Załóżmy, że przy pomocy testu diagnostycznego badamy występowanie danej cechy (najczęściej choroby) i znamy rzeczywistość (tzw. gold-standard) czyli wiemy, czy ta cecha
rzeczywiście występuje u badanych osób. Na podstawie tych informacji możemy zbudować tabelę kontyngencji 2 × 2:
gdzie:
TP – wyniki prawdziwie dodatnie
FP – wyniki fałszywie dodatnie
FN – wyniki fałszywie ujemne
TN – wyniki prawdziwie ujemne
Dla takiej tabeli możemy wyliczyć podane niżej miary.
Czułość i swoistość testu diagnostycznego
Każdy test diagnostyczny może w niektórych przypadkach uzyskać wyniki różne od
wyników rzeczywistych, na przykład test diagnostyczny na podstawie otrzymanych
parametrów klasyfikuje pacjenta do grupy osób chorych na daną chorobę, bądź zdrowych. W rzeczywistości ilość osób
zakwalifikowanych do powyższych grup przez test może się różnić od ilości osób rze-
czywiście zdrowych i rzeczywiście chorych.
Stosowane są dwie miary oceny trafności testu. Są to:
Czułość – opisuje zdolność wykrywania osób rzeczywiście
chorych (posiadających daną cechę). Jeśli więc badamy grupę osób chorych,
to czułość daje nam informacje jaki procent z nich ma pozytywny wynik tetsu.
Przedział ufności budowany jest w oparciu o metodę Cloppera-Pearsona dla pojedynczej proporcji.
Swoistość – opisuje zdolność wykrywania osób rzeczywiście
zdrowych (bez danej cechy). Jeśli więc badamy grupę osób zdrowych, to swoistość daje nam informacje jaki procent z nich ma negatywny wynik testu.
Przedział ufności budowany jest w oparciu o metodę Cloppera-Pearsona dla pojedynczej proporcji.
Wartości predykcyjne dodatnie i ujemne oraz współczynnik chorobowości
Wartość predykcyjna dodatnia (PPV) –
prawdopodobieństwo, że osobnik miał chorobę mając pozytywny wynik testu.
Jeśli więc badana osoba otrzymała pozytywny wynik testu, to PPV daje jej
informację na ile może być pewna, że cierpi na daną chorobę.
Przedział ufności budowany jest w oparciu o metodę Cloppera-Pearsona dla pojedynczej proporcji.
Wartość predykcyjna ujemna (NPV) – prawdopodobieństwo, że osobnik nie miał choroby mając negatywny wynik
testu. Jeśli więc badana osoba otrzymała negatywny wynik testu, to NPV daje
jej informację na ile może być pewna, że nie cierpi na daną chorobę.
Przedział ufności budowany jest w oparciu o metodę Cloppera-Pearsona dla
pojedynczej proporcji.
Wartości predykcyjne dodatnie i ujemne są zależne od rozpowszechnienia choroby
(od współczynnika chorobowości).
Współczynnik chorobowości – prawdopodobieństwo wystąpienia choroby w populacji, dla której przeprowadzony był test diagnostyczny.
Przedział ufności budowany jest w oparciu o metodę Cloppera-Pearsona dla poje-
dynczej proporcji.
Iloraz wiarygodności wyniku dodatniego i iloraz wiarygodności wyniku ujemnego
Iloraz wiarygodności wyniku dodatniego, LR+ – miara ta pozwala na porównywanie dopasowania wyników kilku
testów do tzw. gold-standard i nie jest zależna od rozpowszechnienia choroby.
Jest to iloraz dwóch szans: szansy na to, że pozytywny wynik testu otrzyma
osoba z grupy chorych do szansy, że ten sam efekt będzie obserwowany wśród
osób zdrowych.
Iloraz wiarygodności wyniku ujemnego, LR- – jest to iloraz dwóch szans: szansy na to, że negatywny wynik testu
otrzyma osoba z grupy chorych do szansy, że ten sam efekt będzie obserwowany
wśród osób zdrowych.
Dokładność – prawdopodobieństwo prawidłowej diagnozy
przy wykorzystaniu testu diagnostycznego. Jeśli więc badana osoba otrzymała
pozytywny lub negatywny wynik testu, to Acc daje jej informację o tym na
ile może być pewna postawionej diagnozy.
Przedział ufności budowany jest w oparciu o metodę Cloppera-Pearsona dla pojedynczej proporcji.
Mammografia jest jednym z najpowszechniej stosowanych testów przesiewowych pozwalających na wykrycie raka piersi. Poniższe badanie zostało przeprowadza na grupie 250
tzw. ”bezobjawowych” kobiet w wieku od 40 do 50 lat. Mammografia może wykryć ognisko raka mniejsze niż 5 mm, ale również pozwala stwierdzić zmiany, które nie są jeszcze
guzkiem, a jedynie zmianą struktury tkanek. Poniżej przedstawiono przykładowy wynik badania mammograficznego.
Wyznaczymy wartości pozwalające dokonać oceny przeprowadzonego testu diagnostycznego.
• 90% kobiet chorych na raka piersi zostało poprawnie zdiagnozowanych, czyli uzyskało pozytywny wynik mammografii;
• 95.83% kobiet zdrowych (nie chorujących na raka piersi) zostało poprawnie zdiagnozowanych, czyli uzyskało negatywny wynik mammografii;
• 4 kobiety na 100 przebadanych cierpi z powodu raka piersi;
• Kobieta uzyskująca pozytywny wynik mammografii może być w 47.37% pewna, że ma raka piersi;
• Kobieta uzyskująca negatywny wynik mammografii może być w 99.57% pewna, że nie ma raka piersi;
• Szansa na to, że pozytywny wynik mammografii otrzyma kobieta rzeczywiście chora na raka jest 21.60 razy większa niż szansa, że pozytywny wynik mammografii
otrzyma kobieta rzeczywiście zdrowa (nie chorujących na raka piersi);
• Szansa na to, że negatywny wynik mammografii otrzyma kobieta rzeczywiście chora na raka stanowi 10.43% szansyna to, że negatywny wynik mammografii otrzyma kobieta rzeczywiście zdrowa (nie chorujących na raka piersi);
• Kobieta poddająca się mammografii (bez względu na uzyskany wynik) może być pewna postawionej diagnozy w 96.50%.