المحتوى

• خطوات
• طريقة 1 من 1: اصنع عددًا خاصًا بك
• نصائح
• تحذيرات

في أي اختبار يتم إجراؤه على مجموعة سكانية معينة ، من المهم إجراء الحساب حساسية, النوعية, القيمة التنبؤية الإيجابية و القيمة التنبؤية السلبية من أجل تحديد مدى فائدة هذا الاختبار في تشخيص مرض أو خصائص مجموعة سكانية معينة. إذا أردنا استخدام هذا الاختبار للتحقق من خصائص مجموعة سكانية محددة ، فنحن بحاجة إلى معرفة:

• ما مدى احتمالية اكتشاف الاختبار التوفر علامات في البشر مع السمات المميزة (حساسية)?
• ما مدى احتمالية اكتشاف الاختبار غياب علامات في البشر بدون السمات المميزة (النوعية)?
• ما هو احتمال وجود شخص لديه إيجابي نتيجة الاختبار هي في الواقع يوجد علامات (القيمة التنبؤية الإيجابية)?
• ما هو احتمال وجود شخص لديه نفي نتيجة الاختبار هي في الواقع رقم علامات (القيمة التنبؤية السلبية)?
  
  

من المهم جدًا حساب هذه القيم من أجل تحديد ما إذا كان الاختبار مفيدًا في تقييم خصائص مجتمع معين... في هذه المقالة سوف نوضح لك كيفية حساب هذه القيم.

خطوات

طريقة 1 من 1: اصنع عددًا خاصًا بك

1. 1 بناء عينة من السكان ، على سبيل المثال 1000 مريض في عيادة.
2. 2 حدد المرض أو العلامات التي تبحث عنها ، مثل مرض الزهري.
3. 3 إجراء اختبار معيار ذهبي موثوق به لتحديد مدى انتشار المرض أو العلامات ، مثل المعلومات عن وجود البكتيريا الشحوب اللولبية، تم الحصول عليها باستخدام مجهر المجال المظلم ، مع مراعاة الصورة السريرية. استخدم اختبار المعيار الذهبي لتحديد من لديه ومن لا يفعل. من أجل الوضوح ، لنفترض أن 100 شخص يمتلكونها ، لكن 900 ليس لديهم.
4. 4 صمم اختبارًا للحساسية والنوعية والقيمة التنبؤية الإيجابية والقيمة التنبؤية السلبية للسكان المعنيين ، واختبار عينة من السكان. على سبيل المثال ، لنفترض أن هذا اختبار كاشف بلازما سريع (RPR) لمرض الزهري. استخدمه لأخذ عينات من 1000 شخص.
5. 5 من بين أولئك الذين يعانون من الأعراض (كما هو محدد في المعيار الذهبي) ، اكتب عدد الأشخاص الذين لديهم نتائج إيجابية وسلبية. اختبر الأشخاص الذين لا تظهر عليهم علامات بالطريقة نفسها (كما هو محدد في المعيار الذهبي). سوف تتلقى أربعة أرقام. الأشخاص الذين يعانون من الأعراض والنتيجة الإيجابية هم صحيح إيجابي (PI)... الأشخاص الذين يعانون من الأعراض والنتائج السلبية سلبية خاطئة (LO)... الأشخاص الذين ليس لديهم علامات ونتائج إيجابية هم إيجابية كاذبة (ليرة لبنانية)... الأشخاص الذين ليس لديهم علامات ونتيجة سلبية هم صحيح سلبي (IR)... من أجل الوضوح ، لنفترض أنك اختبرت 1000 مريض على RPR. 95 من كل 100 مريض بمرض الزهري جاءت نتيجة اختبارهم إيجابية و 5 سلبية. من بين 900 مريض غير مصابين بمرض الزهري ، جاءت نتيجة 90 إيجابية و 810 سلبية. في هذه الحالة ، PI = 95 ، LO = 5 ، LP = 90 ، IO = 810.
6. 6 لحساب الحساسية ، قسّم PI على (PI + LO). في الحالة أعلاه ، نحصل على 95 / (95 + 5) = 95٪. تخبرنا الحساسية عن مدى احتمالية أن يكون الاختبار إيجابيًا لدى شخص يعاني من الأعراض.ما هي نسبة الأشخاص الذين تظهر عليهم الأعراض إيجابية؟ إن حساسية 95٪ جيدة جدًا.
7. 7 لحساب الخصوصية ، قسّم RO على (LP + RO). في الحالة أعلاه نحصل على 810 / (90 + 810) = 90٪. يخبرنا التحديد عن مدى احتمالية أن يكون الاختبار سلبيًا لدى شخص ليس لديه أعراض. بين الأشخاص الذين لا تظهر عليهم أعراض ، ما هي النسبة التي ستحصل على نتيجة سلبية؟ خصوصية 90٪ جيدة جدًا.
8. 8 لحساب القيمة التنبؤية الإيجابية (PPV) ، قسّم PI على (PI + LP). في الحالة أعلاه ، نحصل على 95 / (95 + 90) = 51.4٪. تخبرنا القيمة التنبؤية الإيجابية عن مدى احتمالية إصابة الشخص بنتيجة اختبار إيجابية بالأعراض. ما هي نسبة الأشخاص الذين ثبتت إصابتهم بالأعراض؟ يعني PPV بنسبة 51.4٪ أنه إذا كانت نتيجة الاختبار إيجابية ، فهناك احتمال 51.4٪ أنك مريض بالفعل.
9. 9 لحساب القيمة التنبؤية السلبية (NPV) ، قسّم RO على (RO + LO). في الحالة أعلاه نحصل على 810 / (810 + 5) = 99.4٪. تخبرنا القيمة التنبؤية السلبية عن مدى احتمالية عدم ظهور أعراض على الشخص الذي لديه نتيجة اختبار سلبية. بين الأشخاص الذين ثبتت نتيجة اختبارهم سلبيًا ، ما هي النسبة التي لا تظهر عليهم أعراض بالفعل؟ يعني مؤشر HMO بنسبة 99.4٪ أنه إذا كانت نتيجة الاختبار سلبية ، فهناك احتمال بنسبة 99.4٪ أنك لست مريضًا.

نصائح

• تعتبر اختبارات الفحص الجيدة حساسة للغاية وتساعد في تحديد المرضى الذين تظهر عليهم الأعراض. اختبارات الحساسية العالية مفيدة في تشخيص متباين الأمراض أو العلامات إذا كانت سلبية. ("SNOUT": انحراف الحساسية)
• صحة أو الفعالية هي النسبة المئوية لنتائج الاختبار المحددة بدقة بواسطة الاختبار ، أي (إيجابية حقيقية + سلبية حقيقية) / نتائج الاختبار الإجمالية = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
• حاول رسم جدول طوارئ لتسهيل الأمر على نفسك.
• تذكر أن الحساسية والخصوصية هي خصائص جوهرية لاختبار معين ليس تعتمد على مجموعة سكانية معينة ، أي إذا تم إجراء الاختبار على مجموعات سكانية مختلفة ، فيجب أن تظل هاتان القيمتان دون تغيير.
• تتميز اختبارات التحكم الجيدة بخصوصية عالية بحيث لا يخطئ الاختبار في تحديد المرضى الذين يعانون من الأعراض. اختبارات الحساسية العالية مفيدة في التشخيص الأمراض أو العلامات إذا أظهرت نتيجة إيجابية. ("SPIN": الموافقة على الخصوصية)
• من ناحية أخرى ، تعتمد القيمة التنبؤية الإيجابية والقيمة التنبؤية السلبية على مستوى انتشار العلامات بين المجموعة السكانية المختارة. كلما كانت العلامات أقل شيوعًا ، انخفضت القيمة التنبؤية الإيجابية وزادت القيمة التنبؤية السلبية (نظرًا لأن الانتشار أقل في الحالات التي تكون فيها العلامات أقل شيوعًا). وعلى العكس من ذلك ، كلما زادت تواتر العلامات ، زادت القيمة التنبؤية الإيجابية وانخفضت القيمة التنبؤية السلبية (نظرًا لأن معدل الانتشار أعلى في الحالات التي تكون فيها العلامات أكثر شيوعًا).
• حاول أن تفهم هذه التعريفات جيدًا.

تحذيرات

• من السهل ارتكاب أخطاء في الحسابات بسبب الإهمال. تحقق من حساباتك بعناية. سوف يساعدك جدول الطوارئ في هذا.