Springen naar inhoud

Sensitiviteit en specificiteit


  • Log in om te kunnen reageren

#1

Wimpie44

    Wimpie44


  • >250 berichten
  • 429 berichten
  • Ervaren gebruiker

Geplaatst op 18 juli 2009 - 17:54

Als je berekeningen uitvoert om de Sensitiviteit en Specificiteit van een test te bepalen op een doelgroep waarbij de definitiefe diagnose al vast staat, dus Diagnose Positief of Negatief, of D+ of D-, dan kan je met de test resultaten Test Positief onderscheid maken in True Positief en False Positief. Hetzelfde geldt voor Negatief test resultaat, nl True Negatief en False Negatief.

Als het aantal Postief gediagnostiseerden Np en het aantal Negatief gediagnostiseerden Nn bedraagt, dan is de grootte van de totale populatie N=Np+Nn.

Sens = TP/TP+FN = TP/Np
Spec = TN/TN+FP = TN/Nn

Hieruit kan je PPV, NPV afleiden, zo ook de LR+ en de LR- (likelyhood ratio), maar ook de Odds-ratio's.

Uit het bovenstaande volgt dan Np en Nn ongeveer gelijk aan elkaar kunnen zijn maar dat er ook grote verschillen kunnen zijn.

Hoe wordt in de geneeskunde het effect van Positieve/Negatieve diagnose verhouding verwerkt in de bepaling van Sensistiviteit en Specificiteit. Als de populatiegrootte verandert en dan eenzijdig of de Positieve dan wel de Negatieve aantallen groter of kleiner worden, dan is er grote impact op de Sensitiviteit en Specificiteit.
Wordt hier een standaard aanpak voor gevolgd, hoe leg je dat meer nauwkeurig vast om test resultaten met verschillende Sensitiviteit en Specificiteit voor een zelfde test te kunnen onderscheiden?

Dit forum kan gratis blijven vanwege banners als deze. Door te registeren zal de onderstaande banner overigens verdwijnen.

#2

anusthesist

    anusthesist


  • >5k berichten
  • 5822 berichten
  • Ervaren gebruiker

Geplaatst op 19 juli 2009 - 17:00

Het verhaal is door het gebruik van Nederlandse en Engelse termen door elkaar erg onduidelijk. Ik raad je aan de volgende keer consequent te zijn en alle termen in het Engels te vermelden, omdat die Nederlandse afkortingen volgens mij ook niet geaccepteerd zijn. Hier vind je een uitgebreide uitleg + berekeningen hoe bovenstaande maten tot stand komen.
That which can be asserted without evidence can be dismissed without evidence.

#3

Wimpie44

    Wimpie44


  • >250 berichten
  • 429 berichten
  • Ervaren gebruiker

Geplaatst op 20 juli 2009 - 13:54

Wat Sensitivity en Specificity is en hoe je het berekent is me bekend.

Wat in tal van medische verhandelingen niet duidelijk is, is op welke populatie grootte de posieve en de negatieve definitieve diagnose resultaten tot stand zijn gekomen. Als de totale aantallen van de positieve en de negatieve diagnose tabel veranderen, wordt de noemer in al deze ratio's anders. M.a.w. de betekenis van Sensitivity en Specificity valt zonder referentie waarden weg.

Hetzelfde verhaal geldt voor de resultaten van een Positieve en een Negatieve test die op een patient wordt uitgevoerd. Ook als hier de totale aantallen van de positieve test en de negatieve test tov elkaar anders worden, dan worden ook de resultaten van de PPV (Positive Predictive Value) en NPV (Negative Predictive Value) verschillend en heeft weinig zin zonder referentie waarden.

Gaan we kijken naar Likelyhood Ratio's voor Postief en Negatief testresultaat, dan geldt hetzelfde verhaal. De LR+ en de LR- zijn belangrijk om op individueel patient niveau een indicatie te kunnen geven over de kansen dat een test positief / negatief uitvalt. Ook hier zijn referentie waarden essentieel, want ze worden afgeleid van de eerder genoemde ratio's uit een populatie.

Voor Odds - ratio's geldt wederom hetzelfde.

Uitgaande van Prevalentie en bovengenoemde ratio's worden de kansen voor een individuele patient berekend.

Hoe worden de referentie aantallen: Positief en Negatief voor zowel de definitieve feitelijke diagnose van de patienten en de test resultaten (waar dus fouten inzitten) genormeerd om een referentie te hebben. Anders kan je hier niet echt met een patient over spreken.

Voor de patient is het rekenmodel niet interessant. Het gaat erom dat een arts een correcte inschatting maakt op basis van een test die een patient ondergaat.

#4

Lupus

    Lupus


  • >100 berichten
  • 128 berichten
  • Ervaren gebruiker

Geplaatst op 20 juli 2009 - 14:11

Dit is een heel relevant topic voor medici. De begrippen sensitiviteit en specificiteit van een test hangen volgens mij een beetje op het beschikbaar zijn van een "gouden standaard"-test, die altijd gelijk heeft en waarmee iedereen (of een perfect representatieve steekproef) getest is. Wat natuurlijk vaak niet het geval is.

Bovendien is het erg van belang welke individuen überhaupt getest worden door een arts. Als je mensen bijvoorbeeld gaat testen op infectie met H1N1 virus zal de voorspellende waarde positief hoger zijn als je alleen mensen test die passende symptomen hebben, vergeleken met het testen zonder te selecteren op symptomen.

Statistiek is daarom een hulpmiddel dat nooit zonder gezond verstand gebruikt dient te worden. Anders krijg je van die statistiekjes zoals op de voorpagina's van sommige gratis dagbladen.
Deel liever je eigen gedachten om zo je dwaasheid te tonen, dan iemand te citeren om zo wijzer te lijken.

#5

anusthesist

    anusthesist


  • >5k berichten
  • 5822 berichten
  • Ervaren gebruiker

Geplaatst op 20 juli 2009 - 15:35

Wat in tal van medische verhandelingen niet duidelijk is, is op welke populatie grootte de posieve en de negatieve definitieve diagnose resultaten tot stand zijn gekomen.


Dat verschilt per toetsing van een test. Op PubMed zijn honderden artikelen die de toetsing van één test beschrijven.
Hoe groter de onderzoeksgroep, hoe meer het de werkelijkheid benadert en des te meer je kunt zeggen over de sensitiviteit en specificiteit, lijkt me alleszins logisch.

Anders kan je hier niet echt met een patient over spreken.


Dit geldt dan voor alles. Evidence based medicine is niet zaligmakend. 99% van de patienten maakt het geen fluit uit
of de sensitiviteit tot stand is gekomen door een onderzoeksgroep van 100 of van 1000.
That which can be asserted without evidence can be dismissed without evidence.

#6

Benm

    Benm


  • >5k berichten
  • 8811 berichten
  • VIP

Geplaatst op 23 juli 2009 - 12:01

Voor de patient is het rekenmodel niet interessant. Het gaat erom dat een arts een correcte inschatting maakt op basis van een test die een patient ondergaat.


Dat zal nogal per patient verschillen. Velen zullen er weinig begrip van hebben, mogelijk niet eens interesse.

Overigens zal dat voor een flink deel van artsen ook wel gelden, een test die als '99% betrouwbaar' te boek staat doet het ongetwijfeld goed... terwijl die voor bepaalde toepassing volstrekt ongeschikt is.
Victory through technology





0 gebruiker(s) lezen dit onderwerp

0 leden, 0 bezoekers, 0 anonieme gebruikers

Ook adverteren op onze website? Lees hier meer!

Gesponsorde vacatures

Vacatures