Înțelegerea valorii predictive negative poate fi confuză. Cu toate acestea, este o parte importantă a înțelegerii calității și acurateței testelor medicale. Valoarea predictivă negativă vă spune ce înseamnă dacă testați negativ pentru o boală. Este un indicator al corectitudinii rezultatului testului negativ. Cu alte cuvinte, vă spune cât de probabil este că de fapt nu aveți boala.
Valoarea predictivă negativă este definită ca numărul de negative negative (persoanele care testează negativ care nu sunt infectate) împărțit la numărul total de persoane care au test negativ. Aceasta variază în funcție de sensibilitatea testului, de specificitatea testului și de prevalența bolii, după cum puteți vedea în exemplul de mai jos. Din cauza dependenței de prevalența bolii în comunitatea în care lucrează, imaginarea valorii predictive negative este complicată. Majoritatea medicilor nu vă pot da pur și simplu un număr pentru valoarea predictivă negativă atunci când intrați pentru un anumit test – chiar dacă aceștia cunosc sensibilitatea și specificitatea.
Spellings alternativ: NPV
Un exemplu
Dacă un test de chlamydia are o sensibilitate de 80% și o specificitate de 80% la o populație de 100 cu o prevalență a chlamydiilor de 10%:
8 din 10 adevărate pozitive test pozitive
72 din 90 true negativ test negativ
Din 74 de teste negative, 82 sunt negative negative și 2 sunt negative false. Prin urmare, valoarea predictivă negativă (NPV) ar fi de 97% (72/74). 97% dintre cei care au testat negativ ar fi de fapt negativi pentru chlamydia.
––
În schimb, dacă același test este administrat într-o populație cu o prevalență a chlamidiei de 40:
32 din 40 de poziții pozitive test pozitiv
40 din 60 de negative negative test
din 48 de teste negative , 8 sunt false negative. Aceasta înseamnă că valoarea predictivă negativă este de 83% (40/48).
Cum diferiți factori afectează valoarea predictivă negativă
Valoarea predictivă negativă mergeîn josca o boală devine mai frecventă într-o populație.
În schimb, valoarea predictivă pozitivă crește.
În mod similar, testele de sensibilitate ridicată fac ca valoarea predictivă negativă să crească. Asta pentru ca exista mai putine negative false. (Mai multe persoane care sunt test pozitive pozitive pe un test de sensibilitate ridicată) În contrast, testele de specificitate ridicată sunt mai importante pentru valoarea predictivă pozitivă. Cu aceste teste, mai puține false pozitive. Cu cât specificitatea este mai mare, cu atât mai mulți oameni sunt negative negative.
