praktisk epidemiologi för allmänläkare

2004-04-13 Karin Lindhagen 1

90% sensitivitet och 90% specificitet

men

90% med positivt test är inteinte sjuka

Hur går det ihop???

Praktisk epidemiologi för allmänläkare

2004-04-13 Karin Lindhagen 2

Tze-Wey Loong

Understanding sensitivity and specificity with the right side of the brain

BMJ, Sep 2003; 327: 716 - 719.

http://bmj.bmjjournals.com

2004-04-13 Karin Lindhagen 3

Hypotetisk population. Prevalens av sjukdomen 30%.

2004-04-13 Karin Lindhagen 4

Diagnostiskt test - utfall

2004-04-13 Karin Lindhagen 5

Beteckningar:

frisk sant positiv

sjuk sant negativ

positivt test falskt positiv

negativt test falskt negativ

2004-04-13 Karin Lindhagen 6

Sensitivitet – att hitta de sjuka24 / 30 = 80% av de sjuka är rätt identifierade

2004-04-13 Karin Lindhagen 7

Specificitet – att hitta enbart de sjuka och inte få med några friska som får pos test: 56 / 70 = 80% av de friska rätt identifierade

2004-04-13 Karin Lindhagen 8

Positivt prediktivt värde24 / 38 = 63% med positivt test är faktiskt sjuka

2004-04-13 Karin Lindhagen 9

Negativt prediktivt värde56 / 62 = 90% med negativt test är faktiskt friska

2004-04-13 Karin Lindhagen 10

Grundbegrepp

sjuka friska

pos test A B A+B

neg test C D C+D

A+C B+D

2004-04-13 Karin Lindhagen 11

Grundbegrepp

Prevalens =andel sjuka av samtliga =

(A+C) / (A+B+C+D)

sjuka friska

pos A B A+B

neg C D C+D

A+C B+D

2004-04-13 Karin Lindhagen 12

Grundbegrepp

Sensitivitet =andel sjuka som har positivt test =

A / (A +C)

sjuka friska

pos A B A+B

neg C D C+D

A+C B+D

2004-04-13 Karin Lindhagen 13

Grundbegrepp

Specificitet =andel friska som har negativt test =

D / (B + D)

sjuka friska

pos A B A+B

neg C D C+D

A+C B+D

2004-04-13 Karin Lindhagen 14

Grundbegrepp

Positivt prediktivt värde andel med positivt test som faktiskt är sjuka =

A / (A+B)

sjuka friska

pos A B A+B

neg C D C+D

A+C B+D

2004-04-13 Karin Lindhagen 15

Grundbegrepp

Negativt prediktivt värde andel med negativt test som faktiskt är friska =

D / (C + D)

sjuka friska

pos A B A+B

neg C D C+D

A+C B+D

2004-04-13 Karin Lindhagen 16

Loong, exempel 1. Prevalens 30%

sjuka friska

pos 24 14 38

positivt prediktivt värde 63%

neg 6 56 62

negativt prediktivt värde 90%

30 70 100

sens spec

80% 80%

2004-04-13 Karin Lindhagen 17

Prevalens 10% istället för 30%

2004-04-13 Karin Lindhagen 18

Positivt prediktivt värde:8 / 26 = 31%

2004-04-13 Karin Lindhagen 19

Negativt prediktivt värde:72 / 74 = 97%

2004-04-13 Karin Lindhagen 20

SLE, prevalens 33 per 100 000ANA sensitivitet 94%specificitet 97%

2004-04-13 Karin Lindhagen 21

2004-04-13 Karin Lindhagen 22

Loong exempel med SLEPrevalens 33 per 100 000

sjuka friska

pos 31 3067 3098 pos pred 1%

neg 2 96900 96902 neg pred 100%33 99967 100000

sens spec

94% 97%

2004-04-13 Karin Lindhagen 23

Lek med siffror – Prevalens 1% Sensitivitet och specificitet 90%

sjuka friska

pos 9 98 107pos

pred ?%

neg 1 892 893neg

pred ?%

10 990 1000

sens spec

90% 90%

2004-04-13 Karin Lindhagen 24

Lek med siffror – Prevalens 1% Sensitivitet och specificitet 90%

sjuka friska

pos 9 98 107pos

pred 8%

neg 1 892 893neg

pred 100%

10 990 1000

sens spec

90% 90%

2004-04-13 Karin Lindhagen 25

Lek med siffror - Prevalens 1% Känsligare test – s&s c:a 95%

sjuka friska

pos 95 400 495pos

pred ?%

neg 5 9500 9505neg

pred ?%

100 9900 10 000

sens spec

95% 96%

2004-04-13 Karin Lindhagen 26

Lek med siffror - Prevalens 1% Känsligare test – s&s c:a 95%

sjuka friska

pos 95 400 495pos

pred 19%

neg 5 9500 9505neg

pred 100%

100 9900 10 000

sens spec

95% 96%

2004-04-13 Karin Lindhagen 27

Lek med siffror - Prevalens 1% Ännu känsligare test - s&s 99%

sjuka friska

pos 99 100 199pos

pred ?%

neg 1 9800 9801neg

pred ?%

100 9900 10 000

sens spec

99% 99%

2004-04-13 Karin Lindhagen 28

Lek med siffror - Prevalens 1% Ännu känsligare test - s&s 99%

sjuka friska

pos 99 100 199pos

pred 50%

neg 1 9800 9801neg

pred 100%

100 9900 10 000

sens spec

99% 99%

2004-04-13 Karin Lindhagen 29

Sensmoral 1:

Sensitivitet och specificitet säger ingenting

om man inte vet något om prevalensen

2004-04-13 Karin Lindhagen 30

Sensmoral 2:

Ett test som är utmärkt för diagnos bland patienter med symtom som ger stark misstanke på en sjukdom,

kan vara oanvändbart för screening för samma sjukdom bland symtomfria personer.