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• ステップ
• 方法1/1：自分で数える
• チップ
• 警告

特定の母集団で実行されるテストでは、計算することが重要です。 感度, 特異性, 正の予測値 と 負の予測値 この検査が特定の集団の病気や特徴を診断するのにどれほど役立つかを判断するために。このテストを使用して選択した母集団の特性を調査する場合は、次のことを知る必要があります。

• テストが検出する可能性はどのくらいですか 可用性 人間の兆候 と 特性 （感度)?
• テストが検出する可能性はどのくらいですか 不在 人間の兆候 それなし 特性 （特異性)?
• と人の確率は何ですか ポジティブ テスト結果は実際には がある サイン（正の予測値)?
• と人の確率は何ですか ネガティブ テスト結果は実際には 番号 サイン（負の予測値)?
  
  

これらの値を計算することは非常に重要です 特定の母集団の特性を評価するのにテストが役立つかどうかを判断する..。この記事では、これらの値を計算する方法を示します。

ステップ

方法1/1：自分で数える

1. 1 母集団のサンプルを作成します。たとえば、診療所の1000人の患者です。
2. 2 梅毒など、研究している病気や兆候を特定します。
3. 3 信頼できるゴールドスタンダードテストを実施して、細菌の存在に関する情報など、病気や兆候の有病率を判断します 淡いトレポネーマ、臨床像を考慮して、暗視野顕微鏡を使用して得られた。 ゴールドスタンダードテストを使用して、誰が持っているか、誰が持っていないかを判断します。明確にするために、100人の被験者がそれらを持っているが、900人は持っていないと仮定しましょう。
4. 4 対象の母集団の感度、特異度、正の予測値、および負の予測値の検定を設計し、母集団のサンプルを検定します。 たとえば、これが梅毒の迅速血漿試薬（RPR）テストであるとしましょう。 1000人をサンプリングするためにそれを使用してください。
5. 5 （ゴールドスタンダードによって確立された）症状のある人のうち、ポジティブな結果とネガティブな結果を持つ人の数を書き留めます。 同じ方法で兆候を示さない人々をテストします（ゴールドスタンダードによって確立されたように）。あなたは4桁を受け取ります。症状があり、肯定的な結果が得られた人は 真陽性（PI）..。症状と否定的な結果を持つ人々は 偽陰性（LO）..。兆候がなく、肯定的な結果が得られない人は 誤検知（LP）..。兆候がなく、否定的な結果が出た人は 真のネガティブ（IR）..。明確にするために、RPRで1000人の患者をテストしたとしましょう。梅毒患者100人中95人が陽性、5人が陰性でした。梅毒を患っていなかった900人の患者のうち、90人が陽性で810人が陰性でした。この場合、PI = 95、LO = 5、LP = 90、IO = 810です。
6. 6 感度を計算するには、PIを（PI + LO）で割ります。 上記の場合、95 /（95 + 5）= 95％になります。感度は、症状のある人の検査で陽性となる可能性がどの程度あるかを示します。症状のある人の中で、どのくらいの割合が検査で陽性になりますか？ 95％の感度はかなり良いです。
7. 7 特異度を計算するには、ROを（LP + RO）で割ります。 上記の場合、810 /（90 + 810）= 90％になります。特異性は、症状のない人で検査が陰性になる可能性がどの程度あるかを示します。症状のない人の中で、どのくらいの割合で否定的な結果が得られますか？ 90％の特異性はかなり良いです。
8. 8 正の予測値（PPV）を計算するには、PIを（PI + LP）で割ります。 上記の場合、95 /（95 + 90）= 51.4％になります。陽性の予測値は、検査結果が陽性の人が症状を示す可能性を示します。検査で陽性となった人のうち、実際に症状が出ているのはどのくらいの割合ですか？ 51.4％のPPVは、テストで陽性になった場合、実際に病気になる可能性が51.4％あることを意味します。
9. 9 負の予測値（NPV）を計算するには、ROを（RO + LO）で割ります。 上記の場合、810 /（810 + 5）= 99.4％になります。陰性の予測値は、検査結果が陰性の人に症状がない可能性を示します。検査結果が陰性の人の中で、本当に無症状の割合はどれくらいですか？ 99.4％のHMOは、検査結果が陰性の場合、99.4％の確率で病気ではないことを意味します。

チップ

• 優れたスクリーニング検査は非常に感度が高く、症状のある患者を特定するのに役立ちます。高感度テストは、 鑑別診断 それらが陰性である場合の病気または徴候。 （「SNOUT」：感度偏差）
• 正確さ または有効性は、テストによって正確に確立されたテスト結果のパーセンテージです。つまり、（真陽性+真陰性）/全体的なテスト結果=（PI + RO）/（PI + RO + LP + LO）です。
• 分割表を作成して、自分で簡単にできるようにしてください。
• 感度と特異性は、特定のテストに固有の特性であることに注意してください。 いいえ 与えられた母集団グループに依存します。つまり、テストが異なる母集団グループで実行される場合、これら2つの値は変更されないままである必要があります。
• 優れたコントロールテストは特異性が高いため、症状のある患者を特定する際にミスを犯すことはありません。高感度テストは、 診断 それらが肯定的な結果を示す場合、病気や兆候。 （「SPIN」：特異性の承認）
• 一方、正の予測値と負の予測値は、選択した母集団グループ間の兆候の有病率のレベルに依存します。兆候の一般性が低いほど、陽性の予測値は低くなり、陰性の予測値は高くなります（兆候があまり一般的でない場合は有病率が低くなるため）。逆に、兆候の頻度が高いほど、陽性の予測値は高くなり、陰性の予測値は低くなります（兆候がより一般的である場合に有病率が高くなるため）。
• これらの定義をよく理解するようにしてください。

警告

• 不注意で計算を間違えやすいです。計算を注意深く確認してください。分割表はこれを支援します。