dmylogi.ru

Hoe om sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde te bereken

In `n spesifieke toets wat ons vir `n spesifieke bevolking toepas, is dit belangrik om die sensitiwiteit, die spesifisiteit, die positiewe voorspellende waarde en die negatiewe voorspellende waarde, aangesien dit ons toelaat om te bepaal hoe nuttig die toets is om `n siekte of kenmerk in die spesifieke bevolking op te spoor. As ons `n spesifieke eienskap in `n steekproef van die bevolking wil analiseer, moet ons in ag neem:

  • Wat is die waarskynlikheid dat die toets die teenwoordigheid van `n eienskap in iemand met die kenmerkende (sensitiwiteit)?
  • Wat is die waarskynlikheid dat die toets die afwesigheid van `n eienskap in iemand sonder die kenmerkende (spesifisiteit)?
  • Wat is die waarskynlikheid dat iemand met `n resultaat positiewe in die toets het regtig die kenmerk (positiewe voorspellende waarde)?
  • Wat is die waarskynlikheid van iemand met `n resultaat negatiewe in die toets het nie regtig die kenmerk (negatiewe voorspellende waarde)?

Dit is baie belangrik om hierdie waardes te bereken vir Bepaal of `n toets nuttig is om `n spesifieke eienskap in `n spesifieke populasie te meet. Hier sal ons jou wys hoe om hulle te bereken.

Doen die berekening vir jouself

Prent getiteld Bereken sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde Stap 1
1
Definieer die steekproef van die bevolking, p. bv. 1000 pasiënte van `n kliniek.
  • Prent getiteld Bereken sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde Stap 2
    2
    Definieer die siekte of kenmerk wat jy belangstel om te analiseer, p. bv. sifilis.
  • Prent getiteld Bereken sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde Stap 3
    3
    Gebruik `n hoë-presisie standaard toets wat gekonsolideer word om die voorkoms van die siekte of kenmerk te bepaal, p. bv. mikroskopiese donkerveld dokumentasie van die teenwoordigheid van die bakterie Treponema pallidum in die skraapsel van `n sifilitiese ulkus, tesame met kliniese bevindinge oor die onderwerp. Benewens, gebruik die hoë-presisie standaard toets om te bepaal wie die funksie bied en wie nie. As voorbeeld, sê ons daar is 100 mense wat daaraan ly en 900 wat nie.
  • Prent getiteld Bereken sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde Stap 4
    4
    Kies `n toets wat jou interesseer en stel jou in staat om sy sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde vir hierdie populasie te bepaal en dit toe te pas op al die mense wat jou gekose monster uitmaak. Byvoorbeeld, jy kan die vinnige plasma-reagien (RPR) -toets kies wat sifilis detecteer en dit in die 1000 mense in jou monster gebruik.
  • Prent getiteld Bereken sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde Stap 5
    5
    Wanneer jy die groep mense wat die eienskappe aanbied (soos bepaal deur die hoë-presisie standaard toets), ontleed, skryf neer hoeveel mense positiewe resultate en hoeveel negatief gegee het. Doen dieselfde wanneer jy die groep mense wat nie die kenmerk aanbied nie analiseer nie (soos bepaal deur die hoë-presisie standaard toets). Uiteindelik sal u vier hoeveelhede kry. Die mense wat kenmerkend Y het positiewe resultate, is die ware positiewe (VP). Die mense wat kenmerkend Y het, het negatiewe resultate opgelewer vals negatiewe (FN). Die mense wat nie kenmerkend is nie Y het positiewe resultate gelewer, is die vals positiewe (FP). Mense wat nie kenmerkend is nie Y het negatiewe resultate gegee, is die ware negatiewe (VN). Sê byvoorbeeld dat jy die RPR-toets toegepas het op die 1000 pasiënte. Van die 100 pasiënte met sifilis het 95 van hulle positief getoets en 5 van hulle negatief. Van die 900 pasiënte sonder sifilis het 90 positiewe resultate opgelewer en 810 negatief. In hierdie geval, VP = 95, FN = 5, FP = 90 en VN = 810.
  • Prent getiteld Bereken sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde Stap 6
    6
    Om die sensitiwiteit te bereken, verdeel VP tussen (VP + FN). In die vorige geval sal ons 95 / (95 + 5) = 95% kry. Die sensitiwiteit stel ons in staat om die waarskynlikheid te kenne dat die toets `n positiewe uitslag sal gee vir iemand wat die eienskap aanbied. Met ander woorde, van al die mense wat die kenmerk het, watter verhouding sal `n positiewe uitslag gee? As ons 95% kry, is die sensitiwiteit redelik goed.
  • Prent getiteld Bereken sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde Stap 7
    7
    Om die spesifisiteit te bereken, verdeel VN tussen (FP + VN). In die vorige geval sal ons 810 / (90 + 810) = 90% kry. Die spesifisiteit laat ons toe om die waarskynlikheid te weet dat die toets `n negatiewe uitslag sal gee vir iemand wat nie die kenmerk het nie. Met ander woorde, van alle mense sonder die eienskap, watter deel sal `n negatiewe uitslag gee? As ons 90% kry, dan is die spesifisiteit redelik goed.
  • Prent getiteld Bereken sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde Stap 8
    8
    Om die positiewe voorspellende waarde (VPP) te bereken, verdeel VP tussen (VP + FP). In die vorige geval sal ons 95 / (95 + 90) = 51.4% kry. Die positiewe voorspellingswaarde stel ons in staat om die waarskynlikheid te ken dat iemand die kenmerk het as dit `n positiewe uitslag in die toets lewer. Met ander woorde, van al die mense wat positiewe toetsuitslae gegee het, watter verhouding het die eienskap regtig? As ons 51.4% as VPP behaal, beteken dit dat `n persoon wat `n positiewe uitslag in die toets lewer, `n waarskynlikheid van 51,4% het om die siekte eintlik te hê.
  • Prent getiteld Bereken sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde Stap 9
    9
    Om die negatiewe voorspellende waarde (NPV) te bereken, verdeel VN tussen (VN + FN). In die vorige geval sal ons 810 / (810 + 5) = 99.4% kry. Die negatiewe voorspellende waarde stel ons in staat om die waarskynlikheid te kenne dat iemand nie die kenmerk het as dit `n negatiewe uitslag in die toets gee nie. Met ander woorde, van al die mense wat negatief getoets het in die toets, watter verhouding het die eienskap nie regtig nie? As ons 99,4% as `n NPV kry, beteken dit dat `n persoon wat negatiewe resultate in die toets het, `n 99.4% waarskynlikheid het om nie die siekte te hê nie.
  • wenke

    • die akkuraatheid of doeltreffendheid is die persentasie van die toetsresultate wat korrek geïdentifiseer is, dit wil sê, (ware positiewe + ware negatiewe) / totale toetsuitslae = (VP + VN) / (VP + VN + FP + FN).
    • Die toetse met `n goeie opsporingskapasiteit het `n hoë sensitiwiteit omdat hulle jou toelaat om almal wat die eienskap aanbied, te registreer. Daarbenewens is toetse met groot sensitiwiteit baie nuttig vir weggooi siektes of eienskappe as hulle `n negatiewe uitslag in die toets gee. ("SNOUT": SeNsitivity-rule OUT)
    • Jy kan `n 2x2-tabel teken om die berekening makliker te maak.
    • Die toetse met `n goeie bevestiging het `n hoë spesifisiteit omdat hulle toelaat dat u toets spesifiek is en nie diegene wat nie die eienskap aanbied, verkeerdelik etiket asof hulle dit gehad het nie. Toetse met groot spesifisiteit is nuttig om siektes of eienskappe uit te sluit as hulle positiewe resultate lewer. ("SPIN": Spesifieke reël IN)
    • Onthou dat sensitiwiteit en spesifisiteit intrinsieke eienskappe van `n bepaalde toets is geen hang af van die spesifieke bevolking, dit wil sê, hierdie twee waardes moet konstant gehou word wanneer dieselfde toets op verskillende populasies toegepas word.
    • Aan die ander kant hang die positiewe voorspellende waarde en die negatiewe voorspellende waarde af van die voorkoms van die eienskap in `n spesifieke populasie. Alhoewel die kenmerk seldsame is, sal die positiewe voorspellende waarde laer wees en die negatiewe voorspellingswaarde sal hoër wees (omdat die waarskynlikheid van die voorlopige toets laag is vir `n seldsame eienskap). Inteendeel, hoe meer algemeen die kenmerk, die positiewe voorspellende waarde, sal hoër wees en die negatiewe voorspellende waarde sal laer wees (omdat die waarskynlikheid van die voorlopige toets hoog is vir `n algemene eienskap).
    • Streef daarna om hierdie begrippe goed te verstaan.

    waarskuwings

    • Dit is maklik om foute per ongeluk tydens die berekening te maak. Daarom, hersien die wiskundige bewerkings wat jy doen, noukeurig. Dit sal baie help om `n 2x2 tafel te teken.
    Wys meer ... (4)
    Deel op sosiale netwerke:

    Verwante
    Hoe om Gboard soek instellings te wysigHoe om Gboard soek instellings te wysig
    Hoe om met lotto kaartjies te wenHoe om met lotto kaartjies te wen
    Hoe om kanse in weddery te interpreteerHoe om kanse in weddery te interpreteer
    Hoe om positiewe en negatiewe bloedsoorte te bepaalHoe om positiewe en negatiewe bloedsoorte te bepaal
    Hoe om die vertrouensinterval te berekenHoe om die vertrouensinterval te bereken
    Hoe om die foutkoers te berekenHoe om die foutkoers te bereken
    Hoe om die verwagte waarde te berekenHoe om die verwagte waarde te bereken
    Hoe om die persentasie variasie te berekenHoe om die persentasie variasie te bereken
    Hoe om `n toename in persentasie te berekenHoe om `n toename in persentasie te bereken
    Hoe om statistiese betekenisvolheid te evalueerHoe om statistiese betekenisvolheid te evalueer
    » » Hoe om sensitiwiteit, spesifisiteit, positiewe voorspellende waarde en negatiewe voorspellende waarde te bereken
    © 2019 dmylogi.ru