a probabilidade de uma pessoa com um resultado de teste positivo ter os sintomas. Entre as pessoas com teste positivo, qual proporção realmente apresenta os sintomas? Um VPP de 51,4% significa que se o seu teste for positivo, há 51,4% de chance de que você esteja realmente doente.
9 Para calcular o valor preditivo negativo (NPV), divida RO por (RO + LO). No caso acima, obtemos 810 / (810 + 5) = 99,4%. O valor preditivo negativo nos diz a probabilidade de uma pessoa com um resultado de teste negativo não apresentar sintomas. Entre as pessoas com teste negativo, qual proporção é realmente assintomática? Um HMO de 99,4% significa que se o teste for negativo, há 99,4% de chance de você não estar doente.

Pontas

Bons testes de triagem são altamente sensíveis e ajudam a identificar pacientes que apresentam sintomas. Testes de alta sensibilidade são úteis em diagnóstico diferencial doenças ou sinais se forem negativos. ("SNOUT": desvio de sensibilidade)
Precisão ou eficácia é a porcentagem de resultados de teste estabelecidos com precisão pelo teste, ou seja, (verdadeiro positivo + verdadeiro negativo) / resultados gerais do teste = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
Tente desenhar uma tabela de contingência para tornar mais fácil para você.
Lembre-se de que a sensibilidade e a especificidade são propriedades intrínsecas de um determinado teste que não dependem de um determinado grupo populacional, ou seja, se o teste for realizado em diferentes grupos populacionais, esses dois valores devem permanecer inalterados.
Bons testes de controle têm uma alta especificidade, de modo que os testes não cometerão erros na identificação de pacientes com sintomas. Testes de alta sensibilidade são úteis em diagnósticos doenças ou sinais, se apresentarem resultado positivo. ("SPIN": aprovação da especificidade)
Por outro lado, o valor preditivo positivo e o valor preditivo negativo dependem do nível de prevalência dos sinais entre o grupo populacional selecionado. Quanto menos comuns os sinais, menor o valor preditivo positivo e maior o valor preditivo negativo (uma vez que a prevalência é menor nos casos em que os sinais são menos comuns). Por outro lado, quanto mais frequentes são os sinais, maior é o valor preditivo positivo e menor é o valor preditivo negativo (uma vez que a prevalência é maior nos casos em que os sinais são mais frequentes).
Tente entender bem essas definições.