積極的預測價值和測試結果

陽性預測值(PPV)告訴你,如果您為此測試為陽性,那麼您實際上患有疾病的可能性有多大。 它被定義為真陽性的數量(測試陽性的人患病)除以測試陽性的總人數。 它隨測試靈敏度,測試特異性和疾病發生率而變化

您可以在下面的示例中了解這些方面如何更改測試的PPV。 對於醫生來說,PPV是一件困難的事情,這對於患者來說可能很難。 但是,這很大程度上取決於他們所在社區的疾病流行情況。 知道敏感性和特異性不足以說明PPV是什麼。 您還必須了解您正在測試的疾病的常見情況。

例子

想像一下,衣原體測試具有80%的靈敏度和80%的特異性。 在衣原體感染率為10%的100人中:

8/10真正的肯定會測試正面
72/90的真實否定將測試否定

在26個正面測試中,有8個是正面測試。 18是假陽性 。 因此,陽性預測值(PPV)將為31%(8/26)。 檢測陽性的人中只有三分之一實際上有披衣菌。

另一方面,如果披衣菌的流行率是30%:

24/30真正的肯定會測試正面
56/70的真實否定將會測試否定。

在這種情況下,PPV將是24/38 = 63%。 三分之二的人群測試結果為準確的測試結果。

什麼是80%敏感的測試。 和95%的規格。 在20%的人口中?

16/20真+將測試+
76/80真正 - 將測試 -

而PPV將是16/20 = 80%

增加PPV的因素

增加真實肯定的百分比和測試PPV需要兩件事情中的一件或兩件。 該測試可能具有很高的特異性。 大多數沒有披衣菌的人會測試陰性。 那麼,會有很少的誤報。 增加測試PPV的另一件事是高發病率。

受感染的人比例越高,PPV越高。

在大多數情況下,每個人都希望只增加測試的特異性。 讓更多的人生病只是為了提高診斷測試的性能,這有點違反直覺。