¿Qué significan sensibilidad y especificidad en las estadísticas médicas?

En estadística médica, cualquier indicador de diagnóstico tiene dos características básicas: sensibilidad y especificidad.

La llamada sensibilidad se refiere a la probabilidad de no omitir un diagnóstico al diagnosticar una enfermedad, y la llamada especificidad se refiere a la probabilidad de no equivocarse al diagnosticar una enfermedad.

Si un solo indicador mejora su sensibilidad diagnóstica, inevitablemente reducirá su especificidad diagnóstica. En otras palabras, reducir los diagnósticos erróneos inevitablemente aumentará los diagnósticos erróneos y viceversa.

Datos ampliados:

Datos de la prueba

1. Sensibilidad, es decir, el porcentaje de muestras que dan positivo entre los pacientes, por ejemplo, el número de blancos; la proporción de células sanguíneas en la rutina sanguínea de pacientes resfriados es alta;

2. La especificidad, es decir, el porcentaje de muestras negativas en personas sanas con respecto al número total de personas sanas; 3. Valor predictivo positivo, es decir, la proporción de muestras de pacientes con respecto al número total de muestras positivas. Porcentaje;

4. Valor predictivo negativo, es decir, el porcentaje de muestras normales con respecto al número total de negativas. muestras.

Las personas sanas mencionadas en la especificidad son relativas y se refieren a personas en las que no se ha observado ninguna enfermedad. Por ejemplo, al estudiar la especificidad de los indicadores tumorales del cáncer gástrico, los pacientes con úlcera gástrica también eran personas sanas. Es posible que sus estándares de prueba no arrojen resultados completamente negativos en el grupo de úlcera gástrica. Si no se puede obtener un resultado completamente negativo, este conjunto de datos muestra la probabilidad de un diagnóstico erróneo en personas normales.

Materiales de referencia:

Enciclopedia Sensibilidad-Baidu