Vidéo: Qu'est-ce qu'une bonne spécificité et sensibilité ?
2024 Auteur: Michael Samuels | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 01:43
En général, haute sensibilité les tests ont peu spécificité . En d'autres termes, ils sont bon pour attraper les cas réels de la maladie, mais ils s'accompagnent également d'un taux assez élevé de faux positifs. Les mammographies sont un exemple de test qui a généralement un sensibilité (environ 70-80%) et faible spécificité.
Par conséquent, qu'est-ce qu'une bonne valeur pour la sensibilité et la spécificité ?
D'une manière générale, « un test avec un sensibilité et spécificité d'environ 90 % serait considéré comme ayant bon Les tests d'effort cardiaque nucléaire de performance diagnostique peuvent fonctionner à ce niveau », a déclaré Hoffman. Mais tout aussi important que les chiffres, il est crucial de considérer à quel type de patients le test est appliqué.
De même, quelle est la formule de la sensibilité ? Sensibilité est la proportion de patients atteints de la maladie dont le test est positif. En notation probabiliste: P(T+|D+) = TP / (TP+FN). La spécificité est la proportion de patients sans maladie dont le test est négatif. En notation probabiliste: P(T-|D-) = TN / (TN + FP).
De même, vous pouvez demander, qu'est-ce qu'une bonne valeur de spécificité ?
Par exemple, si un test a une sensibilité de 95% et 95% spécificité (considéré comme très bon ), alors: Pour une prévalence de la maladie de 1,0 %, le meilleur possible prédictif positif valeur est de 16 %. Pour une prévalence de la maladie de 0,1 %, le meilleur possible prédictif positif valeur est de 2 %.
Qu'est-ce qu'une bonne sensibilité ?
En d'autres termes, un très sensible est un test qui identifie correctement les patients atteints d'une maladie. Un test à 100% sensible identifiera tous les patients atteints de la maladie. Un test à 90% sensibilité identifiera 90 % des patients atteints de la maladie, mais passera à côté de 10 % des patients atteints de la maladie.
Conseillé:
Comment calculer la sensibilité à partir de la spécificité ?
Calculs associés Taux de faux positifs (α) = erreur de type I = 1 − spécificité = FP / (FP + TN) = 180 / (180 + 1820) = 9% Taux de faux négatifs (β) = erreur de type II = 1 − sensibilité = FN / (TP + FN) = 10 / (20 + 10) = 33 % Puissance = sensibilité = 1 − β
La sensibilité et la spécificité changent-elles avec la prévalence ?
Dans l'ensemble, la spécificité était plus faible dans les études avec une prévalence plus élevée. Nous avons trouvé une association plus souvent avec la spécificité qu'avec la sensibilité, ce qui implique que les différences de prévalence représentent principalement des changements dans le spectre des personnes sans la maladie d'intérêt
La sensibilité est-elle une faiblesse ?
La sensibilité est souvent considérée comme une faiblesse dans notre culture, surtout lorsqu'un FSS est en situation de stress. Facilement submergé par trop de stimulation sensorielle, trop de choses à faire ou trop de personnes, nous avons tendance à être émotifs et submergés et à avoir besoin d'échapper à l'environnement stressant
Qu'est-ce que la spécificité et la sensibilité dans la régression logistique ?
Ces deux valeurs sont appelées Sensibilité et Spécificité. Sensibilité = d/(c+d) : La proportion de positifs observés qui étaient prédits comme positifs. Spécificité = a/(a+b) : La proportion de négatifs observés qui étaient prédits comme négatifs
Comment calculez-vous la précision à partir de la sensibilité et de la spécificité ?
Précision = (sensibilité) (prévalence) + (spécificité) (1 - prévalence). La valeur numérique de l'exactitude représente la proportion de vrais résultats positifs (à la fois vrais positifs et vrais négatifs) dans la population sélectionnée. Une précision de 99% des fois que le résultat du test est précis, qu'il soit positif ou négatif