Przegląd czułości i swoistości

Dokładność badań medycznych jest różna w przypadku prawidłowego identyfikowania choroby

W kontekście opieki zdrowotnej i badań medycznych terminy czułość i swoistość mogą być używane w odniesieniu do zaufania do wyników i użyteczności testów w kierunku schorzeń. Dowiedz się o tych terminach i o tym, jak są one używane w celu wyboru odpowiednich testów i interpretacji uzyskanych wyników.

Zastosowania testów medycznych

Gdy tylko zaczniesz opowiadać swojemu lekarzowi o zestawie objawów, które masz, zacznie on formułować hipotezę dotyczącą przyczyny, opierając się na jego wykształceniu, wcześniejszym doświadczeniu i umiejętnościach. Przyczyna może być oczywista. Jednak w niektórych przypadkach można podejrzewać kilka potencjalnych chorób. Konieczne mogą być dodatkowe badania w celu ustalenia głównych czynników wpływających na tę sytuację. Wybór tych testów może opierać się na koncepcjach czułości i swoistości.

Aby postawić diagnozę, pracownicy służby zdrowia mogą przeprowadzić pełne badanie fizykalne, pobrać próbki płynów ustrojowych (takich jak krew, mocz, kał, a nawet ślina) lub wykonać inne badania medyczne, aby potwierdzić lub odrzucić swoje wstępne hipotezy. Należy unikać bezużytecznych badań, które nie mogą wykluczyć lub wykluczyć niektórych chorób. W idealnym przypadku zostanie wybrany test, który dokładnie potwierdzi podejrzewaną diagnozę.

Innym zastosowaniem badań lekarskich są badania przesiewowe przeprowadzane w celu identyfikacji chorób, na które dana grupa może być narażona na większe ryzyko rozwoju. 1 Nie służą one do zdiagnozowania choroby, ale do znalezienia takiej, która może jeszcze nie dawać objawów. Również osobiste czynniki ryzyka mogą zwiększać ryzyko niezidentyfikowanego zaburzenia i sugerować wcześniejsze lub częstsze badania przesiewowe. Czynniki te obejmują pochodzenie etniczne, historię rodziny, płeć, wiek i styl życia.

Rozważenie celu testu w niektórych populacjach wymaga dokładnego rozważenia zarówno czułości, jak i swoistości. Pomaga to zarówno podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną, jak i pacjentom w podejmowaniu najlepszych decyzji dotyczących badań i leczenia.

Zrozumienie czułości i swoistości

Nie każde badanie jest przydatne do zdiagnozowania choroby. Niestety współczesna służba zdrowia również nie jest w stanie udźwignąć kosztów związanych z nieograniczoną liczbą badań. Podmiot świadczący opiekę zdrowotną musi starannie wybrać najodpowiedniejszy test dla danej osoby w oparciu o określone czynniki ryzyka. Wybór niewłaściwego testu może być bezużyteczny, stratą czasu i pieniędzy, a nawet może prowadzić do fałszywie dodatniego wyniku testu, sugerującego obecność choroby, która w rzeczywistości nie występuje. Zastanówmy się, jak te cechy testowania wpływają na wybrany test i interpretację uzyskanych wyników.

Kiedy badania medyczne opracowują nowy test diagnostyczny, naukowcy próbują zrozumieć, na ile skuteczny jest ich test w prawidłowej identyfikacji docelowej choroby lub stanu. Niektóre testy mogą nie wykryć choroby wystarczająco często u naprawdę chorych pacjentów. Inne mogą błędnie sugerować obecność choroby u osoby faktycznie zdrowej.

Pracownicy służby zdrowia biorą pod uwagę mocne i słabe strony testów. Starają się unikać wszelkich wyborów, które mogłyby prowadzić do niewłaściwego leczenia. Na przykład podczas diagnozowania raka ważne może być nie tylko posiadanie obrazu sugerującego obecność choroby, ale także próbka tkanki, która pomoże zidentyfikować cechy nowotworu, aby można było zastosować odpowiednią chemioterapię. 2 Niewłaściwe byłoby poleganie wyłącznie na jednym teście, który nie jest dokładny w wykrywaniu raka, a następnie rozpoczynanie leczenia, które może nie być w rzeczywistości potrzebne.

W sytuacjach, gdy jeden test nie jest pewny, można zastosować wiele testów, aby zwiększyć pewność diagnozy. Dwie przydatne miary mocy diagnostycznej testu to czułość i swoistość. Co oznaczają te terminy?

Czułość wskazuje, jak prawdopodobne jest, że test wykryje schorzenie, które faktycznie występuje u pacjenta. 1 Test o niskiej czułości można uznać za zbyt ostrożny w uzyskiwaniu wyniku pozytywnego, co oznacza, że ​​będzie zawierał błąd polegający na tym, że nie zidentyfikuje choroby u chorego. Gdy czułość testu jest wysoka, prawdopodobieństwo uzyskania fałszywie negatywnego wyniku jest mniejsze . W teście o dużej czułości wynik pozytywny jest pozytywny.

Swoistość odnosi się do zdolności testu do wykluczenia obecności choroby u osoby, która jej nie ma. 1 Innymi słowy, w teście o wysokiej swoistości wynik ujemny jest ujemny. Test o niskiej swoistości można uznać za taki, który powoduje zbyt dużą chęć uzyskania wyniku pozytywnego, nawet jeśli go nie ma, i może dawać dużą liczbę wyników fałszywie dodatnich . Może to skutkować tym, że test wykaże, że u zdrowej osoby występuje choroba, nawet jeśli w rzeczywistości ona nie występuje. Im wyższa swoistość testu, tym rzadziej daje on błędny wynik, którego nie powinien. 

Logiczne może wydawać się, że należy unikać zarówno wyników fałszywie ujemnych, jak i fałszywie pozytywnych. Jeśli przeoczy się obecność choroby, leczenie może zostać opóźnione i może spowodować rzeczywiste szkody. Jeśli ktoś zostanie poinformowany, że cierpi na chorobę, której nie cierpi, straty psychiczne i fizyczne mogą być znaczące. Najlepiej byłoby, gdyby test charakteryzował się zarówno wysoką czułością, jak i dużą swoistością. Niestety nie wszystkie testy są idealne. Konieczne może być znalezienie równowagi odpowiadającej celowi badania ocenianej osobie.

Porównywanie testów

Najlepszy test (lub grupa testów) do diagnozowania choroby nazywany jest złotym standardem. 1 Może to obejmować najbardziej kompleksowe i dokładne dostępne badania lub pomiary. Kiedy w badaniach zostaną opracowane nowe testy, zostaną one porównane z najlepszymi dostępnymi testami, które są obecnie stosowane. Przed dopuszczeniem do szerszego stosowania w środowisku medycznym czułość i swoistość nowego testu określa się poprzez porównanie wyników nowego testu ze złotym standardem. W niektórych przypadkach celem testu jest potwierdzenie diagnozy, ale niektóre testy są również stosowane szerzej w celu identyfikacji osób narażonych na ryzyko określonych schorzeń.

Badania przesiewowe polegają na tym, że badaniom lekarskim poddawana jest duża populacja pacjentów, z obecnymi objawami lub bez nich, którzy mogą być narażeni na ryzyko rozwoju określonej choroby. Niektóre przykłady proponowanych badań przesiewowych pod kątem potencjalnych schorzeń obejmują między innymi: 1

  • Rak piersi ( mammografia )
  • Rak prostaty ( antygen specyficzny dla prostaty lub PSA)
  • Wysoki poziom cholesterolu ( panel cholesterolu )
  • Rak szyjki macicy (rozmaz)

Nie każdy musi być poddawany badaniom przesiewowym w kierunku raka okrężnicy w młodym wieku, ale ocena może być konieczna w przypadku osób z określoną chorobą genetyczną lub silną historią rodzinną. Wykonanie badania jest kosztowne i dość inwazyjne. Sam test może wiązać się z pewnym ryzykiem. Ważne jest, aby znaleźć równowagę pomiędzy wyborem odpowiedniej osoby do badania na podstawie jej czynników ryzyka i względnego prawdopodobieństwa zachorowania a użytecznością dostępnych badań.

Nie każdy jest badany na każdą chorobę. Wykwalifikowany klinicysta zrozumie prawdopodobieństwo określonego pomiaru przed badaniem lub prawdopodobieństwo, że test przyniesie oczekiwany wynik.

Badania przesiewowe w kierunku określonych chorób kierowane są do osób z grupy ryzyka. Aby wykryć i leczyć schorzenie u jak największej liczby osób, należy uzasadnić koszty badań i unikać wyników fałszywie dodatnich.

Dodatnia i ujemna wartość predykcyjna

Właściwe jest, aby podmioty świadczące opiekę zdrowotną rozważyły ​​ryzyko choroby w niebadanej grupie przez pryzmat dwóch dodatkowych czynników: PPV i NPV. 1

Dodatnia wartość predykcyjna ( PPV ) to liczba poprawnie pozytywnych wyników testu podzielona przez całkowitą liczbę wyników pozytywnych (w tym fałszywie pozytywnych). PPV wynoszący 80% oznaczałoby, że 8 na 10 wyników pozytywnych dokładnie odzwierciedlałoby obecność choroby (tzw. „prawdziwie pozytywne”), a pozostałe dwa oznaczałyby „fałszywie pozytywne”.

Ujemna wartość predykcyjna ( NPV ) to liczba prawidłowych wyników negatywnych, jakie daje test, podzielona przez całkowitą liczbę wyników negatywnych (w tym fałszywie negatywnych). Wartość NPV wynosząca 70% oznaczałaby, że 7 na 10 wyników ujemnych dokładnie odzwierciedlałoby brak choroby („prawdziwie ujemne”), a pozostałe trzy wyniki oznaczałyby „fałszywie ujemne”, co oznacza, że ​​dana osoba była chora, ale test nie pozwolił na postawienie diagnozy To.

PPV i NPV w połączeniu z częstością występowania choroby w populacji ogólnej pozwalają przewidzieć, jak mógłby wyglądać program badań przesiewowych na szeroką skalę. 

Słowo od Verywella

Znajomość mocnych stron różnych testów jest przydatna do skutecznego identyfikowania choroby. Jeśli stan pacjenta może zagrażać życiu lub w przypadku jego potencjalnej choroby istnieje krytyczny czas na podjęcie działań, zrównoważenie czynników takich jak terminowość, dokładność i koszt badania może być trudne. Osoby, które rozpoczęły szkolenie medyczne, mogły nie posiadać doświadczenia i umiejętności potrzebnych do doboru odpowiednich badań, co może prowadzić do reaktywnej chęci przeprowadzenia nadmiernych testów, aby nie przeoczyć diagnozy. Niestety, zły test może prowadzić do dodatkowych badań, a nawet niewłaściwego leczenia. Wykwalifikowani pracownicy służby zdrowia będą w stanie pomóc pacjentowi w potrzebie w rozsądnym wyborze odpowiednich badań. Wraz z postępem nauk medycznych będziemy w stanie identyfikować czynniki ryzyka i personalizować badania, aby jeszcze bardziej przyspieszyć proces diagnozy i optymalnego leczenia.

2 Źródła

  1. Maxim LD, Niebo R, Utell MJ. Badania przesiewowe: przegląd z przykładami [opublikowana sprostowanie pojawia się w Inhal Toxicol. Czerwiec 2019;31(7):298]. Wdychać toksynę . 2014;26(13):811–828. doi:10.3109/08958378.2014.955932
  2. Narodowy Instytut Raka. Jak diagnozuje się raka.

Related Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *