¿Qué es una buena especificidad y sensibilidad?
¿Qué es una buena especificidad y sensibilidad?

Video: ¿Qué es una buena especificidad y sensibilidad?

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Video: Sensibilidad y especificidad explicado de manera sencilla. 2024, Septiembre
Anonim

En general, alto sensibilidad las pruebas tienen baja especificidad . En otras palabras, son bien para detectar casos reales de la enfermedad, pero también tienen una tasa bastante alta de falsos positivos. Las mamografías son un ejemplo de una prueba que generalmente tiene un alto sensibilidad (alrededor del 70-80%) y bajo especificidad.

En consecuencia, ¿cuál es un buen valor para la sensibilidad y la especificidad?

En términos generales, una prueba con un sensibilidad y especificidad de alrededor del 90% se consideraría que tiene bien Las pruebas de esfuerzo cardíaco nuclear de rendimiento diagnóstico pueden funcionar a este nivel”, dijo Hoffman. Pero tan importante como los números, es crucial considerar a qué tipo de pacientes se está aplicando la prueba.

Del mismo modo, ¿cuál es la fórmula de la sensibilidad? Sensibilidad es la proporción de pacientes con enfermedad que dan positivo en la prueba. En notación de probabilidad: P (T+| D+) = TP / (TP + FN). La especificidad es la proporción de pacientes sin enfermedad que dan negativo en la prueba. En notación de probabilidad: P (T-| D-) = TN / (TN + FP).

De manera similar, puede preguntar, ¿qué es un buen valor de especificidad?

Por ejemplo, si una prueba tiene un 95% de sensibilidad y un 95% especificidad (considerado muy bien ), entonces: Para una prevalencia de enfermedad del 1.0%, lo mejor posible predictivo positivo valor es del 16%. Para una prevalencia de la enfermedad del 0,1%, lo mejor posible predictivo positivo valor es 2%.

¿Qué es una buena sensibilidad?

En otras palabras, un sensible La prueba es aquella que identifica correctamente a los pacientes con una enfermedad. Una prueba al 100% sensible identificará a todos los pacientes que tienen la enfermedad. Una prueba con el 90% sensibilidad identificará el 90% de los pacientes que tienen la enfermedad, pero perderá el 10% de los pacientes que tienen la enfermedad.

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