Zawartość
Zrozumienie negatywnej wartości predykcyjnej (NPV) może być mylące. Jest to jednak ważna część zrozumienia jakości i dokładności badań medycznych. Negatywna wartość predykcyjna mówi ci, co to znaczy, jeśli wynik testu na chorobę jest ujemny. Jest to wyznacznik dokładności tego negatywnego wyniku testu. Innymi słowy, mówi ci, jakie jest to prawdopodobne w rzeczywistości nie masz tej choroby.Negatywną wartość predykcyjną definiuje się jako liczbę prawdziwie negatywnych wyników (osób, które uzyskały wynik negatywny i które nie są zakażone) podzieloną przez całkowitą liczbę osób, które uzyskały wynik negatywny. Różni się w zależności od czułości testu, jego specyficzności i częstości występowania chorób, jak widać na poniższym przykładzie. Ze względu na zależność od częstości występowania chorób w społeczności, w której pracują, ustalenie negatywnej wartości predykcyjnej jest skomplikowane. Większość lekarzy nie może po prostu podać liczby ujemnej wartości predykcyjnej, kiedy przystępujesz do dowolnego badania, nawet jeśli znają czułość i swoistość.
Przykład
Jeśli test na obecność chlamydii ma 80% czułość i 80% swoistość w populacji liczącej 100 osób z częstością występowania chlamydii wynoszącą 10%:
- 8 na 10 prawdziwie pozytywnych wyników daje wynik pozytywny
- 72 z 90 prawdziwie negatywnych wyników daje wynik negatywny
Z 74 negatywnych testów 82 to prawdziwie negatywne wyniki, a 2 to fałszywie negatywne wyniki. W związku z tym wartość bieżąca netto wyniosłaby 97% (72/74). 97% osób, które uzyskałyby wynik negatywny, faktycznie miałoby negatywny wynik na obecność chlamydii. W przeciwieństwie do tego, jeśli ten sam test zostanie podany w populacji z częstością występowania chlamydii 40:32 na 40 prawdziwie pozytywnych wyników, wynik będzie pozytywny
40 z 60 wyników prawdziwie negatywnych daje wynik negatywny Z 48 testów negatywnych 8 to wyniki fałszywie negatywne. Oznacza to, że ujemna wartość predykcyjna wynosi 83% (40/48).
Jak różne czynniki wpływają na negatywną wartość predykcyjną
Ujemna wartość predykcyjna idziena dół w miarę jak choroba staje się bardziej powszechna w populacji. Natomiast pozytywna wartość predykcyjna rośnie.
Podobnie testy o wysokiej czułości powodują wzrost ujemnej wartości predykcyjnej. To dlatego, że jest mniej fałszywych negatywów. (Więcej osób, które mają dodatni wynik testu w teście o wysokiej czułości.) Z kolei testy o wysokiej specyficzności są ważniejsze dla pozytywnej wartości predykcyjnej. Dzięki tym testom mniej fałszywych trafień. Im wyższa specyficzność, tym więcej osób z negatywnym wynikiem testu.