Deine eigenen Berechnungen durchführen
1000 Patienten in einer Klinik. Syphilis. Verwende den Standard-Test, um festzustellen, wer die Charakteristik hat und wer nicht. Angenommen, 100 Leute haben sie und 900 nicht. Dieser Test sei beispielsweise ein schneller Plasma-Reagin-(RPR)-Test, um auf Syphilis zu screenen. Verwende ihn, um die 1000 Personen in der Stichprobe zu testen. Mache dasselbe für die Menschen, die die Charakteristik nicht haben (nach dem Standard-Test). Du hast dann vier Zahlen: Menschen mit der Charakteristik, die positiv getestet wurden, sind die richtig Positiven (TP). Menschen mit der Charakteristik, die negativ getestet wurden, sind die falsch Negativen (FN). Menschen ohne die Charakteristik, die positiv getestet wurden, sind die falsch Positiven (FP). Menschen ohne die Charakteristik, die negativ getestet wurden, sind die richtig Negativen (TN). Angenommen, du hast den RPR-Test bei den 1000 Patienten durchgeführt. Von den 100 Patienten mit Syphilis wurden 95 positiv getestet und 5 negativ getestet. Von den 900 Patienten ohne Syphilis wurden 90 positiv getestet und 810 negativ getestet. In diesem Fall ist TP = 95, FN = 5, FP = 90 und TN = 810. Im obigen Fall wäre es 95/(95 + 5) = 95%. Die Sensitivität sagt uns, wie wahrscheinlich der Test positiv ausfällt bei jemandem, der die Charakteristik hat. Welcher Anteil von allen Personen, die die Eigenschaft aufweisen, wird positiv getestet? 95% Sensitivität ist ziemlich gut. Im obigen Fall wäre es 810/(90+810)= 90%. Die Spezifität sagt uns, wie wahrscheinlich der Test negativ ausfällt bei jemandem, der die Charakteristik nicht hat. Welcher Anteil von allen Personen, die die Eigenschaft nicht aufweisen, wird negativ getestet? 90% Spezifität ist ziemlich gut. Im obigen Fall wäre es 95/(95+90)= 51,4%. Der positive Vorhersagewert sagt uns, wie wahrscheinlich jemand die Charakteristik hat, wenn der Test positiv ausfällt. Welcher Anteil von allen Personen, deren Test positiv ist, hat wirklich die Eigenschaft? 51,4% PPV bedeutet, wenn dein Test positiv ist, dann hast du mit einer Wahrscheinlichkeit von 51,4% wirklich die Krankheit. Im obigen Fall wäre es 810/(810+5)= 99,4%. Der negative Vorhersagewert sagt uns, wie wahrscheinlich jemand die Charakteristik nicht hat, wenn der Test negativ ausfällt. Welcher Anteil von allen Personen, deren Test negativ ist, hat wirklich nicht die Eigenschaft? 99,4% NPV bedeutet, wenn dein Test negativ ist, dann hast du mit einer Wahrscheinlichkeit von 99,4% nicht die Krankheit.
Definiere eine Stichprobenpopulation, z.B. Definiere die interessierende Krankheit oder Charakteristik, z.B. Nimm einen gut etablierten Standard-Test, um die Prävalenz der Krankheit oder Eigenschaft festzustellen, beispielsweise Dunkelfeldmikroskopie-Dokumentation der Anwesenheit von Treponema pallidum-Bakterien in einer Ausschabung einer syphilitischen Wunde, zusammen mit klinischen Befunden. Nimm einen Test, von dem du die Sensitivität, Spezifität, den positiven Vorhersagewert und den negativen Vorhersagewert für diese Stichprobenpopulation bestimmen willst, und führe diesen Test bei allen in der gewählten Stichprobe durch. Notiere bei den Menschen, die die Charakteritik (nach dem Standard-Test) haben, die Zahl der Menschen, die positiv getestet und die Anzahl der Menschen, die negativ getestet wurden. Um die Sensitivität zu berechnen, musst du TP durch (TP + FN) teilen. Um die Spezifität zu berechnen, musst du TN durch (FP+TN) teilen. Um den positiven Vorhersagewert (PPV) zu berechnen, musst du TP durch (TP+FP) teilen. Um den negativen Vorhersagewert (NPV) zu berechnen, musst du TN durch (TN+FN) teilen.
https://www.wikihow.com/Calculate-Sensitivity,-Specificity,-Positive-Predictive-Value,-and-Negative-Predictive-Value
Doing Your Own Calculation