Diaqnostik Dəqiqlik Ölçüləri

Göndərildi: 08.09.2021
Məqalənin müəllifi Adəm Quliyev

Ümumi məlumat:Son onilliklər ərzində artan sayda diaqnostik testlər və biomarkerlər təsdiq edilmişdir və bu, fərdiləşdirilmiş dərmana ehtiyac olduğu üçün gələcəkdə də görkəmli bir araşdırma sahəsi olaraq qalacaq. Hər hansı bir potensial diaqnostik vasitəni yoxlamağı hədəflədiyimiz zaman ciddi bir qiymətləndirmə lazımdır və yeni bir test prosedurunun yerinə yetirməli olduğu ilk tələb diaqnostik dəqiqlikdir. Xülasə:Diaqnostik dəqiqlik tədbirləri, bir testin xəstəliyi və sağlamlığı ayırd etmək və/və ya proqnozlaşdırmaq qabiliyyətindən xəbər verir. Bu ayrı -seçkilik və proqnozlaşdırma potensialı həssaslıq və spesifiklik, proqnozlaşdırıcı dəyərlər, ehtimal nisbətləri, alıcının işləmə xarakteristikası əyrisi altındakı sahə, ümumi dəqiqlik və diaqnostik bahis nisbəti kimi diaqnostik dəqiqlik ölçüləri ilə ölçülə bilər. Bəzi tədbirlər ayrı -seçkilik məqsədləri üçün faydalıdır, digərləri proqnozlaşdırma vasitəsi olaraq xidmət edir. Diaqnostik dəqiqlik tədbirləri, xəstəliyin yayılmasından, spektrindən və tərifindən asılı olaraq dəyişir. Ümumiyyətlə, diaqnostik dəqiqlik ölçüləri tədqiqatın dizaynına son dərəcə həssasdır.Ciddi metodoloji standartlara cavab verməyən tədqiqatlar, ümumiyyətlə test performansının göstəricilərini çox və ya aşağı qiymətləndirir və tədqiqatın nəticələrinin tətbiq olunmasını məhdudlaşdırır.Əsas Mesajlar:Test proseduru, mülayim bir spektr təmin edərək, yüngül və ağır xəstəliyi olan insanlar da daxil olmaqla, ağlabatan bir əhali üzərində yoxlanılmalıdır. Həssaslıqlar və spesifikliklər proqnozlaşdırıcı tədbirlər deyil. Proqnozlaşdırıcı dəyərlər xəstəliyin yayılmasından asılıdır və onların nəticələri yalnız uyğun bir populyasiyaya əsaslanan tədqiqatlar üçün (məsələn, tarama tədqiqatları) digər parametrlərə köçürülə bilər. Diaqnostik dəqiqliyi bildirmək üçün ehtimal nisbəti optimal seçim olmalıdır. Diaqnostik dəqiqlik tədbirləri öz etibar intervalları ilə bildirilməlidir. Həmişə klinik mənalı eşiklər üçün cütləşdirilmiş tədbirləri (həssaslıq və spesifiklik, proqnozlaşdırıcı dəyərlər və ya ehtimal nisbətləri) bildirməliyik.Nə qədər ayrı -seçkilik və ya proqnozlaşdırıcı gücə ehtiyacımız klinik diaqnostika yolundan və səhv təsnifat (yanlış pozitivlər/mənfi) xərclərdən asılıdır.

© 2013 S. Karger AG, Basel

Giriş

Son onilliklərdə artan sayda diaqnostik testlər və biomarkerlər [1] mövcuddur və fərdiləşdirilmiş dərmana ehtiyac gələcəkdə bu fenomenin təsirini gücləndirəcəkdir. Nəticədə, həm sağlamlıq, həm də tibbi xidmət xərcləri üzərində potensial mənfi nəticələrin məhdudlaşdırılması üçün hər hansı bir potensial yeni test prosedurunun diqqətlə qiymətləndirilməsinə ehtiyacımız var [2].

Hər hansı bir diaqnostik prosedurun və ya testin diaqnostik düzgünlüyünü qiymətləndirmək heç də sadə bir iş deyil. Ümumiyyətlə, bir neçə suala cavab verməkdir. Test klinik və ya tarama şəraitində istifadə ediləcəkmi? Klinik yolun hansı hissəsinə yerləşdiriləcək? Testin sağlamlıq və xəstəlik arasında fərq qoyma qabiliyyəti varmı? Test bu işi nə dərəcədə yaxşı yerinə yetirir? Klinik məqsədlərimiz üçün nə qədər ayrı -seçkilik qabiliyyətinə ehtiyacımız var?

Sonrakı səhifələrdə bu suallara cavab verməyə çalışacağıq. Məqsədləri, üstünlükləri və zəif cəhətləri də daxil olmaqla tərifləri ilə birlikdə diaqnostik dəqiqlik tədbirlərinə ümumi bir baxış verəcəyik. Orta serebral arteriya stenozunun aşkarlanmasında transkranial Doppler (TCD) siqnallarına tətbiq edilən sürət meyarlarının istifadəsini qiymətləndirən tibbi ədəbiyyatdan alınan real bir nümunəni müzakirə edərək bu tədbirlərin bir qismini həyata keçirəcəyik [3]. Sonra evə gedən mesajların siyahısı ilə kağızı bitirəcəyik.

Diaqnostik Dəqiqlik Ölçüləri

Baxış

Testin ayrı -seçkilik qabiliyyəti bir neçə diaqnostik dəqiqliklə ölçülür:

- həssaslıq və spesifiklik;

- müsbət və mənfi proqnozlaşdırıcı dəyərlər (PPV, NPV);

- müsbət və mənfi ehtimal nisbəti (LR+, LR-);

- qəbuledicinin işləmə xarakteristikası (ROC) əyrisinin (AUC) altındakı sahə;

- diaqnostik bahis nisbəti (DOR);

- ümumi diaqnostik dəqiqlik.

Ədəbiyyatda bu tədbirlər tez -tez bir -birinin əvəzinə bildirilsə də, onlar xüsusi xüsusiyyətlərə malikdir və xüsusi tədqiqat suallarına uyğundur. Bu tədbirlər məsələlərin iki əsas kateqoriyasına aiddir:

- insanların xəstə və xəstə olmayanlar arasında təsnifatı (ayrı -seçkilik);

- bir xəstəliyin son test ehtimalının qiymətləndirilməsi (proqnoz).

Ayrı -seçkilik məqsədləri əsasən sağlamlıq siyasəti qərarlarında narahatlıq doğursa da, test nəticəsi məlum olduqdan sonra fərddə xəstəlik ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün proqnozlaşdırıcı tədbirlər ən faydalıdır. Beləliklə, bu diaqnostik dəqiqlik ölçüləri bir -birini əvəz edə bilməz. Bəzi tədbirlər əsasən xəstəliyin yayılmasından asılıdır və hamısı tədqiq olunan əhalidə xəstəliyin spektrinə həssasdır [4]. Bu səbəbdən bunları necə şərh edəcəyinizi, nə vaxt və hansı şəraitdə istifadə edəcəyinizi bilmək böyük əhəmiyyət kəsb edir.

Bir test apardıqda, bir şəxsin müsbət (kəsilmənin üstündə/altında) və ya mənfi (kəsilmənin altında/üstündə) və qızıl standart (və ya istinad metodu) olaraq təsnif edilə biləcəyini göstərən bir son dəyərimiz var. eyni şəxsin xəstə və ya sağlam olması. Buna görə, kəsilmə, xəstəliyi olan və olmayan 2 nəfərlik 2 cədvəldə göstərilə bilən 4 alt qrupa bölünür:

- həqiqi pozitiv (TP) = kəsilmənin üstündə/altında bir maraq parametri dəyəri olan xəstəliyi olan şəxslər;

- yanlış pozitiv (FP) = kəsilmənin üstündə/altında bir maraq parametri dəyəri olan xəstəliyi olmayan mövzular;

- həqiqi mənfi (TN) = kəsilmənin altında/üstündə bir maraq parametri dəyəri olan xəstəliyi olmayan mövzular;

- yalan mənfi (FN) = maraq kəsbinin kəsilməsinin altında/yuxarıda olan xəstəliyi olan şəxslər (cədvəl 1).

Cədvəl 1

İndeks və referans test nəticələrinə görə subyektlərin çarpaz təsnifatını verən 2 × 2 cədvəl

Həssaslıq və spesifiklik

Həssaslıq [5] ümumiyyətlə faizlə ifadə edilir və xəstəliyi olan subyektlərin ümumi qrupunda xəstəliyi olan TP subyektlərinin nisbətini təyin edir: TP/(TP + FN). Həssaslıq, xəstəliyi olan xəstələrdə müsbət bir test nəticəsi əldə etmə ehtimalını qiymətləndirir. Beləliklə, bir testin xəstəliyi tanımaq qabiliyyəti ilə əlaqədardır. Spesifiklik [5], mənfi test nəticəsi olan, xəstəliyi olmayan subyektlərin ümumi bir qrup xəstəliyi olan xəstələr nisbəti olaraq təyin olunur: TN/(TN + FP). Başqa sözlə, spesifiklik, sağlam bir mövzuda mənfi bir test nəticəsi alma ehtimalını qiymətləndirir. Buna görə də, diaqnostik prosedurun sağlamları tanımaq qabiliyyətinə aiddir.

Həm həssaslıq, həm də spesifiklik xəstəliyin yayılmasından asılı deyildir, yəni bir araşdırmanın nəticələri bir populyasiyada fərqli bir xəstəliyin yayılması ilə başqa bir yerə asanlıqla köçürülə bilər. Buna baxmayaraq, həssaslıq və spesifiklik əsasən xəstəliyin spektrindən asılı ola bilər. Əslində, həm həssaslıq, həm də spesifiklik daha ağır xəstəliyi olan xəstələrin qiymətləndirilməsindən faydalanır. Həssaslıq və spesifiklik testin ayrı -seçkilik qabiliyyətinin yaxşı göstəriciləridir; Bununla birlikdə, klinik praktikada, xəstəliyin və ya sağlamlığın proqnozlaşdırılmasında testin nə qədər yaxşı olduğunu bilmək daha çox yayılmış bir əsasdır:Test müsbət nəticə verərsə, bir mövzunun xəstəliyi haqqında nə qədər əmin ola bilərik? Test mənfi olarsa, insanın sağlam olma ehtimalı nədir? Bu suallara cavab vermək üçün proqnozlaşdırıcı dəyərlərə ehtiyac var.

Proqnozlaşdırıcı dəyərlər

PPV, müsbət nəticə verən bir mövzu üçün xəstə olma ehtimalını təyin edir. Buna görə PPV, müsbət nəticə verən bir qrup subyektdə müsbət test nəticəsi olan xəstələrin bir hissəsini təmsil edir: TP/(TP + FP) [6]. NPV, mənfi test nəticəsi olan bir mövzu üçün bir xəstəliyə tutulma ehtimalını təsvir edir. Bir NPV, xəstəliyi olmayan və mənfi test nəticəsi olan subyektlərin ümumi bir qrupunda mənfi test nəticəsi olan subyektlərin bir hissəsi olaraq təyin olunur: TN/(TN + FN) [6].

Həssaslıq və spesifiklikdən fərqli olaraq həm PPV, həm də NPV qiymətləndirilən bir populyasiyada xəstəliyin yayılmasından asılıdır. Buna görə də, bir araşdırmanın proqnozlaşdırıcı dəyərləri, əhalidə xəstəliyin fərqli bir yayılması ilə başqa bir yerə köçürülməməlidir. PPV artar, NPV azalır, bir populyasiyada bir xəstəliyin yayılması artar. Daha şiddətli xəstəliyi olan xəstələri qiymətləndirdikdə həm PPV, həm də NPV artır.

Ehtimal Oranları

LR diaqnostik dəqiqliyin faydalı ölçüləridir, lakin klinik baxımdan çox faydalı hala gətirən bir neçə xüsusi xüsusiyyətə malik olsalar da, çox vaxt nəzərə alınmır. Xəstəliyi olan xəstələrdə gözlənilən bir test nəticəsi ehtimalının xəstəliyi olmayan xəstələrdə ehtimala nisbəti olaraq təyin olunur [7].

LR+, xəstəliyi olan xəstələrdə xəstəliyi olmayanlara nisbətən neçə dəfə daha çox müsbət bir test nəticəsinin ortaya çıxdığını söyləyir. LR+ 1 -dən nə qədər uzaqdırsa, xəstəliyin varlığına dair sübutlar o qədər güclüdür. LR+ 1 -ə bərabərdirsə, test xəstəni sağlamdan ayıra bilmir. Yalnız 2 nəticəsi olan bir test üçün LR+ sadəcə aşağıdakı düstura görə hesablana bilər: LR+ = həssaslıq/(1 - spesifiklik).

LR- xəstəliyi olan subyektlərdə mənfi nəticənin baş vermə ehtimalının, xəstəliyin olmadığı xəstələrdə eyni nəticənin olma ehtimalının nisbətini ifadə edir. Buna görə də, LR- sağlam bir mövzuya nisbətən xəstəliyi olan bir xəstədə mənfi test nəticəsinin ortaya çıxma ehtimalının nə qədər az olduğunu söyləyir. LR- ümumiyyətlə 1-dən azdır, çünki xəstəliyi olmayan xəstələrə nisbətən xəstələrdə mənfi test nəticəsinin baş vermə ehtimalı daha azdır. Yalnız 2 nəticəsi olan bir test üçün LR- aşağıdakı düstura görə hesablanır: LR- = (1- həssaslıq)/spesifiklik.

LR- nə qədər aşağı olarsa, xəstəliyin olmamasına dair sübutlar o qədər güclü olar. LR-ni hesablamaq üçün həm spesifiklik, həm də həssaslıq istifadə edildiyindən, nə LR+, nə də LR- xəstəliyin yayılmasından asılı olmadığı aydındır. Bütün digər tədbirlər kimi, LR tədqiq olunan əhalinin xəstəlik spektrindən asılıdır. LR, posttest ehtimalları ilə birbaşa əlaqəlidir. Burada, xəstəliyin olma ehtimalının son test ehtimalına diqqət yetiririk. Əvvəlcədən ehtimal edilən test, test edilməzdən əvvəl xəstəliyə tutulma ehtimaldır. Əgər mövzunun başqa heç bir klinik xüsusiyyəti yoxdursa, xəstəliyin yayılma ehtimalını əvvəlcədən ehtimal edə bilərik. Əgər bir əvvəldən yoxlama ehtimalımız varsa, əvvəlcədən əmsalları 1 = p/(1 - p), son test əmsalını isə 2 = a 1 olaraq hesablayırıq.× LR; sonra tərs hesablama ilə sontest ehtimal P = a 2 /(1 + a 2 ).

ROC əyrisi

Diaqnostik tədbirlərin istifadə olunan kəsilmədən asılı olduğu aydındır. Hər bir kəsmə üçün bir cüt diaqnostik həssaslıq və spesifiklik dəyərləri var. Bir ROC əyrisi qurmaq üçün, bu cüt dəyərləri bir ROC boşluğunda x oxunda 1 spesifikliyi və y oxunda həssaslıq ilə təsvir edirik (şəkil 1) [8]. Bir ROC əyrisi və AUC forması, bir testin ayrı -seçkilik gücünün nə qədər yüksək olduğunu təxmin etməyə kömək edir. Döngə sol üst küncdə nə qədər yaxındırsa və AUC nə qədər böyükdürsə, test xəstəlik və sağlamlıq arasında daha yaxşı fərqlənir. AUC 0 ilə 1 arasında hər hansı bir dəyərə malik ola bilər və testin yaxşılığının yaxşı göstəricisidir. Mükəmməl bir diaqnostik testin AUC 1.0 -i var, fərqləndirilməyən bir testin sahəsi 0.5 -dir (sanki sikkə atırmış kimi).

Şəkil 1

ROC əyrisi. Aşağı soldan yuxarı sağ küncə qədər, eşiklərin aşağı salınmasında artan həssaslıq və spesifikliyin azaldığını müşahidə edirik.

AUC diaqnostik dəqiqliyin qlobal ölçüsüdür. Xüsusi kəsilmələrə aid olan həssaslıq və spesifiklik kimi fərdi parametrlər haqqında bizə heç nə demir. Daha yüksək AUC, bütün mövcud məhdudiyyətlər boyunca daha yüksək spesifikliyi və həssaslığı göstərir. Eyni və ya oxşar AUC olan 2 testdən birinin həssaslığı xeyli yüksək ola bilər, digərinin spesifikliyi isə daha yüksəkdir. İki ROC əyrisinin AUC -ni müqayisə etmək üçün əvvəllər müəyyən edilmiş statistik əhəmiyyət səviyyəsi ilə təxmin edilən fərqin statistik əhəmiyyətini qiymətləndirən statistik testlərdən istifadə edirik.

Ümumi Diaqnostik Dəqiqlik

Başqa bir qlobal ölçü, bütün mövzular (TP + TN + FP + FN) arasında düzgün təsnif edilmiş subyektlərin (TP + TN) nisbəti olaraq ifadə edilən "diaqnostik dəqiqlik" dir. Diaqnozun dəqiqliyi xəstəliyin yayılmasından təsirlənir. Eyni həssaslıq və spesifiklik ilə, xəstəliyin yayılması azaldıqca müəyyən bir testin diaqnostik dəqiqliyi artır.

Diaqnostik Oran nisbəti

DOR, diaqnostik prosedurların ayrı -seçkilik gücünün ümumi qiymətləndirilməsi və 2 və ya daha çox diaqnostik test arasındakı diaqnostik doğruluğun müqayisəsi üçün istifadə olunan qlobal diaqnostik dəqiqlik ölçüsüdür. Bir testin DORu, xəstəliyi olan subyektlərdə pozitivlik nisbətinin, xəstəliyi olmayan subyektlərdəki şansa nisbətidir [9]. Aşağıdakı düstura görə hesablanır: DOR = LR+/LR- = (TP/FN)/(FP/TN).

DOR bir testin həssaslığından və spesifikliyindən əhəmiyyətli dərəcədə asılıdır. Aşağı FP və FN nisbətləri ilə yüksək spesifikliyə və həssaslığa malik bir test yüksək DOR -a malikdir. Testin eyni həssaslığı ilə DOR, testin spesifikliyinin artması ilə artır. DOR xəstəliyin yayılmasından asılı deyil; lakin, xəstəliyi və onun araşdırılan əhalinin patoloji şərtlərinin spektrini təyin etmək üçün istifadə olunan meyarlardan asılıdır.

Misal

Rorick və digərləri tərəfindən nəşr olunan bir araşdırmanın köməyi ilə. [10], indi əvvəlki hissədə müzakirə olunan diaqnostik tədbirləri tətbiq edəcəyik. Tədqiqatın məqsədi orta beyin arteriyasının stenozunun aşkarlanmasında TCD siqnallarına tətbiq olunan orta sürət (MV) meyarlarının istifadəsini qiymətləndirmək idi. Referans testi angioqrafik müayinə idi. TCD -nin pozitivliyi>90 sm/s -lik bir MV kəsilməsində sabitləndikdə, cədvəl 2 -də göründüyü kimi nəticələr müşahidə edildi (2 × 2 cədvəli tədqiqat məlumatlarından istifadə etməklə yenidən quruldu). Cədvəl 3 -də göstərilən diaqnostik dəqiqlik tədbirlərini hesablaya bilərik.

Cədvəl 2

Lezyonların TCD (MV kəsilməsi>90 sm/s) və angioqrafiya (istinad testi) ilə təsnifatı

Cədvəl 3

Diaqnostik dəqiqlik tədbirləri

Bir test bir mövzunun diaqnozunu qoymağı hədəfləyirsə, testin müsbət olduğu təqdirdə xəstəliyin son test ehtimalını təyin etmək çox vacibdir. Əvvəlki ehtimalın xəstəliyin yayılmasına bərabər olduğunu zənn etsək (p = 12/99 = 0.12), ilk sınaq əmsalları 1 = 0.12/(1 - 0.12) = 0.14 və sontest şansları a 2 = a 1 × LR+ = 0.14 × 9.32 = 1.29, onda xəstəliyin son test ehtimalı P = a 2 / (1 + a 2 ) = 1.29 / (1 + 1.29) = 0.56 -dır.

Təəccüblü deyil ki, son test ehtimalı PPV -yə bərabərdir. Səbəb, araşdırmanın xəstəliyin yayılma ehtimalını ehtimal olaraq qəbul etməyimizdir. Əvvəlki ehtimalın daha yüksək olduğunu düşünək (0.25). Sonra, hesablamalarımızı təkrarlasaq, ən yaxşı şans 1 = 0.25/(1 - 0.25) = 0.33 və sontest 2 = a 1 × LR+ = 0.33 × 9.32 = 3.11 və xəstəliyin son test ehtimalı P = a 2 /(1 + a 2 ) = 3.11 /(1 + 3.11) = 0.76.

Araşdırma,>80 sm/s kəsik istifadə edərkən nəticələr də bildirdi. Həssaslıq 83%-ə yüksəldi, spesifiklik 87%-ə düşdü. Nəticələri ROC məkanında qura bilərik (şəkil 2). Aşağı eşik (MV kəsilməsi>80 sm/s), daha yüksək eşikin sağ üst küncündə yerləşirdi (MV kəsilməsi>90 sm/s). Bir fasiləsiz bir kəsik əldə edə bilsəydik, bir ROC əyrisi görərdik. Araşdırma daha sonra Navarro et al. [11], angioqrafiyaya qarşı yaxşı bir TCD performansı nümayiş etdirdi.

Şəkil 2

Test nəticələrinin vizual görüntüsü, bir ROC məkanında>80 sm/s və bir MV kəsişməsi>90 sm/saniyədə qiymətləndirilir.

Açar Mesajlar

Əhali

Test proseduru ağlabatan bir əhali üzərində yoxlanılmalıdır; buna görə də müqayisə edilə bilən bir spektr təmin etməyi hədəfləyən yüngül və ağır xəstəliyi olanları daxil etmək lazımdır. Xəstəliyin yayılması proqnozlaşdırılan dəyərləri təsir edir, lakin xəstəlik spektri bütün diaqnostik dəqiqlik tədbirlərinə təsir göstərir.

Həssaslıq və spesifiklik, PPV və NPV və ya LR?

Klinisyenler və sağlamlıq mütəxəssisləri üçün əsas məsələ bir diaqnostik prosedurun bir xəstəliyi necə proqnozlaşdıra biləcəyini bilməkdir. Həssaslıq və spesifiklik proqnozlaşdırıcı tədbirlər deyil, yalnız bir xəstəliyin xüsusi test nəticələrini necə proqnozlaşdırdığını təsvir edir. Proqnozlaşdırıcı dəyərlər, pozitiv test nəticəsi (PPV) ilə xəstəliyin olma ehtimalı və ya mənfi test nəticəsi ilə sağlam olma ehtimalı haqqında məlumat verir. Təəssüf ki, bu ehtimallar əsasən xəstəliyin yayılmasından asılıdır və onların mənası nadir hallarda tədqiqatın hüdudlarından kənara çıxarıla bilər (tədqiqat təsadüfi bir nümunəyə əsaslanan hallar istisna olmaqla, məsələn, əhalinin tarama tədqiqatları). Tez -tez nəzərə alınmasa da, LR diaqnostik dəqiqliyin bildirilməsində optimal seçim olmalıdır, çünki həssaslıq və spesifikliyi ilə xəstəliyin yayılmasından asılı olmamaq xüsusiyyətini bölüşürlər.lakin müxtəlif ehtimallara uyğunlaşarkən xəstəliyin ehtimalını hesablamaq üçün istifadə edilə bilər.

Birden çox eşik: Eşlenmiş Ölçülər və ya ROC

Diaqnostik dəqiqlik həssaslıq və spesifiklik və ya alternativ olaraq proqnozlaşdırıcı dəyərlər və ya LR kimi cütləşdirilmiş nəticələrdən istifadə etməklə müəyyən bir həddə təqdim edilə bilər. Digər üsullar, mövcud olan bütün fərqli test eşiklərində dəqiqliyi ümumiləşdirir. Ümumiyyətlə, həm xülasə, həm də cütləşdirilmiş nəticələr təqdim etmək daha yaxşıdır, çünki testin yaxşı bir ayrı -seçkilik gücü yalnız müəyyən bir eşiklə təsadüfən baş verə bilər. Bu vəziyyətdə, bir qrafik təqdimat, xüsusən də bir ROC süjeti yüksək məlumat verə bilər. Eyni zamanda, 2 testi müqayisə edərkən yalnız AUC üzərində cəmlənmək yanlış ola bilər, çünki bu ölçü tək bir məlumatda həm klinik baxımdan mənalı, həm də əlaqəsiz olan hədləri ortalamışdır. Beləliklə, həmişə klinik baxımdan eşiklər üçün cütləşdirilmiş tədbirləri bildirməliyik.

Dəyişkənlik

Həmişə olduğu kimi, diaqnostik dəqiqlik nəticələri (95% CI) üçün dəyişkənlik/qeyri -müəyyənlik tədbirlərini bildirmək çox vacibdir.

Ayrı -seçkilik və ya proqnozlaşdırma gücü nə qədərdir?

Ümumiyyətlə, bu sualın cavabı klinik diaqnostika yolunda hansı mərhələdə yerləşdiriləcəyindən və səhv təsnifat qiymətindən asılıdır. Məsələn, bir triyaja ehtiyacım varsa və FP -nin dəyəri heç bir əhəmiyyət kəsb etmirsə, həssaslığa, PPV və ya LR+-a diqqət yetirməliyəm.