Negatif tahmini değeri (NPV) anlamak kafa karıştırıcı olabilir. Bununla birlikte, tıbbi testlerin kalitesini ve doğruluğunu anlamanın önemli bir parçasıdır. Negatif öngörü değeri, bir hastalık için negatif test yaparsanız ne kadar güvende olabileceğinizi söyler. Negatif test sonucunun ne kadar doğru olduğunun bir göstergesidir. Başka bir deyişle, size bunun ne kadar olası olduğunu söyleraslında hastalığa sahip değilsin.
Peter Dazeley / Getty ImagesNegatif öngörü değeri, gerçek negatiflerin sayısının (bir koşulu olmayan, negatif test eden kişiler) negatif testi yapan toplam kişi sayısına bölünmesiyle tanımlanır. Test hassasiyeti, test özgüllüğü ve hastalık prevalansına göre değişir.
Farklı topluluklardaki değişken hastalık prevalansı nedeniyle, bir testin negatif tahmin değeri her zaman kolay değildir. Çoğu doktor, herhangi bir teste girdiğinizde, duyarlılığı ve özgüllüğü bilseler bile, negatif tahmin değeri için size basitçe bir rakam veremez.
Misal
Bir klamidya testi, klamidya prevalansı% 10 olan 100 kişilik bir popülasyonda% 80 duyarlılığa ve% 80 özgüllüğe sahipse, aşağıdakileri bekleyebilirsiniz:
- 10 gerçek pozitiften 8'i pozitif test ediyor
- 90 gerçek negatiften 72'si negatif test ediyor
74 negatif testten 72'si gerçek negatif (enfeksiyona sahip değiller) ve 2'si yanlış negatif (negatif test ettiler, ancak aslında enfeksiyona sahipler).
Bu nedenle, NPV% 97 (72/74) olacaktır. Negatif test yapan kişilerin% 97'sinin aslında klamidya için negatif olacağını bekleyebilirsiniz.
Bunun aksine, aynı test klamidya prevalansı 40 olan bir popülasyonda verilirse, NPV farklı olacaktır. Bunun nedeni, NPV'nin bir tanısal testin duyarlılığını ve özgüllüğünden daha fazlasını hesaba katmasıdır. Bu durumda:
- 40 gerçek pozitifin 32'si pozitif test
- 60 gerçek negatiften 48'i negatif test ediyor
56 negatif testten 8'i yanlış negatiftir. Bu, negatif tahmin değerinin% 85 (48/56) olduğu anlamına gelir.
Negatif Tahmin Değeri Çeşitli Faktörler Nasıl Etkiler?
Yüksek duyarlılık testleri, negatif öngörü değerinin artmasını sağlar. Bunun nedeni, aslında pozitif olan daha fazla insanın yüksek duyarlılık testinde pozitif bir test sonucuna sahip olması ve daha az yanlış negatif olmasıdır.
Benzer şekilde, negatif tahmin değeri gideraşağı bir popülasyonda bir hastalık daha yaygın hale geldikçe.
Bunun tersine, hastalık bir popülasyonda daha yaygın hale geldikçe pozitif tahmin değeri artar. Ve yüksek özgüllük testleri, pozitif tahmin değerini iyileştirir. Yüksek özgüllük testleri ile daha az yanlış pozitif vardır. Özgüllük ne kadar yüksekse, negatif olan daha fazla insan negatif test eder.
