Negativer prädiktiver Wert eines Tests

Negative Vorhersagewerte zu verstehen kann verwirrend sein. Es ist jedoch ein wichtiger Teil, um die Qualität und Genauigkeit medizinischer Tests zu verstehen. Der negative Vorhersagewert gibt an, was es bedeutet, wenn Sie auf eine Krankheit negativ testen. Es ist ein Indikator dafür, wie genau das negative Testergebnis ist. Mit anderen Worten, es sagt Ihnen, wie wahrscheinlich das ist Sie haben eigentlich keine Krankheit.

Der negative Vorhersagewert ist definiert als die Anzahl der echten Negativen (Personen, die ein Negativ testen, die nicht infiziert sind), geteilt durch die Gesamtzahl der Personen, die ein Negativ testen. Dies ist abhängig von der Testempfindlichkeit, der Testspezifität und der Prävalenz von Krankheiten, wie Sie im folgenden Beispiel sehen können. Aufgrund der Abhängigkeit von der Prävalenz von Krankheiten in der Gemeinschaft, in der sie arbeiten, ist es schwierig, den negativen Vorhersagewert herauszufinden. Die meisten Ärzte können Ihnen nicht einfach eine Zahl für den negativen Vorhersagewert geben, wenn Sie an einem bestimmten Test teilnehmen - auch wenn sie die Empfindlichkeit und Spezifität kennen.

Alternative Schreibweisen: NPV

Ein Beispiel

Wenn ein Chlamydientest eine Sensitivität von 80% und eine Spezifität von 80% in einer Bevölkerung von 100 mit einer Chlamydienprävalenz von 10% aufweist:8 von 10 echten Positiven sind positiv72 von 90 echten Negativen sind negativVon 74 negativen Tests sind 82 echte Negative und 2 falsche Negative. Daher wäre der negative Vorhersagewert (NPV) 97% (72/74). 97% der Personen, die einen negativen Test durchführen, wären für Chlamydien tatsächlich negativ. Im Gegensatz dazu, wenn derselbe Test in einer Population mit einer Chlamydien-Prävalenz von 40: 32 von 40 positiv positiven Tests gegeben wird40 von 60 echten Negativtests negativ Negativ von 48 negativen Tests. Das heißt, der negative Vorhersagewert beträgt 83% (40/48).

Wie verschiedene Faktoren den negativen prädiktiven Wert beeinflussen

Negativer Vorhersagewert geht Nieder als Krankheit wird in einer Bevölkerung häufiger. Im Gegensatz dazu steigt der positive Vorhersagewert.

In ähnlicher Weise erhöhen Tests mit hoher Empfindlichkeit den negativen Vorhersagewert. Das liegt daran, dass es weniger falsche Negative gibt. (Mehr Personen, die einen positiven Test bei einem Test mit hoher Empfindlichkeit als positiv bewerten) Im Gegensatz dazu sind Tests mit hoher Spezifität für einen positiven Vorhersagewert wichtiger. Mit diesen Tests weniger Fehlalarme. Je höher die Spezifität, desto mehr Personen sind negativ negativ.