En oversikt over følsomhet og spesifisitet

Innhold

• Bruk av medisinske tester
• Forståelse av følsomhet og spesifisitet
• Sammenligning av tester
• Positiv og negativ prediktiv verdi
• Et ord fra veldig bra

I sammenheng med helsevesen og medisinsk forskning, kan begrepene sensitivitet og spesifisitet brukes i referanse til tilliten til resultatene og nytteverdien av å teste forholdene. Lær om disse begrepene og hvordan de brukes til å velge passende testing og tolke resultatene som oppnås.

Bruk av medisinske tester

Så snart du begynner å fortelle legen din hvilken konstellasjon av symptomer du har, vil de begynne å formulere en hypotese om hva årsaken kan være basert på deres utdannelse, tidligere erfaring og dyktighet. Årsaken kan være åpenbar. Imidlertid kan det i noen tilfeller mistenkes flere potensielle sykdommer. Ytterligere testing kan være nødvendig for å sortere de underliggende bidragsyterne. Valget av disse testene kan stole på begrepene følsomhet og spesifisitet.

For å stille en diagnose kan leger utføre en fullstendig fysisk undersøkelse, ta kroppsvæskeprøver (som blod, urin, avføring eller til og med spytt) eller utføre andre medisinske tester for å bekrefte eller avvise deres første hypoteser. Ubrukelige tester som ikke kan utelukke eller utelukke visse sykdommer, bør unngås. Ideelt sett velges en test som nøyaktig kan bekrefte diagnosen som mistenkes.

En annen bruk av medisinsk testing er i screeningtester gitt for å identifisere sykdommer som en bestemt gruppe kan ha større risiko for å utvikle. De er ikke gjort for å diagnostisere en sykdom, men for å finne en som ennå ikke gir symptomer. I tillegg kan personlige risikofaktorer øke risikoen for en uidentifisert lidelse og foreslå tidligere eller hyppigere screening. Disse faktorene inkluderer etnisitet, familiehistorie, kjønn, alder og livsstil.

Å vurdere formålet med en test i visse populasjoner krever nøye vurdering av både følsomhet og spesifisitet. Dette hjelper både helsepersonell og pasienter med å ta de beste beslutningene om testing og behandling.

Forståelse av følsomhet og spesifisitet

Ikke hver test er nyttig for å diagnostisere en sykdom. Dessverre kan moderne helsetjenester heller ikke opprettholde kostnadene forbundet med ubegrenset testing. En helsepersonell må nøye velge den mest passende testen for et individ basert på spesifikke risikofaktorer. Å velge feil test kan være ubrukelig, bortkastet tid og penger, eller det kan til og med føre til en falsk positiv test, noe som tyder på tilstedeværelsen av en sykdom som faktisk ikke er tilstede. La oss vurdere hvordan disse egenskapene til testing påvirker testen som er valgt og tolkningen av resultatene som oppnås.

Når medisinsk forskning utvikler en ny diagnostisk test, prøver forskerne å forstå hvor effektiv deres test er for å identifisere målsykdommen eller tilstanden. Noen tester kan ikke finne en sykdom ofte nok hos pasienter som er veldig syke. Andre kan feilaktig foreslå tilstedeværelsen av en sykdom hos noen som faktisk er sunne.

Helsepersonell tar hensyn til styrkene og svakhetene ved testene. De prøver å unngå valg som kan føre til feil behandling. For eksempel kan det være viktig å diagnostisere noen med kreft, ikke bare å ha et bilde som antyder tilstedeværelsen av sykdommen, men en vevsprøve som hjelper til med å identifisere egenskapene til svulsten, slik at riktig cellegift kan brukes. Det ville være upassende å bare avhenge av en enkelt test som ikke er nøyaktig når det gjelder å identifisere tilstedeværelsen av kreft, og deretter starte en behandling som kanskje ikke er nødvendig.

I situasjoner der en test er mindre enn sikker, kan flere tester brukes for å øke tilliten til en diagnose. To nyttige mål på testens diagnostiske styrker er sensitivitet og spesifisitet. Hva betyr disse begrepene?

Følsomhet indikerer hvor sannsynlig en test er for å oppdage en tilstand når den faktisk er tilstede hos en pasient. En test med lav følsomhet kan tenkes å være for forsiktig med å finne et positivt resultat, noe som betyr at den vil feile på siden av å unnlate å identifisere en sykdom hos en syk person. Når sensitiviteten til en test er høy, er det mindre sannsynlig å gi en falsk negativ. I en test med høy følsomhet er en positiv positiv.

Spesifisitet refererer til evnen til en test for å utelukke tilstedeværelsen av en sykdom hos noen som ikke har den. Med andre ord, i en test med høy spesifisitet er et negativt negativt. En test med lav spesifisitet kan betraktes som for ivrig etter å finne et positivt resultat, selv når den ikke er til stede, og kan gi et høyt antall falske positive. Dette kan resultere i en test som sier at en sunn person har en sykdom, selv når den ikke er tilstede. Jo høyere spesifisitet en test har, desto sjeldnere vil den feilaktig finne et resultat den ikke skal.

Det kan virke logisk at både falskt negativt og falskt positivt bør unngås. Hvis tilstedeværelsen av en sykdom blir savnet, kan behandlingen bli forsinket, og det kan oppstå reell skade. Hvis noen blir fortalt at de har en sykdom som de ikke har den psykologiske og fysiske tollen, kan det være betydelig. Det ville være best om en test hadde både høy følsomhet og høy spesifisitet. Dessverre er ikke alle testene perfekte. Det kan være nødvendig å finne en balanse som samsvarer med formålet med testingen til den enkelte som blir evaluert.

Sammenligning av tester

Den beste testen (eller gruppen av tester) for å diagnostisere en sykdom kalles gullstandarden. Denne kan bestå av de mest omfattende og nøyaktige testene eller målingene som er tilgjengelige. Når nye tester blir utviklet i forskning, vil de bli sammenlignet med de beste tilgjengelige testene som er i bruk. Før den blir utgitt for bredere bruk i det medisinske miljøet, blir den nye testens følsomhet og spesifisitet avledet ved å sammenligne resultatene til den nye testen med gullstandarden. I noen tilfeller er formålet med testen å bekrefte diagnosen, men noen tester brukes også i større grad for å identifisere personer som er utsatt for spesifikke medisinske tilstander.

Screening er når en medisinsk test blir gitt til en stor populasjon av pasienter, med eller uten nåværende symptomer, som kan være i fare for å utvikle en spesifikk sykdom. Noen eksempler på disse potensielle medisinske tilstandene og den potensielle screeningtesten inkluderer:

• Brystkreft (mammografi)
• Prostatakreft (prostataspesifikt antigen eller PSA)
• Tykktarmskreft (koloskopi)
• Blodtrykk (sphygmomanometri)
• Høyt kolesterol (kolesterolpanel)
• Livmorhalskreft (papsmear)
• Genetiske lidelser (genetikkpanel)

Ikke alle trenger å bli screenet for tykktarmskreft i ung alder, men noen med en spesifikk genetisk tilstand eller en sterk familiehistorie kan kreve evaluering. Det er dyrt, og noe invasivt, å gjøre testingen. Selve testen kan ha visse risikoer. Det er viktig å finne en balanse mellom å velge riktig person som skal testes, basert på risikofaktorer og relativ sannsynlighet for å ha sykdommen, og nytteverdien av testene som er tilgjengelige.

Alle blir ikke testet for alle sykdommer. En dyktig kliniker vil forstå sannsynligheten for en spesifikk måling før test, eller sannsynligheten for at en test vil ha et forventet resultat.

Screening for spesifikke sykdommer er rettet mot utsatte mennesker. For å finne og behandle en tilstand med flest mulig mennesker, må testkostnadene være berettiget og falske positive må unngås.

Positiv og negativ prediktiv verdi

Det er hensiktsmessig at helsepersonell vurderer risikoen for en sykdom i en uprøvd gruppe gjennom to andre hensyn: PPV og NPV.

Positiv prediktiv verdi (PPV) er antall riktige positive resultater av en test delt på totalt antall positive resultater (inkludert falske positive). En PPV på 80% vil bety at 8 av 10 positive resultater nøyaktig vil representere tilstedeværelsen av sykdommen (såkalte "sanne positive"), mens de resterende to representerer "falske positive".

Negativ prediktiv verdi (NPV) er antall riktige negative resultater en test gir delt på totalt antall negative resultater (inkludert falske negativer). En NPV på 70% vil bety at 7 av 10 negative resultater nøyaktig vil representere fraværet av sykdommen ("sanne negativer") og de andre tre resultatene vil representere "falske negativer", noe som betyr at personen hadde sykdommen, men testen savnet diagnosen den.

PPV og NPV, kombinert med hyppigheten av en sykdom i befolkningen generelt, gir spådommer om hvordan et omfattende screeningprogram kan se ut.

Et ord fra veldig bra

Å vite styrkene til forskjellige tester er nyttig for å effektivt identifisere en sykdom. Hvis en pasient kan ha en livstruende tilstand, eller hvis deres potensielle sykdom har et kritisk vindu å handle, kan det være vanskelig å balansere faktorene for aktualitet, nøyaktighet og kostnad ved testing. De som er tidlig i medisinsk opplæring har kanskje ikke utviklet erfaring og dyktighet til å velge passende testing, og dette kan føre til en reaktiv trang til å over-teste for å ikke gå glipp av en diagnose. Dessverre kan feil test føre en vei mot ytterligere testing eller til og med feil behandling. Dyktige helsepersonell vil kunne hjelpe pasienter i nød med å velge riktig testing. Etter hvert som medisinsk vitenskap utvikler seg, vil vi kunne identifisere risikofaktorer og tilpasse testing for å fremskynde prosessen med diagnose og optimal behandling ytterligere.