Pozitiv "(fp) și" fals negativ "(fn)

Sensibilitatea și specificitatea testului de laborator depind de limitele normelor alese. Cu cât norma este mai mică, cu atât este mai mare sensibilitatea testului; răspunsurile mai pozitive sunt observate la pacienți.





În același timp, numărul răspunsurilor fals pozitive din grupul de control va crește proporțional. Conceptul de normă, ca și conceptul de sănătate, este mai degrabă condiționat.

Este posibil să se definească conceptul de "prag normal" al testului ca concept biologic și medical. Dacă pragul biologic este determinat de variația biologică a parametrului studiat în populație, atunci pragul medical, în primul rând, este determinat de sarcinile clinice care ar trebui rezolvate cu ajutorul intervenției de diagnostic aplicate.

Norma medicală depinde de conceptele moderne ale științei medicale. Deoarece limita superioară a valorilor normale pentru proteina C reactiva (CRP), care este utilizat pentru diagnosticul bolilor inflamatorii este de 10 mg / l, iar în cazul în care, dacă teste noi extrem de sensibile pentru determinarea CRP pentru diagnosticul de angină instabilă sau risc de boli cardiovasculare este de 4 mg / l.

Lactat dehidrogenaza este sintetizată intracelular, și, în mod normal, doar o mică parte a acestei enzime intră în sânge. Când leziuni miocardice (de exemplu, infarct miocardic), ficat (hepatita, ciroza), ca urmare a citoliză (distrugerea celulelor) enzima in sange, care este detectat prin metode de laborator. Norm: copii peste 12 ani și adulți - 250 U / L

TP - exemple pozitive clasificate corect (așa-numitele cazuri cu adevărat pozitive);

TN - exemple negative clasificate corect (cazuri cu adevărat negative);

Exemple pozitive FN, clasificate ca negative (eroare de tip I). Aceasta este așa-numita "permisă falsă" - când evenimentul în care ne interesează nu este în mod eronat detectat (exemple false false);

FP - exemple negative clasificate ca pozitive (eroare de tip II); Aceasta este o detecție falsă, pentru că în lipsa unui eveniment, se ia o decizie cu privire la prezența sa (cazuri false pozitive).

Dați o formulă pentru sensibilitatea diagnostică a simptomului diagnostic (simptom) și

Explicați semnificația statistică a acestei formule. Care este valoarea maximă a sensibilității? În ce condiții o acceptă? Dați un exemplu când este recomandabil să selectați valoarea maximă a sensibilității.

Se = TP / (TP + FN) sensibilitatea diagnostică arată raportul dintre numărul de persoane sănătoase și numărul total de subiecți. Sensibilitatea diagnosticului este proporția rezultatelor testului pozitiv într-un grup (într-o populație) de pacienți bolnavi. Valoarea maximă a sensibilității este 1. Este necesară atunci când valoarea falsă negativă este mică.

SENSIBILITATEA este proporția tuturor pacienților care pot fi identificați utilizând o metodă de diagnosticare.

O metodă bună ar trebui să identifice o mare parte a pacienților.

Dacă testul are o sensibilitate ridicată, atunci prin rezultatul său negativ este posibilă excluderea fiabilă a bolii suspectate. La testarea unui astfel de grup de oameni de testare este imposibil să pierdeți pacienții.

Valoarea maximă este de 100%, cu un test ideal.

Dar, deoarece testul ideal este un concept abstract și chiar și cu cele mai exacte studii (histologia cancerului), există inexactități, valoarea reală a sensibilității nu poate fi mai mare de 99,9%

Valoarea maximă a DS ar trebui utilizată la testarea unei noi metode de diagnosticare (o metodă este comparată cu o sensibilitate ridicată, care este una ideală sau se apropie de ea).

De asemenea, valoarea maximă a DS ar trebui utilizată dacă se examinează un grup de pacienți și este necesară identificarea pacienților cu precizie maximă.

Pentru a testa o nouă metodă de diagnosticare, este necesar să se utilizeze metodele "standardului de aur", care dau cel mai pozitiv rezultat atunci când se diagnostichează patologia corespunzătoare la pacient.

Dacă testul are o sensibilitate ridicată, atunci prin rezultatul său negativ este posibilă excluderea fiabilă a bolii suspectate. La testarea unui astfel de grup de oameni de testare este imposibil să pierdeți pacienții.

proporția rezultatelor testului pozitiv în grupul (în populație) a pacienților

Specificitate: proporția rezultatelor testului negativ la un grup de pacienți sănătoși

Utilizare în examinarea clinică

Un test sensibil dă adesea un rezultat pozitiv în prezența unei boli (ea o detectează). Cu toate acestea, este deosebit de informativ atunci când dă un rezultat negativ, deoarece rareori ratați pacienții cu boala.

Dați o formulă pentru specificitatea diagnosticului simptomului diagnostic (simptom) și explicați semnificația statistică a acestei formule. Care este valoarea maximă a specificității? În ce condiții o acceptă? Dați un exemplu atunci când este recomandabil să alegeți valoarea maximă a specificității.

Dc = TN / TN + FP * 100% (frecvența rezultatelor testelor IE la persoanele care nu suferă de boală).

Specificitate - capacitatea metodei de a nu detecta boala la persoanele care nu o fac.

Sunt preferate teste specifice pentru a confirma un diagnostic deja sugerat pe baza altor date. Un test foarte specific este util în mod special într-o astfel de situație clinică atunci când este periculos să se obțină un rezultat fals pozitiv și numirile ulterioare să dăuneze sănătății pacientului. Rezultatul pozitiv al unui test foarte specific nu se întâmplă aproape niciodată la persoanele sănătoase.

Valoarea maximă a specificității este de 100%, cu condiția ca numărul de rezultate pozitive false să fie zero.

Dați formula pentru valoarea predictivă a rezultatului pozitiv (PPR) al simptomului diagnostic (simptom) și explicați semnificația statistică a acestei formule. Care este valoarea maximă a acestei caracteristici? În ce condiții o acceptă?

Prognosticitatea unui rezultat pozitiv este probabilitatea de a avea o boală la un pacient cu un rezultat pozitiv al testului (proporția pacienților cu un rezultat pozitiv diagnosticat corect).

Acesta este exprimat ca procent din rezultatele pozitive (IP) la numărul total de rezultate pozitive

Un PPR este o măsură a modului în care acest test prezice prezența unei boli la un pacient.

PPR este probabilitatea de a avea o boală la pacient, cu condiția ca acest test să-i dea un rezultat pozitiv.

Predictivitatea utilității unui rezultat pozitiv al testului

Prognozitatea unui rezultat pozitiv al testului

Probabilitatea post-test a unui pacient care suferă de o boală

Valoarea maximă este doar pentru un test ideal:

Testul ideal: POR = 1 și PPR = 1. În practică, nu mai mult de 99,9%

Dați formula pentru valoarea predictivă a rezultatului negativ (POR) al simptomului diagnostic (simptom) și explicați semnificația statistică a acestei formule. Care este valoarea maximă a acestei caracteristici? În ce condiții o acceptă?

Prognoza rezultatului negativ este probabilitatea absenței bolii la un pacient cu un rezultat negativ al testului (proporția pacienților cu un rezultat negativ diagnosticat corect)

Cum sensibilitatea de diagnostic (Se) caracteristica de diagnosticare în cazul în care iagnosticheskaya specificitatea (Sp) crește? Ce este de preferat în diagnosticul de infarct miocardic prin caracteristica de diagnosticare cantitativă (de exemplu, TGO), setarea „prag de normalitate“, la care sensibilitatea de diagnosticare maximă (Se) sau specificitate de diagnostic (SP)? De ce? Da un exemplu (Exemple) atunci când se dorește raportul invers (Se) sau (Sp) și explicați-l (le).

Pentru fiecare boală există un "standard de aur al diagnosticului" - cea mai precisă metodă de diagnoză prin care este posibil să se stabilească prezența sau absența bolii (metoda Korotkov). De regulă, utilizarea metodei de diagnosticare de referință este limitată de inconvenientele sale.

Sensibilitatea (Se) este un indicator cantitativ al capacității unui test de diagnosticare de a recunoaște prezența unei boli, probabilitatea condiționată a unui adevărat "pozitiv", adică probabilitate

obține un rezultat pozitiv al testului într-un subiect cu estimare statistică .EE bolii detectabilă este procentul de TP printre subiectii cu boala. test sensibil ar trebui să fie selectat în cazul în care există riscul ca boala la diagnostic imagine neclară sau restrânge domeniul de aplicare al căutare de diagnostic, eliminând o serie de cauze comune, cu ajutorul unor teste extrem de sensibile. În acest din urmă caz, un test sensibil medic este cel mai informativ, atunci când acesta este negativ.

Specificitatea (Sp) - un indicator cantitativ al capacității unui test de diagnosticare de a recunoaște absența bolii; probabilitatea obținerii unui rezultat negativ al testului la un subiect fără o boală identificabilă. Evaluarea sa statistică este proporția TN la subiecții fără boală. Sunt necesare teste specifice pentru a confirma diagnosticul oferit pe baza altor date. Testele foarte specifice sunt necesare în special dacă un rezultat pozitiv fals poate provoca vătămarea pacientului, de exemplu, ca urmare a tratamentului prescris în mod eronat.

Astfel, crescând sensibilitatea diagnosticului, creștem proporția de persoane diagnosticate fals și negativ, ceea ce duce la depășirea diagnosticului.

Creșterea specificității diagnosticului duce la creșterea numărului de pacienți fals pozitivi. Astfel, dacă crește specificitatea, sensibilitatea scade.

Pentru a găsi "media de aur", folosim LR (+) - de câte ori cota de adevărate "pozitive" depășește cota de "pozitive" false (arată cât de mult

cele mai frecvente rezultate pozitive ale acestui test de diagnostic vor fi obținute la pacienți decât la cei sănătoși); și LR (-)) - cum de multe ori cota de "negative" false este mai mică decât adevăratele "negative" (arată cât de multe ori mai puține negative

rezultatele acestui test de diagnostic vor fi obținute la pacienți decât la pacienții sănătoși).

Dacă testul este ideal, atunci LR [+] = ∞ și LR [-] = 0. dacă • LR [+] = LR [-] = 1, apoi inutil.

Articole similare

• Direcții și concepte diferite ale imaginii pozitive din literatura xix în abstract,

• Boli ale conjunctivei - keratoconjunctivită toxică și falsă (fictivă) (medicamentoasă

• Pozitiv link - Traducere engleză - exemple sunt rusă, reverso context

Trimiteți-le prietenilor: