Negativ forudsigelig værdi af en test

At forstå negativ forudsigelig værdi (NPV) kan være forvirrende. Det er dog en vigtig del af forståelsen af ​​kvaliteten og nøjagtigheden af ​​medicinske tests. Den negative forudsigelige værdi fortæller dig, hvor meget du kan være sikker på, hvis du tester negativt for en sygdom. Det er en markør for, hvor nøjagtigt det negative testresultat er. Med andre ord fortæller det dig, hvor sandsynligt det er detdu har faktisk ikke sygdommen.

Den negative forudsigelige værdi defineres som antallet af sande negativer (mennesker, der tester negative, som ikke har en tilstand) divideret med det samlede antal mennesker, der tester negativt. Det varierer med testfølsomhed, testspecificitet og sygdomsprævalens.

På grund af variabel sygdomsprævalens i forskellige samfund er den negative forudsigelige værdi af en test ikke altid ligetil. De fleste læger kan ikke bare give dig et tal til den negative forudsigelige værdi, når du går ind til en given test, selvom de kender følsomheden og specificiteten.

Eksempel

Hvis en chlamydia-test har 80% følsomhed og 80% specificitet i en befolkning på 100 med en chlamydia-prævalens på 10%, kan du forvente følgende:

• 8 ud af 10 sande positive tester positive
• 72 ud af 90 ægte negativer tester negativt

Ud af 74 negative tests er 72 sande negativer (de har ikke infektionen) og 2 er falske negativer (de testede negative, men de har faktisk infektionen).

Derfor ville NPV være 97% (72/74). Du kan forvente, at 97% af de mennesker, der tester negativt, faktisk ville være negative for klamydia.

I modsætning hertil, hvis den samme test gives i en population med en chlamydia-prævalens på 40, ville NPV være anderledes. Det skyldes, at NPV tager højde for mere end blot følsomheden og specificiteten af ​​en diagnostisk test. I dette tilfælde:

• 32 ud af de 40 sande positive tester positive
• 48 ud af de 60 ægte negativer testes negativt

Ud af 56 negative tests er 8 falske negativer. Det betyder, at den negative forudsigelige værdi er 85% (48/56).

Hvordan forskellige faktorer påvirker negativ forudsigelsesværdi

Høj følsomhedstest øger den negative forudsigelige værdi. Det skyldes, at flere mennesker, der faktisk er positive, har et positivt testresultat på en højfølsomhedstest, og der er færre falske negativer.

Tilsvarende går den negative forudsigelige værdined som en sygdom bliver mere almindelig i en befolkning.

I modsætning hertil stiger den positive forudsigelsesværdi, da sygdommen er mere almindelig i en befolkning. Og test med høj specificitet forbedrer den positive forudsigelige værdi. Med test med høj specificitet er der færre falske positive. Jo højere specificitet, desto flere testes negative mennesker.