BMJ Magyar Kiadás 2000;3:187-8.

ÖSSZEFOGLALÓ KÖZLEMÉNYEK

Statisztikai fogalmak magyar elnevezése. XII. rész

Sensitivity – Szenzitivitás / Detection rate – Felismerési arány

A fenti két fogalomnak azonos a jelentése. Valamely diagnosztikai, osztályozási vagy mérési eljárás egyik jellemzője. Egy adott kategóriába tartozókon belül a teszt alapján is ebbe a kategóriába soroltaknak az aránya (általában százalékban kifejezve). A beteg-nem beteg osztályozás esetén a próba szenzitivitása (érzékenysége) az általa betegnek minősítetteknek a teljes betegszámhoz viszonyított aránya. „A próba akkor jó, ha betegeken elvégezve pozitív eredményt ad” elvet tükrözi.

Példa: Egy új diagnosztikai eljárást 100 vizsgálati alany bevonásával akarnak kipróbálni. A résztvevőkről előzetesen már megállapították (valamely elfogadott módszerrel), hogy betegek-e vagy sem. Az előzetes vizsgálat során a mintában 75 beteg és 25 egészséges embert találtak. 75 beteg közül az új teszt 60-at minősített pozitívnak, de a 25 egészséges közül is betegnek talált 5 személyt. A különböző kategóriák létszáma tehát: valódi pozitív=60, álpozitív=5, álnegatív=15, valódi negatív=20. Ekkor a próba szenzitivitása 60/75×100=80%.

Specificity – Specifikusság

A diagnosztikai, osztályozási vagy mérési eljárások egyik jellemzője. Valamely kategóriába „valóban” nem tartozók között a teszt alapján is az illető kategórián kívül soroltak aránya (általában százalékban kifejezve). A beteg-nem beteg osztályozás esetén a próba specifikussága az általa egészségesnek minősítetteknek a valóban egészségesekhez viszonyított aránya. „A próba akkor jó, ha egészségeseken elvégezve negatív eredményt ad” elvet tükrözi.

Példa: Egy új diagnosztikai eljárást 100 vizsgálati alany bevonásával akarnak kipróbálni. A résztvevőkről előzetesen már megállapították (valamely elfogadott módszerrel), hogy betegek-e vagy sem. Az előzetes vizsgálat során a mintában 75 beteg és 25 egészséges embert találtak. 75 beteg közül az új teszt 60-at minősített pozitívnak, de a 25 egészséges közül is betegnek talált 5 személyt. A különböző kategóriák létszáma tehát: valódi pozitív=60, álpozitív=5, álnegatív=15, valódi negatív=20. Ekkor a próba specifikussága 20/25×100=80%.

False positive rate – Álpozitivitási arány

A diagnosztikai, osztályozási vagy mérési eljárások egyik jellemzője. A próba alapján valamely kategóriába tévesen soroltak és az illető kategóriába valójában nem tartozók aránya (általában százalékban kifejezve). A beteg-nem beteg kategorizálás esetén a próba álpozitivitási aránya az általa (tévesen) betegnek talált egészségesek részaránya a valóban egészségesek körében. Az álpozitivitási arány és a specifikusság összege mindig 1 (vagyis az álpozitivitási arány a specifikusság komplementere).

Példa: Egy új diagnosztikai eljárást 100 vizsgálati alany bevonásával akarnak kipróbálni. A résztvevőkről előzetesen már megállapították (valamely elfogadott módszerrel), hogy betegek-e vagy sem. Az előzetes vizsgálat során a mintában 75 beteg és 25 egészséges embert találtak. 75 beteg közül az új teszt 60-at minősített pozitívnak, de a 25 egészséges közül is betegnek talált 5 személyt. A különböző kategóriák létszáma tehát: valódi pozitív=60, álpozitív=5, álnegatív=15, valódi negatív=20. Ekkor az álpozitivitási arány 5/25×100=20% (=100–specifikusság).

False negative rate – Álnegativitási arány

A diagnosztikai, osztályozási vagy mérési eljárások egyik jellemzője. A próba alapján tévesen valamely kategórián kívülre soroltak és a valójában azon a kategórián belül levők aránya (esetleg százalékos aránya). A beteg-nem beteg kategorizálás esetén a próba álnegativitási aránya a teszt által tévesen egészségeseknek minősítetteknek és a valóban beteg résztvevőknek az aránya. Az álnegativitási arány és a szenzitivitás összege mindig 1 (vagyis az álpozitivitási arány a szenzitivitás komplementere).

Példa: Egy új diagnosztikai eljárást 100 vizsgálati alany bevonásával akarnak kipróbálni. A résztvevőkről előzetesen már megállapították (valamely elfogadott módszerrel), hogy betegek-e vagy sem. Az előzetes vizsgálat során a mintában 75 beteg és 25 egészséges embert találtak. 75 beteg közül az új próba 60-at minősített pozitívnak, de a 25 egészséges közül is betegnek talált 5 személyt. A különböző kategóriák létszáma tehát: valódi pozitív=60, álpozitív=5, álnegatív=15, valódi negatív=20. Ekkor az álnegativitási arány 15/75×100=20% (=100–specifikusság).

Positive predictive value – Pozitív prediktív érték (PPV)

Annak valószínűsége, hogy a próba helyesen ad pozitív diagnózist. Ezt az értéket a próba hasznosságán kívül a betegség prevalenciája (lásd: prevalencia) is befolyásolja.

Példa: Egy új diagnosztikai eljárást 100 vizsgálati alany bevonásával akarnak kipróbálni. A résztvevőkről előzetesen már megállapították (valamely elfogadott módszerrel), hogy betegek-e vagy sem. Az előzetes vizsgálat során a mintában 75 beteg és 25 egészséges embert találtak. 75 beteg közül az új teszt 60-at minősített pozitívnak, de a 25 egészséges közül is betegnek talált 5 személyt. A különböző kategóriák létszáma tehát: valódi pozitív=60, álpozitív=5, álnegatív=15, valódi negatív=20. Ekkor a pozitív prediktív érték 60/65×100=92,3%.

Negative predictive value – Negatív prediktív érték (NPV)

Annak valószínűsége, hogy a teszt helyesen ad negatív diagnózist. Ezt az értéket a próba hasznosságán kívül a betegség prevalenciája (lásd: prevalencia) is befolyásolja.

Példa: Egy új diagnosztikai eljárást 100 vizsgálati alany bevonásával akarnak kipróbálni. A résztvevőkről előzetesen már megállapították (valamely elfogadott módszerrel), hogy betegek-e vagy sem. Az előzetes vizsgálat során a mintában 75 beteg és 25 egészséges embert találtak. 75 beteg közül az új teszt 60-at minősített pozitívnak, de a 25 egészséges közül is betegnek talált 5 személyt. A különböző kategóriák létszáma tehát: valódi pozitív=60, álpozitív=5, álnegatív=15, valódi negatív=20. Ekkor a negatív prediktív érték 20/35×100=57,1%.

ROC (Receiving Operating Characteristics) – Hatásfokmérő karakterisztika

Diagnosztikai vagy osztályba sorolási eljárások, mérési módszerek jellemzésére szolgáló görbe, a különböző álpozitivitási (lásd: álpozitivitás, specifikusság) arányokhoz tartozó szenzitivitásértékeket (lásd: szenzitivitás) ábrázolja.

Mérési, diagnosztizálási vagy osztályozási módszerek teljesítményének összehasonlítására alkalmazható abban az esetben, ha a mérés (osztályozás, diagnózis) pontos eredménye vagy valamely elfogadott becslése ismert.

Az (1–specificitás, szenzitivitás) koordinátájú pontokat összekötve (folytonos mérés esetén görbét illesztve) meghatározható a hatásfokmérő karakterisztika alatti területet. Ez alkalmas mérték különböző módszerek hasznosságának, prediktív erejének összehasonlítására. A görbe alatti terület maximális értéke 1; a nagyobb érték nagyobb prediktív erőt jelent.

A hatásfelmérő karakterisztika segíthet valamely diagnosztikai próba küszöbértékének kiválasztásában is.

Példa: Vércukorszint alapján diagnosztizálják a diabetest. A teszt eredményét pozitívnak nevezik, ha a vércukorszint meghalad egy adott küszöböt. A résztvevők küszöbszám szerinti pozitív-negatív besorolása általában nem azonos a beteg-nem beteg felosztással, az első besorolás függ a választott küszöbszámtól, míg ez utóbbi attól független. Minden küszöbszámhoz tartozik tehát egy szenzitivitás és egy specifikusságérték, ezekből számolhatók ki a hatásfokmérő karakterisztika pontjai. A hatásfokmérő karakterisztika ábrázolása segítséget ad a „legjobb” szétválasztást adó küszöbérték meghatározásában.