Indicadores descriptivos para la evidencia de pruebas diagnósticas

Los indicadores descriptivos de la evidencia de las pruebas diagnósticas se comparten de la siguiente manera:

1. Indicadores básicos:

1. Sensibilidad: La sensibilidad (Se) es el hallazgo de la prueba. La capacidad de las personas enfermas, es decir, la proporción de casos con resultados positivos en las pruebas diagnósticas entre los realmente diagnosticados con la enfermedad. Fórmula de cálculo: Se = a/(a+c), también conocida como tasa de verdaderos positivos, la capacidad de juzgar correctamente a las personas enfermas reales como pacientes

2. Especificidad: la especificidad (Sp) es la detección. La capacidad de detectar personas que no están enfermas, es decir, la proporción de resultados de pruebas diagnósticas que son negativas entre el número de casos que realmente están libres de enfermedad se calcula mediante la fórmula: Sp =d/(b+d), también conocida como la tasa negativa verdadera, que determina correctamente el número de personas que realmente están libres de la enfermedad. Para la capacidad de los no pacientes

2. : Valor predictivo positivo (+PV) Si el resultado de la prueba de diagnóstico es positivo, es posible que el paciente esté realmente enfermo. Fórmula de cálculo: +PVa/(a+ b) refleja la probabilidad de que un paciente padezca una determinada enfermedad cuando el índice diagnóstico es positivo

Valor predictivo negativo: Valor predictivo negativo (valor predictivo negativo, - PV) Si el resultado de la prueba es negativo, el paciente La fórmula para calcular la probabilidad de estar verdaderamente libre de enfermedad: -PV=d/(c + d) refleja la probabilidad de que el sujeto no padezca una determinada enfermedad cuando el resultado del diagnóstico es negativo

3. Indicadores de evaluación integral:

Tasa de coincidencia total: Fórmula de cálculo: Yuan = (a8)/(aBx+)

2. El índice de probabilidad (PLR) se refiere a la tasa de verdaderos positivos y la tasa de falsos positivos. El índice de la tasa de positividad indica cuántas veces la probabilidad de que un determinado resultado de la prueba sea positivo entre los pacientes es mayor que entre los no pacientes, es decir, una prueba determina que el resultado de un paciente es positivo según un determinado estándar establecido

3. Razón de probabilidad negativa: la razón de probabilidad negativa (NLR) se refiere a la relación entre la tasa de falsos negativos y la tasa de verdaderos negativos, lo que indica cuántas veces es la probabilidad. de que un determinado resultado de una prueba sea negativo entre los pacientes es el de los no pacientes

4. Prueba de diferencia: prueba de chi-cuadrado pareada, coeficiente Kappa