Բովանդակություն

• Քայլեր
• Մեթոդ 1 -ը 1 -ից. Կատարեք ձեր սեփական հաշվարկը
• Խորհուրդներ
• Գուշացումներ

Տվյալ բնակչության վրա իրականացվող ցանկացած թեստի դեպքում կարևոր է հաշվարկել զգայունություն, յուրահատկությունը, դրական կանխատեսող արժեք եւ բացասական կանխատեսող արժեք որոշելու համար, թե որքանով է այս թեստը օգտակար տվյալ բնակչության խմբի հիվանդության կամ բնութագրերի ախտորոշման համար: Եթե ​​մենք ցանկանում ենք օգտագործել այս թեստը `ընտրված բնակչության բնութագրերը ուսումնասիրելու համար, մենք պետք է իմանանք.

• Որքանո՞վ է թեստը հայտնաբերելու հավանականությունը Մատչելիություն նշաններ մարդկանց մեջ հետ բնորոշ հատկանիշներ (զգայունություն)?
• Որքանո՞վ է թեստը հայտնաբերելու հավանականությունը բացակայություն նշաններ մարդկանց մեջ առանց բնորոշ հատկանիշներ (յուրահատկությունը)?
• Որքա՞ն է անձի հավանականությունը դրական թեստի արդյունքն իրականում կա նշաններ (դրական կանխատեսող արժեք)?
• Որքա՞ն է անձի հավանականությունը բացասական թեստի արդյունքն իրականում Ոչ նշաններ (բացասական կանխատեսող արժեք)?
  
  

Շատ կարևոր է հաշվարկել այդ արժեքները, որպեսզի որոշել, թե արդյոք թեստը օգտակար է տվյալ բնակչության բնութագրերը գնահատելիս... Այս հոդվածում մենք ձեզ ցույց կտանք, թե ինչպես հաշվարկել այդ արժեքները:

Քայլեր

Մեթոդ 1 -ը 1 -ից. Կատարեք ձեր սեփական հաշվարկը

1. 1 Կառուցեք բնակչության նմուշ, օրինակ `կլինիկայում 1000 հիվանդ:
2. 2 Բացահայտեք այն հիվանդությունը կամ նշանները, որոնք դուք հետազոտում եք, օրինակ ՝ սիֆիլիսը:
3. 3 Անցկացրեք ոսկու ստանդարտի հուսալի թեստ ՝ հիվանդության կամ նշանների տարածվածությունը որոշելու համար, օրինակ ՝ մանրէների առկայության մասին տեղեկությունները գունատ treponema, ստացվել է մուգ դաշտի մանրադիտակով ՝ հաշվի առնելով կլինիկական պատկերը: Օգտագործեք ոսկու ստանդարտի թեստ ՝ որոշելու, թե ով ունի և ով չունի: Հստակության համար ենթադրենք, որ դրանք ունեն 100 առարկա, իսկ 900 -ը ՝ ոչ:
4. 4 Նախագծեք թեստ `հետաքրքրված բնակչության զգայունության, յուրահատկության, դրական կանխատեսող արժեքի և բացասական կանխատեսող արժեքի համար և փորձարկեք բնակչության նմուշ: Օրինակ, ենթադրենք, սա սիֆիլիսի պլազմային ռեագենտի (RPR) արագ փորձարկում է: Օգտագործեք այն 1000 հոգու նմուշ վերցնելու համար:
5. 5 Ախտանիշներ ունեցողներից (ինչպես սահմանված է ոսկու ստանդարտով), գրեք դրական և բացասական արդյունքներ ունեցող մարդկանց թիվը: Փորձեք մարդկանց, ովքեր ոչ մի նշան չեն ցուցադրում նույն կերպ (ինչպես սահմանված է ոսկու ստանդարտով): Դուք կստանաք չորս թվանշան: Ախտանիշներով և դրական արդյունք ունեցող մարդիկ են իսկական դրական (PI)... Ախտանիշներով և բացասական արդյունքներով մարդիկ են կեղծ բացասական (LO)... Մարդիկ, ովքեր չունեն նշաններ ԵՎ դրական արդյունք են կեղծ դրական (LP)... Մարդիկ, ովքեր չունեն նշաններ ԵՎ բացասական արդյունք են իսկական բացասական (IR)... Հստակության համար, ենթադրենք, դուք 1000 հիվանդ եք փորձարկել RPR- ով: Սիֆիլիսով հիվանդներից 100 -ից 95 -ը դրական են, 5 -ը ՝ բացասական: Սիֆիլիս չունեցող 900 հիվանդներից 90 -ի մոտ դրական է գնահատվել, 810 -ինը ՝ բացասական: Այս դեպքում PI = 95, LO = 5, LP = 90 և IO = 810:
6. 6 Theգայունությունը հաշվարկելու համար PI- ն բաժանեք (PI + LO): Վերոնշյալ դեպքում մենք ստանում ենք 95 / (95 + 5) = 95%: Sգայունությունը մեզ ասում է, թե որքանով է հավանական, որ թեստը դրական արդյունք տա ախտանիշներով անձի մոտ:Ախտանիշներ ունեցող մարդկանց շրջանում ո՞ր մասնաբաժինը դրական արդյունք կտա: 95% զգայունությունը բավականին լավ է:
7. 7 Առանձնահատկությունը հաշվարկելու համար RO- ն բաժանեք (LP + RO): Վերոնշյալ դեպքում մենք ստանում ենք 810 / (90 + 810) = 90%: Առանձնահատկությունը մեզ հուշում է, թե որքանով է հավանական, որ թեստը բացասական արդյունք տա այն անձի մոտ, ով չունի ախտանիշներ: Առանց ախտանիշների մարդկանց շրջանում ո՞ր մասնաբաժինը կստանա բացասական արդյունք: 90% -ի առանձնահատկությունը բավականին լավ է:
8. 8 Դրական կանխատեսող արժեքը (PPV) հաշվարկելու համար PI- ն բաժանում ենք (PI + LP): Վերոնշյալ դեպքում մենք ստանում ենք 95 / (95 + 90) = 51.4%: Դրական կանխատեսող արժեքը մեզ հուշում է, թե որքան հավանական է, որ թեստի դրական արդյունք ունեցող անձը ունենա ախտանիշներ: Դրական թեստ ստացած մարդկանց մեջ, իրականում ո՞ր մասնաբաժինն ունի ախտանիշներ: 51.4% PPV- ն նշանակում է, որ դրական արդյունք տալու դեպքում 51.4% հավանականություն կա, որ իրականում հիվանդ եք:
9. 9 Բացասական կանխատեսող արժեքը (NPV) հաշվարկելու համար RO- ն բաժանել (RO + LO): Վերոնշյալ դեպքում մենք ստանում ենք 810 / (810 + 5) = 99.4%: Բացասական կանխատեսող արժեքը մեզ հուշում է, թե որքան հավանական է, որ թեստի բացասական արդյունքով մարդը ախտանիշներ չունենա: Բացասական թեստ ստացած մարդկանց շրջանում ո՞ր մասն է իսկապես առանց ախտանիշների: HMO- ի 99.4% -ը նշանակում է, որ եթե բացասական եք թեստավորում, 99.4% հավանականություն կա, որ դուք հիվանդ չեք:

Խորհուրդներ

• Լավ սքրինինգային թեստերը չափազանց զգայուն են և օգնում են բացահայտել ախտանիշներ ունեցող հիվանդներին: Բարձր զգայունության թեստերը օգտակար են դիֆերենցիալ ախտորոշում հիվանդություններ կամ նշաններ, եթե դրանք բացասական են: («SNOUT». Զգայունության շեղում)
• Ճշգրտություն կամ արդյունավետությունը թեստի ճշգրիտ հաստատված թեստի արդյունքների տոկոսն է, այսինքն ՝ (իսկական դրական + ճշմարիտ բացասական) / թեստի ընդհանուր արդյունքները = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO):
• Փորձեք գծել արտակարգ իրավիճակների աղյուսակ, որպեսզի ձեզ համար ավելի հեշտ լինի:
• Հիշեք, որ զգայունությունն ու յուրահատկությունը տվյալ թեստի ներքին հատկություններն են, որոնք ոչ կախված տվյալ բնակչության խմբից, այսինքն, եթե թեստը անցկացվի բնակչության տարբեր խմբերի վրա, այս երկու արժեքները պետք է մնան անփոփոխ:
• Լավ վերահսկման թեստերն ունեն բարձր առանձնահատկություն, որպեսզի թեստավորումը սխալներ թույլ չտա ախտանիշներով հիվանդներին նույնականացնելիս: Բարձր զգայունության թեստերը օգտակար են ախտորոշում հիվանդություններ կամ նշաններ, եթե դրանք դրական արդյունք են ցույց տալիս: («SPIN». Յուրահատկության հաստատում)
• Մյուս կողմից, դրական կանխատեսող արժեքը և բացասական կանխատեսող արժեքը կախված են ընտրված բնակչության խմբի նշանների տարածվածության մակարդակից: Որքան քիչ են նշանները, այնքան ցածր է կանխատեսող դրական արժեքը և ավելի բարձր է բացասական կանխատեսելի արժեքը (քանի որ տարածվածությունն ավելի ցածր է այն դեպքերում, երբ նշանները ավելի քիչ են հանդիպում): Ընդհակառակը, որքան հաճախակի են նշանները, այնքան բարձր է կանխատեսող դրական արժեքը և ցածր `կանխատեսող բացասական արժեքը (քանի որ տարածվածությունն ավելի բարձր է այն դեպքերում, երբ նշաններն ավելի տարածված են):
• Փորձեք լավ հասկանալ այս սահմանումները:

Գուշացումներ

• Անզգուշության պատճառով հեշտ է սխալվել հաշվարկներում: Checkգուշորեն ստուգեք ձեր հաշվարկները: Արտակարգ իրավիճակների աղյուսակը կօգնի ձեզ դրանում: