כל בדיקה המתבצעת באוכלוסייה מסוימת, חייבת להיות מסוגלת לחשב רְגִישׁוּת, ספֵּצִיפִיוּת, ערך חיזוי חיובי, ו ערך חיזוי שלילי, כדי לקבוע את תועלת הבדיקה באיתור מחלה או מאפיין אוכלוסייה מסוים. אם אנו רוצים להשתמש במבחן כדי לבדוק מאפיינים מסוימים באוכלוסיית מדגם, מה שעלינו לדעת הוא:
- כמה סביר שבדיקה זו תגלה קִיוּם מאפיינים מסוימים של אדם עם מאפיינים כאלה (רגישות)?
- כמה סביר שבדיקה זו תגלה הֶעְדֵר מאפיינים מסוימים של אדם למי אין המאפיינים הללו (ספציפיות)?
- כמה סביר שמישהו שיש לו אותן תוצאות בדיקה חִיוּבִי בֶּאֱמֶת יש המאפיינים הללו (ערך חיזוי חיובי)?
-
כמה סביר שאדם שתוצאות הבדיקה שלו שלילי בֶּאֱמֶת אין המאפיינים הללו (ערך ניבוי שלילי)?
ערכים אלה חשובים מאוד לחישוב לקבוע אם בדיקה שימושית למדידת מאפיינים מסוימים באוכלוסייה נתונה.
מאמר זה יראה לך כיצד לחשב ערכים אלה.
שלב
שיטה 1 מתוך 1: ספירת עצמך
שלב 1. הגדר את האוכלוסייה שיש לדגום, למשל 1000 חולים במרפאה
שלב 2. קבע את המחלה או המאפיין הרצוי, למשל עגבת
שלב 3. יש תקן זהב סטנדרטי לקביעת שכיחות המחלה או מאפיינים רצויים, למשל תיעוד מיקרוסקופי של שדה כהה של החיידק Treponema pallidum משברי כיבים עגבתיים, בשיתוף ממצאים קליניים
השתמש במבחן תקן הזהב כדי לקבוע למי יש את המאפיינים ולמי אין. כהמחשה, נניח של -100 איש יש את המאפיין ול -900 אין.
שלב 4. בצע את הבדיקה שבה אתה מעוניין כדי לקבוע את הרגישות, הספציפיות שלה, ערך הניבוי החיובי וערך הניבוי השלילי לאוכלוסייה זו
לאחר מכן, בצע את הבדיקה לכולם באוכלוסיית המדגם. לדוגמה, נניח שמדובר בבדיקת reagin מהירה של פלזמה (RPR) לאיתור עגבת. השתמש בו כדי לבדוק 1000 אנשים במדגם.
שלב 5. עבור אנשים שיש להם את המאפיינים (כפי שנקבע על פי תקן הזהב), רשום את מספר האנשים שנבדקו חיוביים ואת מספר האנשים שבדקו שלילי
עשו את אותו הדבר עבור אנשים שאין להם את המאפיינים (כהגדרתם בתקן הזהב). יהיו לך ארבעה מספרים. אנשים שיש להם את המאפיינים ותוצאות הבדיקה הם חיוביים חיובי נכון (חיובי נכון או TP). אנשים שיש להם את המאפיינים ותוצאות הבדיקה שליליות הם שלילי שווא (שלילי שווא או FN). אנשים שאין להם את המאפיינים ותוצאות הבדיקה חיוביות חיובי שווא (חיובי שווא או FP). אנשים שאין להם את המאפיינים ותוצאות הבדיקה שליליות הם שלילי אמת (שלילי אמת או TN). לדוגמה, נניח שביצעת בדיקת RPR על 1000 חולים. מבין 100 החולים בחולי עגבת, 95 מהם נבדקו חיוביים, בעוד ש -5 הנותרים היו שליליים. מבין 900 החולים שלא היו להם עגבת, 90 נבדקו חיוביים, ו -810 הנותרים היו שליליים. במקרה זה, TP = 95, FN = 5, FP = 90 ו- TN = 810.
שלב 6. לחישוב הרגישות, חלק את TP ב (TP+FN)
בדוגמה שלמעלה, החישוב הוא 95/(95+5) = 95%. רגישות מספרת לנו עד כמה סביר שהבדיקה תיתן תוצאה חיובית לאדם בעל המאפיין. בקרב כל האנשים שיש להם את המאפיין, איזה שיעור נבדק חיובי? הרגישות של 95% מספיק טובה.
שלב 7. לחישוב הספציפיות, חלקו TN ב- (FP+TN)
בדוגמה שלמעלה, החישוב הוא 810/(90+810) = 90%. ספציפיות מספרת לנו על הסבירות שבדיקה תיתן תוצאה שלילית אצל מי שאין לו את המאפיין. בין כל האנשים שאין להם את המאפיין, איזה שיעור מבחן שלילי? 90% ספציפיות זה מספיק טוב.
שלב 8. לחישוב ערך הניבוי החיובי (NPP), חלק את TP ב- (TP+FP)
בהקשר לעיל, החישוב הוא 95/(95+90) = 51.4%. ערך חיזוי חיובי מספר את ההסתברות שלאדם בעל המאפיין אם תוצאת הבדיקה חיובית. בין כל מי שנבדק חיובי, איזה שיעור יש בעצם המאפיין? NPP 51.4% פירושו שאם תוצאת הבדיקה שלך חיובית, ההסתברות למעשה לסבול מהמחלה המדוברת היא 51.4%.
שלב 9. כדי לחשב את ערך הניבוי השלילי (NPN), חלק את TN ב- (TN+FN)
בדוגמה שלמעלה, החישוב הוא 810/(810+5) = 99.4%. ערך חיזוי שלילי מספר עד כמה סביר שלאדם יהיה מאפיין אם תוצאת הבדיקה שלילית. בקרב כל אלה הבודקים שלילי, איזה שיעור חסר בעצם המאפיינים המדוברים? NPN 99.4% פירושו שאם תוצאת הבדיקה של אדם שלילית, הסיכוי שלא תהיה המחלה אצל אותו אדם הוא 99.4%.
טיפים
- דיוק, או היעילות, הוא אחוז תוצאות הבדיקה שזוהו כראוי על ידי הבדיקה, כלומר (חיובי אמיתי+שלילי נכון)/תוצאת הבדיקה הכוללת = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN).
- לבדיקת סקר טובה יש רגישות גבוהה, כי אתה רוצה להיות מסוגל לקבל כל מה שיש לו מאפיינים מסוימים. בדיקות בעלות רגישות גבוהה מאוד שימושיות לשלילת מחלה או מאפיין אם התוצאה שלילית. ("SNOUT": כלל SeNsitivity OUT)
- נסה להכין שולחן 2x2 כדי להקל.
- להבין שרגישות וספציפיות הן תכונות מהותיות של הבדיקה לא תלוי באוכלוסייה הקיימת, כלומר ששני הערכים צריכים להיות זהים אם אותה בדיקה מתבצעת באוכלוסיות שונות.
- לבדיקת אימות טובה יש סגוליות גבוהה, מכיוון שאתה רוצה שהבדיקה תהיה ספציפית ולא תועדה לאנשים שאין להם את המאפיין בהנחה שיש להם אותו. בדיקות בעלות סגוליות גבוהה מאוד שימושיות עבורן לְצַרֵף מחלות או מאפיינים מסוימים אם התוצאה חיובית. ("SPIN": חוק המיוחדות IN)
- ערך הניבוי החיובי והערך הניבוי השלילי, לעומת זאת, תלויים בשכיחותו של מאפיין זה באוכלוסייה מסוימת. ככל שהמאפיין המבוקש נדיר יותר, כך ערך הניבוי החיובי נמוך יותר והערך הניבוי השלילי גבוה יותר (מכיוון שההסתברות היעודה לבדיקה נמוכה למאפיינים נדירים). מצד שני, ככל שהמאפיין נפוץ יותר, כך ערך הניבוי החיובי גבוה יותר והערך הניבוי השלילי נמוך יותר (כיוון שההסתברות המוקדמת גבוהה למאפיין המשותף).
- נסה להבין היטב את המושגים הללו.
