في تشخيص الرعاية الصحية ، تلعب الاختبارات المعملية دورا مهما في تحديد وتشخيص مجموعة واسعة من الحالات الطبية. ومع ذلك ، فإن تفسير نتائج الاختبار ليس دائما سهلا. لا تؤكد نتيجة الاختبار غير الطبيعية دائما وجود المرض ، تماما كما أن النتيجة الطبيعية لا تضمن غيابه. لتقييم موثوقية أدوات التشخيص هذه ، يعتمد ممارسو الرعاية الصحية على مؤشرين إحصائيين رئيسيين: الحساسية والخصوصية.
الحساسية هي احتمال أن يحدد الاختبار الأفراد المصابين بالمرض بشكل صحيح ، مما يؤدي إلى نتيجة إيجابية عند وجود المرض. تعد الحساسية العالية ضرورية للاختبارات المستخدمة في الفحوصات الأولية ، لأنها تقلل من فرصة فقدان الحالات عن طريق تقليل السلبيات الكاذبة (الحالات التي يحدد فيها الاختبار بشكل غير صحيح شخصا مصابا بالمرض على أنه سلبي).
منناحية أخرى ، فإن الخصوصية هي احتمال أن يحدد الاختبار بشكل صحيح الأفراد غير المصابين بالمرض ، مما يؤدي إلى نتيجة سلبية عند غياب المرض. تعد الخصوصية العالية أمرا بالغ الأهمية للاختبارات المستخدمة لتأكيد التشخيص ، لأنها تقلل من الإيجابيات الكاذبة (الحالات التي يصنف فيها الاختبار بشكل غير صحيح الفرد السليم على أنه مصاب بالمرض).
توفر الحساسية والخصوصية رؤى حول قدرة الاختبار على إنتاج نتائج دقيقة في التجارب السريرية. ومع ذلك ، في بيئات العالم الحقيقي ، يهتم المرضى والأطباء أكثر بفهم احتمالية الإصابة (أو عدم الإصابة) بمرض بالنظر إلى نتيجة اختبار محددة. هذا هو المكان الذي تصبح فيه القيمة التنبؤية الإيجابية (PPV) والقيمة التنبؤية السلبية (NPV) ضرورية.
– القيمة التنبؤية الإيجابية (PPV) هي احتمال إصابة الفرد الذي لديه نتيجة اختبار إيجابية بالمرض حقا. لا يعتمد PPV على حساسية الاختبار وخصوصيته فحسب ، بل يعتمد أيضا على انتشار المرض بين السكان الذين يتم اختبارهم. غالبا ما يؤدي الانتشار المرتفع إلى زيادة PPV ، مما يعني أن النتيجة الإيجابية من المرجح أن تشير إلى حالة حقيقية للمرض لدى السكان ذوي المخاطر الأساسية الأعلى.
– القيمة التنبؤية السلبية (NPV) هي احتمال أن الفرد الذي لديه نتيجة اختبار سلبية لا يصاب بالمرض حقا. مثل PPV ، يتأثر NPV بانتشار المرض. في المجموعات السكانية التي يكون فيها المرض نادرا ، من المرجح أن تؤكد النتيجة السلبية بدقة عدم وجود المرض ، مما يؤدي إلى ارتفاع صافي القيمة الحالية.
باختصار ، في حين أن الحساسية والخصوصية أمران حاسمان لفهم دقة الاختبار في تحديد وجود المرض أو غيابه في ظل ظروف خاضعة للرقابة ، فإن PPV و NPV يوفران رؤى أكثر عملية لاتخاذ القرارات السريرية. تسمح هذه التدابير معا لممارسي الرعاية الصحية بتفسير نتائج الاختبارات التشخيصية بشكل أفضل ، وتحقيق التوازن بين مخاطر الإيجابيات والسلبيات الكاذبة ، واتخاذ قرارات مستنيرة لرعاية المرضى.
في العلوم الصحية ، تشير الحساسية إلى احتمال أن يظهر الاختبار التشخيصي نتيجة إيجابية عند وجود المرض.
من ناحية أخرى ، تقيس الخصوصية احتمال أن يعيد الاختبار نتيجة سلبية عند غياب المرض.
احتمال الإصابة بالمرض ، بالنظر إلى نتيجة اختبار إيجابية ، هو القيمة المتوقعة الإيجابية.
في المقابل ، فإن القيمة المتوقعة السلبية هي احتمال عدم الإصابة بالمرض عندما تكون نتيجة الاختبار سلبية.
تستند هذه التدابير عادة إلى الوجود الفعلي للمرض أو غيابه وتستمد من دراسات التحقق المكثفة التي أجريت في البيئات السريرية.
ضع في اعتبارك مثالا على فحص العدوى الفيروسية ، والذي يتم إجراؤه أولا بناء على فحص أولي وبعد ذلك باستخدام معايير الدم التفصيلية.
لذا ، فإن الحساسية هي a / (a + b) ، والنوعية d / (c + d) ، والقيمة المتوقعة إيجابية هي a / (a + c) ، والقيمة المتوقعة سالبة هي d / (b + d).
Related Videos
Biostatistics
527 المشاهدات
Biostatistics
773 المشاهدات
Biostatistics
627 المشاهدات
Biostatistics
488 المشاهدات
Biostatistics
280 المشاهدات
Biostatistics
266 المشاهدات
Biostatistics
176 المشاهدات
Biostatistics
217 المشاهدات
Biostatistics
167 المشاهدات
Biostatistics
465 المشاهدات
Biostatistics
188 المشاهدات
Biostatistics
119 المشاهدات
Biostatistics
334 المشاهدات
Biostatistics
364 المشاهدات
Biostatistics
352 المشاهدات
Biostatistics
408 المشاهدات
Biostatistics
152 المشاهدات
Biostatistics
124 المشاهدات
Biostatistics
187 المشاهدات