Расчет чувствительности и эффективности

Клинические тесты, используемые в клиническом обследовании — не идеальны. Всегда остается вероятность того, что результаты диагностического исследования не отражают объективное наличие или отсутствие заболевания.

Обычно для любого клинического теста существует несколько (в различной степени точных) альтернатив. Различная доступность, стоимость, безопасность (а также факторы времени и здравого смысла) ограничивают широкое применение тех или иных методов обследования.

Для каждого заболевания существует «золотой стандарт диагностики» — наиболее точный диагностический метод, с помощью которого можно установить наличие или отсутствие данного заболевания. Как правило, применение эталонного метода диагностики ограничивается его неудобствами — от высокого риска осложнений до стоимости.

C развитием знаний и технологий один эталонный метод может быть сменен другим. Сравнивая новый, более точный метод со старым стандартным будут выявляться дополнительный позитивные и негативные результаты. Эти результаты будут лишь казаться ложно-позитивными и ложно-негативными. Как определить насколько хорош новый метод относительно старого стандартного? Один из подходов — рассчитать долю пациентов с нормальным и патологическим результатом, которые действительно правильно диагностированы этим тестом. Термины позитивный результат теста и негативный результат теста используются в их обычном значении — для обозначения наличия или отсутствия заболевания соответственно.

Для иллюстрации построим таблицу, отражающую результаты экспериментальной проверки.

Расчет чувствительности и специфичности.

В таблице используются следующие обозначения:

A – количество истинных отрицательных диагнозов;

B – количество ложноположительных диагнозов;

C – количество ложноотрицательных диагнозов;

D – количество истинных положительных диагнозов.

В этом случае доля правильных диагнозов будет равна (A+D)/(A+B+C+D), а доля неправильных диагнозов – (B+C)/(A+B+C+D).

Ошибки диагностики могут быть как за счет ложноположительных, так и за счет ложноотрицательных диагнозов. Для более точного описания качества диагностики используют понятия «чувствительность» и «специфичность».

Чувствительность определяют как D/(C+D), т.е. доля больных, у которых был поставлен диагноз о наличии болезни.

Специфичность определяют как A/(A+B), т.е. долю здоровых, у которых предполагалось отсутствие болезни.

Чувствительный тест часто дает положительный результат при наличии заболевания (обнаруживает его). Однако, особенно информативен он, когда дает отрицательный результат, т.к. редко пропускает пациентов с заболеванием.

Специфичный тест редко дает положительный результат при отсутствии заболевания. Особенно информативен при положительном результате, подтверждая (предположенный) диагноз.

С точки зрения пациента более интересны другие соотношения.

Частота заболевания равна (B+D)/(A+B+C+D).

Частота наличия заболевания при положительном диагнозе равна D/(B+D).

Частота наличия заболевания при отрицательном диагнозе равна C(A+C).

Отношение шансов при положительном и отрицательном диагнозе равно (D/(B+D))/(C/(A+C)).

Если рассматривать лиц, у которых имеется предположение о болезни, как группу риска, а лиц, у которых имеется предположение об отсутствии болезни, - как группу сравнения, то это отношение шансов есть относительный риск.

Рассмотрим пример. Пусть в рамках программы выявления рака молочной железы у женщин старшей возрастной группы в результате маммографии были получены следующие результаты:

В таблице Excel рассчитайте чувствительность и специфичность, частоту заболевания, вероятность заболевания при положительном и отрицательном диагнозе, относительный риск заболевания. Сделайте выводы.

Решение об оперативном лечении принимается обычно на основании нескольких исследований. Первичные тесты, обычно выведенные на максимальную чувствительность, называется скрининговыми. Из-за этого скрининговые иммунологические тесты очень часто ошибаются в необычных случаях, например, у беременных, у которых иммунологические реакции заметно отличаются от «нормы».

Задача скрининговых тестов – захватить максимально широко, по возможности никого не пропустив, с тем, чтобы предварительный диагноз можно было подтвердить или опровергнуть уже другим, сбалансированным тестом. При наличии положительного первичного диагноза проводятся повторные исследования. Достаточно часто для постановки диагноза используется не один тест, а два или более, причем второй и следующие применяются в том случае, когда первый тест дал положительный результат.

Для проверки правильности своих расчетов можно воспользоваться таблицей расчета доверительных границ для частот и относительных рисков. Войдите в Интернет, зайдите на проект 1mgmu.com

Поиск по сайту: