תוֹכֶן

• צעדים
• שיטה 1 מתוך 1: בצעו ספירה משלכם
• טיפים
• אזהרות

בכל בדיקה המתבצעת על אוכלוסייה נתונה, חשוב לחשב רְגִישׁוּת, ספֵּצִיפִיוּת, ערך חיזוי חיובי ו ערך חיזוי שלילי על מנת לקבוע עד כמה שימושית בדיקה זו באבחון מחלה או מאפיינים של קבוצת אוכלוסייה נתונה. אם ברצוננו להשתמש במבחן זה כדי לחקור את המאפיינים של אוכלוסייה שנבחרה, עלינו לדעת:

• כמה סביר שהבדיקה תגלה זמינות סימנים בבני אדם עם תכונות מאפיינות (רְגִישׁוּת)?
• כמה סביר שהבדיקה תגלה הֶעְדֵר סימנים בבני אדם לְלֹא תכונות מאפיינות (ספֵּצִיפִיוּת)?
• מה ההסתברות של אדם עם חִיוּבִי תוצאת הבדיקה היא למעשה יש שלטים (ערך חיזוי חיובי)?
• מה ההסתברות של אדם עם שלילי תוצאת הבדיקה היא למעשה לא שלטים (ערך חיזוי שלילי)?
  
  

חשוב מאוד לחשב ערכים אלה על מנת לקבוע אם בדיקה מועילה בהערכת המאפיינים של אוכלוסייה נתונה... במאמר זה, נראה לך כיצד לחשב ערכים אלה.

צעדים

שיטה 1 מתוך 1: בצעו ספירה משלכם

1. 1 בנה מדגם מהאוכלוסייה, למשל 1000 חולים במרפאה.
2. 2 זהה את המחלה או את הסימנים שאתה חוקר, כגון עגבת.
3. 3 בצע בדיקת תקן זהב אמינה כדי לקבוע את שכיחות המחלות או הסימנים, כגון מידע על הימצאות חיידקים טרפונמה חיוורת, המתקבל באמצעות מיקרוסקופ שדה כהה, תוך התחשבות בתמונה הקלינית. השתמש במבחן תקן זהב כדי לקבוע למי יש ולמי אין. לשם הבהרה, נניח של -100 נושאים יש אותם, אך ל- 900 אין.
4. 4 תכנן מבחן לרגישות, ספציפיות, ערך ניבוי חיובי וערך ניבוי שלילי של אוכלוסיית העניין, ובדוק מדגם של האוכלוסייה. לדוגמה, נניח שמדובר בבדיקת ריאגנט פלזמה מהירה (RPR) לאיתור עגבת. השתמש בו כדי לדגום 1000 אנשים.
5. 5 מבין אלו עם תסמינים (כפי שנקבע על פי תקן הזהב), רשום את מספר האנשים עם תוצאות חיוביות ושליליות. בדוק אנשים שאינם מראים סימנים באותו אופן (כפי שנקבע על פי תקן הזהב). תקבל ארבע ספרות. אנשים עם תסמינים ותוצאה חיובית הם חיובי אמיתי (PI)... אנשים עם תסמינים ותוצאות שליליות הם שלילי שווא (LO)... אנשים ללא סימנים ותוצאה חיובית הם חיובי שווא (LP)... אנשים ללא סימנים ותוצאה שלילית הם שלילי אמיתי (IR)... לשם הבהרה, נניח שבדקת 1000 חולים ב- RPR. 95 מתוך 100 חולים עם עגבת נבדקו חיוביים ו -5 שליליים. מתוך 900 החולים שלא סבלו מעגבת, 90 נבדקו בחיוב ו -810 שלילי. במקרה זה, PI = 95, LO = 5, LP = 90 ו- IO = 810.
6. 6 כדי לחשב את הרגישות, חלק את ה- PI ב (PI + LO). במקרה לעיל, אנו מקבלים 95 / (95 + 5) = 95%. רגישות מספרת לנו עד כמה סביר שבדיקה תבחן חיובית אצל אדם הסובל מהתסמינים.בקרב האנשים הסובלים מהתסמינים, איזה שיעור יבדוק חיובי? רגישות של 95% היא די טובה.
7. 7 כדי לחשב את הספציפיות, חלק את RO לפי (LP + RO). במקרה הנ"ל נקבל 810 / (90 + 810) = 90%. ספציפיות מספרת לנו עד כמה סביר שבדיקה תבדוק שלילית אצל אדם שאין לו סימפטומים. בקרב אנשים ללא תסמינים, איזה שיעור יקבל תוצאה שלילית? ספציפיות של 90% היא די טובה.
8. 8 כדי לחשב את ערך הניבוי החיובי (PPV), חלק את PI ב (PI + LP). במקרה לעיל, אנו מקבלים 95 / (95 + 90) = 51.4%. ערך חיזוי חיובי אומר לנו עד כמה סביר לאדם עם תוצאה חיובית של הבדיקה יהיו התסמינים. בקרב אנשים שנבדקים חיוביים, איזה שיעור יש להם בעצם התסמינים? PPV של 51.4% פירושו שאם אתה בודק חיובי, יש סיכוי של 51.4% שאתה באמת חולה.
9. 9 כדי לחשב ערך ניבוי שלילי (NPV), חלק את RO ב- (RO + LO). במקרה הנ"ל נקבל 810 / (810 + 5) = 99.4%. ערך חיזוי שלילי מספר לנו עד כמה סביר שלאדם עם תוצאת בדיקה שלילית לא יהיו סימפטומים. בקרב אנשים שנבדקים שליליים, איזה שיעור הוא באמת חסר סימפטומים? קופת חולים של 99.4% פירושה שאם אתה בודק שלילי, יש סיכוי של 99.4% שאתה לא חולה.

טיפים

• בדיקות סקר טובות רגישות ביותר ומסייעות בזיהוי חולים הסובלים מתסמינים. בדיקות רגישות גבוהה שימושיות ב אבחנה דיפרנציאלית מחלות או סימנים אם הם שליליים. ("SNOUT": סטיית רגישות)
• דיוק או היעילות היא אחוז תוצאות הבדיקה שנקבעו במדויק על ידי הבדיקה, כלומר (תוצאות חיוביות + שליליות אמיתיות) / תוצאות הבדיקה הכוללות = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
• נסה לצייר שולחן מגירה כדי להקל על עצמך.
• זכור שרגישות וספציפיות הן תכונות מהותיות של בדיקה נתונה כי לֹא תלוי בקבוצת האוכלוסייה הנתונה, כלומר, אם הבדיקה מתבצעת על קבוצות אוכלוסייה שונות, שני ערכים אלה צריכים להישאר ללא שינוי.
• לבדיקות בקרה טובות יש סגוליות גבוהה כך שהבדיקות לא יגרמו טעויות בזיהוי חולים עם תסמינים. בדיקות רגישות גבוהה שימושיות ב אבחון מחלות או סימנים, אם הם מראים תוצאה חיובית. ("SPIN": אישור ספציפיות)
• מצד שני, ערך ניבוי חיובי וערך ניבוי שלילי תלויים ברמת שכיחות הסימנים בקרב קבוצת האוכלוסייה שנבחרה. ככל שהסימנים פחות נפוצים, כך ערך הניבוי החיובי נמוך יותר והערך הניבוי השלילי גבוה יותר (שכן השכיחות נמוכה יותר במקרים בהם הסימנים פחות נפוצים). לעומת זאת, ככל שהסימנים שכיחים יותר, כך ערך הניבוי החיובי גבוה יותר והערך הניבוי השלילי נמוך יותר (שכן השכיחות גבוהה יותר במקרים בהם הסימנים שכיחים יותר).
• נסה להבין היטב את ההגדרות הללו.

אזהרות

• קל לטעות בחישובים בגלל חוסר זהירות. בדוק היטב את החישובים שלך. טבלת החירום תעזור לך בכך.