Valoare predictivă negativă

Înțelegerea valorii predictive negative poate fi confuză. Cu toate acestea, este o parte importantă a înțelegerii calității și acurateței testelor medicale. Valoarea predictivă negativă vă spune ce înseamnă dacă testați negativ pentru o boală. Este un indicator al corectitudinii rezultatului testului negativ. Cu alte cuvinte, vă spune cât de probabil este că de fapt nu aveți boala .

Valoarea predictivă negativă este definită ca numărul de negative adevărate (persoanele care testează persoanele negative care nu sunt infectate) împărțit la numărul total de persoane care testează negativ. Aceasta variază în funcție de sensibilitatea testului, de specificitatea testului și de prevalența bolii, după cum puteți vedea în exemplul de mai jos. Din cauza dependenței de prevalența bolii în comunitatea în care lucrează, imaginarea valorii predictive negative este complicată. Majoritatea medicilor nu vă pot da pur și simplu un număr pentru valoarea predictivă negativă atunci când intrați pentru un anumit test - chiar dacă aceștia cunosc sensibilitatea și specificitatea.

Altermează spellings: NPV

Un exemplu

Dacă un test de chlamydia are o sensibilitate de 80% și o specificitate de 80% la o populație de 100, cu o prevalență de chlamydia de 10%:

8 din 10 pozitive pozitive test pozitiv
72 din 90 de negative negative test negative

Din cele 74 de teste negative, 82 sunt adevărate negative și 2 sunt negative false. Prin urmare, valoarea predictivă negativă (NPV) ar fi de 97% (72/74). 97% dintre cei care au testat negativ ar fi de fapt negativi pentru chlamydia.
-----
În schimb, dacă același test este administrat într-o populație cu prevalență de chlamydia de 40:
32 din 40 de pozitive pozitive test pozitiv
40 din 60 de negative negative test negative
Din cele 48 de teste negative, 8 sunt negative false. Aceasta înseamnă că valoarea predictivă negativă este de 83% (40/48).

Cum diferiți factori afectează valoarea predictivă negativă

Valoarea predictivă negativă scade, pe măsură ce o boală devine mai frecventă într-o populație.

În schimb, valoarea predictivă pozitivă crește.

În mod similar, testele de sensibilitate ridicată fac ca valoarea predictivă negativă să crească. Asta pentru ca exista mai putine negative false. (Mai multe persoane care sunt test pozitive pozitive pe un test de sensibilitate ridicată) În contrast, testele de specificitate ridicată sunt mai importante pentru valoarea predictivă pozitivă. Cu aceste teste, mai puține false pozitive. Cu cât specificitatea este mai mare, cu atât mai mulți oameni sunt negative negative.