W kontekście opieki zdrowotnej i badań medycznych terminy wrażliwość i swoistość mogą być używane w odniesieniu do zaufania do wyników i użyteczności testów w odniesieniu do chorób. Dowiedz się o tych terminach i w jaki sposób są one używane do wybierania odpowiednich testów i interpretowania uzyskanych wyników.
RapidEye / E + / Getty ImagesZastosowania testów medycznych
Gdy tylko zaczniesz opowiadać swojemu lekarzowi o konstelacji objawów, które masz, zacznie on formułować hipotezę o tym, jaka może być przyczyna, na podstawie ich wykształcenia, wcześniejszego doświadczenia i umiejętności. Przyczyna może być oczywista. Jednak w niektórych przypadkach można podejrzewać kilka potencjalnych chorób. Konieczne mogą być dodatkowe testy, aby wyodrębnić współtwórców. Wybór tych testów może opierać się na pojęciach czułości i swoistości.
Aby postawić diagnozę, lekarze mogą przeprowadzić pełne badanie fizykalne, pobrać próbki płynów ustrojowych (takich jak krew, mocz, stolec, a nawet ślina) lub wykonać inne badania medyczne, aby potwierdzić lub odrzucić początkowe hipotezy. Należy unikać bezużytecznych testów, które nie mogą wykluczyć lub wykluczyć pewnych chorób. W idealnym przypadku zostanie wybrany test, który może dokładnie potwierdzić podejrzaną diagnozę.
Innym zastosowaniem testów medycznych są testy przesiewowe stosowane w celu wykrycia chorób, które w określonej grupie mogą być bardziej narażone na rozwój. Nie są one wykonywane w celu zdiagnozowania choroby, ale w celu wykrycia takiej, która może jeszcze nie dawać objawów. Ponadto osobiste czynniki ryzyka mogą zwiększać ryzyko niezidentyfikowanego zaburzenia i sugerować wcześniejsze lub częstsze badania przesiewowe. Czynniki te obejmują pochodzenie etniczne, historię rodzinną, płeć, wiek i styl życia.
Rozważenie celu testu w niektórych populacjach wymaga starannego rozważenia zarówno czułości, jak i swoistości.Pomaga to zarówno pracownikom służby zdrowia, jak i pacjentom w podejmowaniu najlepszych decyzji dotyczących badań i leczenia.
Zrozumienie wrażliwości i specyficzności
Nie każdy test jest przydatny do zdiagnozowania choroby. Niestety, nowoczesna służba zdrowia również nie jest w stanie wytrzymać kosztów związanych z nieograniczonymi badaniami. Pracownik służby zdrowia musi starannie wybrać najbardziej odpowiedni test dla danej osoby w oparciu o określone czynniki ryzyka. Wybór niewłaściwego testu może być bezużyteczny, strata czasu i pieniędzy, a nawet może prowadzić do fałszywie dodatniego wyniku, co sugeruje 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 starają się zrozumieć, na ile skuteczny jest ich test w prawidłowej identyfikacji docelowej choroby lub stanu. Niektóre testy mogą nie wykryć choroby wystarczająco często u pacjentów, którzy są naprawdę chorzy. Inni mogą błędnie sugerować obecność choroby u kogoś, kto jest rzeczywiście zdrowy.
Pracownicy służby zdrowia biorą pod uwagę mocne i słabe strony testów. Starają się unikać wszelkich wyborów, które mogą prowadzić do niewłaściwego traktowania. Na przykład przy diagnozowaniu raka może być ważne nie tylko posiadanie obrazu sugerującego obecność choroby, ale także próbkę tkanki, która pomaga zidentyfikować cechy guza, aby można było zastosować odpowiednią chemioterapię. Byłoby niewłaściwe poleganie wyłącznie na jednym teście, który nie jest dokładny w określaniu obecności raka, a następnie rozpoczęcie leczenia, które może nie być w rzeczywistości potrzebne.
W sytuacjach, gdy jeden test jest mniej niż 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 stan, który faktycznie występuje u pacjenta. Test o niskiej czułości można uznać za zbyt ostrożny w znalezieniu wyniku pozytywnego, co oznacza, że będzie się mylił po stronie niepowodzenia zidentyfikować chorobę u chorego. Gdy czułość testu jest wysoka, prawdopodobieństwo uzyskania wyniku fałszywie negatywnego jest mniejsze. W teście o wysokiej czułości wynik pozytywny jest pozytywny.
Specyfika odnosi się do zdolności testu do wykluczenia obecności choroby u osoby, która jej nie ma, innymi słowy, w teście o wysokiej swoistości wynik negatywny jest negatywny. Test o niskiej swoistości może być uważany za zbyt chętny do uzyskania pozytywnego wyniku, nawet jeśli go nie ma, i może dać dużą liczbę fałszywie pozytywnych wyników. Może to skutkować testem stwierdzającym, że zdrowa osoba ma chorobę, nawet jeśli w rzeczywistości jej nie ma. Im wyższa specyficzność testu, tym rzadziej będzie on nieprawidłowo znajdował wynik, którego nie powinien.
Wydaje się logiczne, że należy unikać zarówno wyników fałszywie negatywnych, jak i fałszywie pozytywnych. W przypadku pominięcia obecności choroby leczenie może zostać opóźnione i może dojść do rzeczywistych szkód. Jeśli ktoś zostanie poinformowany, że ma chorobę, której nie ma, skutki psychiczne i fizyczne mogą być znaczące. Najlepiej byłoby, gdyby test miał zarówno wysoką czułość, jak i wysoką specyficzność. Niestety nie wszystkie testy są doskonałe. Konieczne może być znalezienie równowagi, która dopasuje cel badania do ocenianej osoby.
Porównywanie testów
Najlepszy test (lub grupa testów) do diagnozowania choroby nazywany jest złotym standardem. Może on składać się z najbardziej wszechstronnych i dokładnych dostępnych testów lub pomiarów. Kiedy nowe testy zostaną opracowane w ramach badań, zostaną one porównane z najlepszymi dostępnymi obecnie używanymi testami. Przed wprowadzeniem do szerszego użytku w środowisku medycznym, czułość i swoistość nowego testu określa się na podstawie porównania wyników nowego testu ze złotym standardem. W niektórych przypadkach celem testu jest potwierdzenie diagnozy, ale niektóre testy są również szerzej stosowane do identyfikacji osób zagrożonych określonymi schorzeniami.
Badanie przesiewowe ma miejsce, gdy badanie lekarskie jest przeprowadzane na dużej populacji pacjentów, z aktualnymi objawami lub bez, którzy mogą być narażeni na ryzyko rozwoju określonej choroby. Niektóre przykłady tych potencjalnych schorzeń i potencjalnych testów przesiewowych obejmują:
- Rak piersi (mammografia)
- Rak prostaty (antygen swoisty dla prostaty lub PSA)
- Rak okrężnicy (kolonoskopia)
- Ciśnienie krwi (sfigmomanometria)
- Wysoki poziom cholesterolu (panel cholesterolu)
- Rak szyjki macicy (cytologia)
- Zaburzenia genetyczne (panel genetyczny)
Nie każdy musi być badany pod kątem raka okrężnicy w młodym wieku, ale ktoś z określoną chorobą genetyczną lub silną historią rodzinną może wymagać oceny. Wykonywanie testów jest drogie i nieco inwazyjne. Sam test może wiązać się z pewnym ryzykiem. Ważne jest, aby znaleźć równowagę między wyborem odpowiedniej osoby do badania, w oparciu o czynniki ryzyka i względne prawdopodobieństwo zachorowania, a użytecznością dostępnych testów.
Nie każdy jest testowany na każdą chorobę. Doświadczony klinicysta zrozumie prawdopodobieństwo przed badaniem konkretnego pomiaru lub prawdopodobieństwo, że test przyniesie oczekiwany wynik.
Badania przesiewowe w kierunku określonych chorób są skierowane do osób z grup ryzyka. Aby znaleźć i wyleczyć stan u jak największej liczby osób, koszty testów muszą być uzasadnione i należy unikać fałszywych trafień.
Pozytywna i negatywna wartość predykcyjna
Pracownicy służby zdrowia powinni rozważyć ryzyko choroby w grupie nieprzebadanej przez pryzmat dwóch dodatkowych kwestii: PPV i NPV.
Dodatnia wartość predykcyjna (PPV) to liczba prawidłowych dodatnich wyników testu podzielona przez całkowitą liczbę wyników dodatnich (w tym fałszywie dodatnich). PPV na poziomie 80% oznaczałoby, że 8 na 10 wyników pozytywnych dokładnie odzwierciedlałoby obecność choroby (tak zwane „prawdziwie pozytywne wyniki”), a pozostałe dwa reprezentowałyby „fałszywie pozytywne wyniki”.
Negatywna wartość predykcyjna (NPV) to liczba prawidłowych wyników negatywnych, które daje test, podzielona przez całkowitą liczbę wyników negatywnych (w tym wyników fałszywie ujemnych). Wartość NPV wynosząca 70% oznaczałaby, że 7 na 10 wyników ujemnych dokładnie odzwierciedlałoby brak choroby („prawdziwie ujemne”), a pozostałe trzy wyniki reprezentowałyby „fałszywie ujemne wyniki”, co oznacza, że dana osoba chorowała, ale test nie został zdiagnozowany to.
PPV i NPV w połączeniu z częstością występowania choroby w populacji ogólnej dają prognozy dotyczące tego, jak mógłby wyglądać program badań przesiewowych na szeroką skalę.
Słowo od Verywell
Znajomość mocnych stron różnych testów jest przydatna w skutecznym rozpoznawaniu choroby. Jeśli pacjent może mieć stan zagrażający życiu lub jego potencjalna choroba ma krytyczne okno do działania, może być trudno zrównoważyć czynniki takie jak terminowość, dokładność i koszt testów. Osoby, które są na wczesnym etapie szkolenia medycznego, mogą nie mieć doświadczenia i umiejętności w zakresie doboru odpowiednich testów, co może prowadzić do reaktywnej chęci do wykonania przesadnego testu, aby nie przeoczyć diagnozy. Niestety, zły test może prowadzić do dodatkowych testów lub nawet niewłaściwego leczenia. Wykwalifikowani pracownicy służby zdrowia będą w stanie pomóc potrzebującemu pacjentowi rozsądnie wybrać odpowiednie badanie. Wraz z postępem nauk medycznych będziemy mogli identyfikować czynniki ryzyka i personalizować testy, aby jeszcze bardziej przyspieszyć proces diagnozy i optymalnego leczenia.
