Чувствительность и специфичность
Диагностические тесты зачастую применяются для разделения исследуемой выборки на две категории:
- с наличием или отсутствием заболевания (в рамках диагностики заболевания)
- с наличием того или иного заболевания (в рамках дифференциальной диагностики)
Поскольку определение в каждую из категорий может оказаться как верным, так и ошибочным, мы имеем дело с классической четырехпольной таблицей.
Допустим, диагностический тест оценивает, страдает ли пациент определенным заболеванием.
При этом возможно четыре варианта развития событий.
При этом возможно четыре варианта развития событий.
- Пациент болен, и тест это подтвердит.
- Пациент болен, но тест этого не заметит.
По сути он представляет собой ошибку I рода.
- Пациент здоров, и тест это подтвердит.
- Пациент здоров, но тест этого не заметит.
По сути он представляет собой ошибку II рода.
Основные характеристики диагностического теста – чувствительность и специфичность – характеризуют долю результатов, правильно отнесенных к той или иной категории.
Чувствительность (sensitivity, Se) отражает вероятность того, что тест укажет на наличие болезни у человека, который действительно болен. Она рассчитывается как доля больных по результатам теста от всех, кто болен в соответствии с золотым стандартом. Высокая чувствительность теста позволяет быть более уверенным в том, что при его использовании больные не окажутся ошибочно диагностированными как здоровые.
Специфичность (specificity, Sp) отражает вероятность того, что тест укажет на отсутствие болезни у человека, который действительно здоров. Она рассчитывается как доля здоровых по результатам теста от всех, кто здоров в соответствии с золотым стандартом. Высокая специфичность теста позволяет быть более уверенным в том, что при его использовании здоровые не окажутся ошибочно диагностированными как больные.
Если распространенность категорий сопоставима (т.е. доля больных и здоровых примерно равна), информации о чувствительности и специфичности может быть достаточно для оценки возможностей диагностического теста. Однако если какая-то категория заметно преобладает, может быть полезным расчет и других статистических показателей, таких как прогностическая ценность.
