Vidéo: La sensibilité et la spécificité changent-elles avec la prévalence ?
2024 Auteur: Michael Samuels | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 01:43
Globalement, spécificité était plus faible dans les études avec prévalence . Nous avons trouvé une association plus souvent avec spécificité qu'avec sensibilité , ce qui implique que les différences de prévalence représentent principalement changements dans le spectre des personnes sans la maladie d'intérêt.
De celles-ci, quelle est la meilleure sensibilité ou spécificité ?
Un test hautement sensible signalera presque toutes les personnes atteintes de la maladie et ne générera pas beaucoup de résultats faussement négatifs. De même, haute spécificité - lorsqu'un test réussit à éliminer les personnes qui n'ont pas la maladie - cela signifie généralement que le test a une valeur inférieure sensibilité ( Suite faux négatifs).
Par la suite, la question est: qu'arrive-t-il à l'augmentation de la sensibilité de la prévalence ? En général: Augmente dans sensibilité (valeurs de coupure de seuil inférieures pour +); plus de résultats de test faussement positifs (Remarque: cela est plus évident lorsque le prévalence de l'état de la maladie est faible.)
Deuxièmement, qu'est-ce que cela signifie si un test est sensible mais pas spécifique ?
Un très moyens de test sensibles qu'il y sommes quelques faux résultats négatifs, et donc moins de cas de maladie sommes manqué. La spécificité d'un test est sa capacité à désigner un individuel qui ne fait pas avoir une maladie aussi négative. Un très des moyens de test spécifiques qu'il y sommes quelques faux positifs.
Pourquoi la sensibilité et la spécificité d'un test sont-elles importantes pour le diagnostic ?
Sensibilité est le pourcentage de personnes atteintes de la maladie qui sont correctement identifiées par le test . Spécificité est le pourcentage de personnes indemnes de la maladie qui sont correctement exclues par le test . Cliniquement, ces concepts sont important pour confirmer ou exclure la maladie lors du dépistage.
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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
Qu'est-ce qu'une bonne spécificité et sensibilité ?
En général, les tests à haute sensibilité ont une faible spécificité. En d'autres termes, ils sont bons 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 une sensibilité élevée (environ 70-80%) et une faible spécificité
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