Разное

Проверка на меткость: Игра Проверка на меткость — играть онлайн бесплатно

Содержание

Проверка на меткость играть онлайн бесплатно в игру Игры на двоих



Проверка на меткость играть онлайн бесплатно в игру Игры на двоих

Онлайн игры для детей, девочек и мальчиков

Онлайн игры круглосуточно для всех возрастов

  • Машина времени
  • Fruit ninja
  • Крокодил свомпи
  • Говорящий кот Том
  • Angry birds играть
  • Герои ударного отряда
  • Игра Огонь и вода
  • Монстр Хай Бродилка
  • Гонки на выживание
  • Один на один 3
  • Игра карате
  • Шахматы на двоих

Онлайн игры » Игры на двоих » Проверка на меткость

ВНИМАНИЕ!!!Если игра не работает, то для запуска игры вам нужно открыть данную страницу с помощью браузера Firefox.

Сыграли: 6932 раз


Симулятор Выживания

Симулятор Семьи Лисы

Сумасшедшие гонки

Русский водитель 3: Зил 130

Мир из блоков

Пони Креатор 3 «Создай Свою Пони 3»

Slither. io

Агарио 3д

Когама

Игра Копия Майнкрафта

Subway Surfers меняет имидж

Анжела Стала Мамой

Игра Проверка на меткость доступна на нашем сайте ОНЛАЙН и БЕСПЛАТНО для мальчиков, девочек, и детей. Начните играть в игру Проверка на меткость прямо в вашем браузере! Данная игра предоставлена из раздела Игры на двоих , в случае если вам понравиться играть в данного рода игры переходите в родительский раздел!

3Д город на 2 игрока

Кенгуру и Улитка

На Двоих: Джо и Момо

Крокодил свомпи на двоих 2

Бухие боксеры на двоих

Морской бой на двоих

Огонь и Вода 5 Элементы

G-Switch 3

Money movers 1

Побег из тюрьмы 3

12 случайных мини битв на двоих

3D мячи на Двоих

Миссия Зомби 3 на Двоих

Плохое мороженое 1 на двоих

Драки с зомби на двоих

3 панды 3: ночь

(c) 2022 — 24spanchbob. ru :: Флеш игры для Мальчиков и Девочек онлайн. Лучшие мини игры /
Карта сайта / Контакты

Проверка на меткость — Новости

Правительство Российской Федерации

Сайты ГУ по округам
Портал МЧС России

Версия для слабовидящих

Поиск

Закрыть

Раскрыть фильтры

Искать по

всей фразе

отдельным словам

Публикация не ранее

Публикация не позднее

Тип раздела
Весь сайтГлавное управлениеДеятельностьДокументыПресс-центрНовостиИнформация о проведении общероссийского дня приема граждан в День Конституции Российской Федерации 12 декабря 2019 года

Сортировать по
релевантностиубыванию датывозрастанию даты

Свернуть фильтры

  • Центральный аппарат

Центральный федеральный округ

  • г. Москва
  • Белгородская область
  • Брянская область
  • Владимирская область
  • Воронежская область
  • Ивановская область
  • Калужская область
  • Костромская область
  • Курская область
  • Липецкая область
  • Московская область
  • Орловская область
  • Рязанская область
  • Смоленская область
  • Тамбовская область
  • Тверская область
  • Тульская область
  • Ярославская область

Приволжский федеральный округ

  • Республика Башкортостан
  • Республика Марий Эл
  • Республика Мордовия
  • Республика Татарстан
  • Удмуртская Республика
  • Чувашская Республика
  • Кировская область
  • Нижегородская область
  • Оренбургская область
  • Пензенская область
  • Пермский край
  • Самарская область
  • Саратовская область
  • Ульяновская область

Северо-Западный федеральный округ

  • Республика Карелия
  • Республика Коми
  • Архангельская область
  • Вологодская область
  • Калининградская область
  • Ленинградская область
  • Мурманская область
  • Новгородская область
  • Псковская область
  • г. Санкт-Петербург
  • Ненецкий АО

Южный федеральный округ

  • Республика Адыгея
  • Республика Калмыкия
  • Краснодарский край
  • Астраханская область
  • Волгоградская область
  • Ростовская область
  • Республика Крым
  • г. Севастополь

Северо-Кавказский федеральный округ

  • Республика Дагестан
  • Республика Ингушетия
  • Кабардино-Балкарская Республика
  • Карачаево-Черкесская Республика
  • Республика Северная Осетия — Алания
  • Ставропольский край
  • Чеченская Республика

Уральский федеральный округ

  • Курганская область
  • Свердловская область
  • Тюменская область
  • Челябинская область
  • Ямало-Ненецкий АО
  • Ханты-Мансийский АО

Сибирский федеральный округ

  • Республика Алтай
  • Республика Тыва
  • Республика Хакасия
  • Алтайский край
  • Красноярский край
  • Иркутская область
  • Кемеровская область — Кузбасс
  • Новосибирская область
  • Омская область
  • Томская область

Дальневосточный федеральный округ

  • Республика Бурятия
  • Республика Саха (Якутия)
  • Приморский край
  • Хабаровский край
  • Амурская область
  • Камчатский край
  • Магаданская область
  • Сахалинская область
  • Забайкальский край
  • Еврейская АО
  • Чукотский АО

11 декабря 2012, 07:24

Скачать оригинал

В спортивно-стрелковом тире города Надым состоялись соревнования по стрельбе из пневматической винтовки, посвященные памятным датам России, а именно 71 годовщине битве под Москвой. Бывают события, которые по прошествии десятилетий стираются из памяти людей и становятся достоянием архивов. Но есть события, значение которых не только не уменьшается со временем, а, напротив, с каждым годом приобретают особую значимость, становятся бессмертными. Все меньше остается живых участников и свидетелей событий тех лет. Наш долг — сберечь память о подвиге наших дедов и прадедов.

Организаторами соревнований выступило Местное отделение Общероссийской общественно-государственной организации ДОСААФ России. Главным судьей соревнований стал председатель Местного отделения Общероссийской общественно-государственной организации ДОСААФ России Вирченко С.Г.

В мероприятии приняло 7 взрослых и 7 юношеских команд города Надыма, состоящих из учащихся старших классов средних общеобразовательных школ. Различные предприятия и учреждения нашего города выставили команды, состоящие из 3 человек (двое мужчин и 1 женщина). Честь представлять команду от МЧС России по ЯНАО представилась сотрудникам ФГКУ «1 ОФПС по Ямало-Ненецкому автономному округу» и инспектору Надымского участка ГИМС МЧС России по ЯНАО Кныш В. Ш.

Наши представители выступили весьма успешно и заняли третье призовое место. Второе место у команды «ИТЦ» ООО «Газпром добыча Надым», а первое — у МУП ДОД «Детско-юношеский центр «Альфа».

Кудинова Наталия


ФГКУ «1 ОФПС по ЯНАО»


Фото автора

Скачать оригинал

Скачать оригинал

Скачать оригинал

Скачать оригинал

Скачать оригинал

Скачать оригинал

Скачать оригинал

Поделиться:

Эта статья полезна?

Да
Нет

Точность диагностических тестов: чувствительность, специфичность, прогностические значения и отношения правдоподобия — StatPearls

Определение/Введение

Чтобы принимать клинические решения и направлять уход за пациентами, медицинские работники должны понимать вероятность заболевания пациента, сочетая понимание вероятности до теста и диагностические оценки. [1] Диагностические инструменты обычно используются в медицинских учреждениях для определения методов лечения; однако многие из этих инструментов подвержены ошибкам.

Проблемы, вызывающие озабоченность

Преимущества диагностического тестирования

Использование диагностических тестов в учреждениях по уходу за пациентами должно основываться на фактических данных. К сожалению, многие назначают тесты, не принимая во внимание подтверждающие их доказательства.[1] Чувствительность и специфичность являются важными показателями точности теста и позволяют поставщикам медицинских услуг определить пригодность диагностического инструмента.[2] Медицинские работники должны использовать диагностические тесты с должным уровнем достоверности результатов, полученных на основе известной чувствительности, специфичности, положительных прогностических значений (PPV), отрицательных прогностических значений (NPV), положительных отношений правдоподобия и отрицательных отношений правдоподобия. [2]

Представление результатов диагностического исследования часто осуществляется в таблицах 2×2, таких как Таблица 1. Значения в этой таблице могут помочь определить чувствительность, специфичность, прогностические значения и отношения правдоподобия. Валидность диагностического теста или его способность измерять то, для чего он предназначен, определяется чувствительностью и специфичностью.[3]

(см. таблицу точности диагностического тестирования 1)

Чувствительность

Чувствительность — это доля истинно положительных тестов среди всех пациентов с заболеванием.[4] Другими словами, это способность теста или инструмента давать положительный результат у субъекта, страдающего этим заболеванием.[2] Способность правильно классифицировать тест имеет важное значение, и уравнение для чувствительности выглядит следующим образом:

Чувствительность = (Истинно положительные результаты (A))/(Истинно положительные результаты (A) + Ложноотрицательные результаты (C))

Чувствительность не позволяет поставщикам услуг понять лиц с положительным результатом теста, но не имеющих заболевания. [5] Ложноположительные результаты учитываются посредством измерений специфичности и PPV.

Специфика

Специфичность — это процент истинно отрицательных результатов среди всех субъектов, у которых нет заболевания или состояния [4]. Другими словами, это способность теста или прибора давать нормальный диапазон или отрицательные результаты для человека, у которого нет заболевания.[2] Формула для определения специфичности следующая:

Специфичность = (Истинно отрицательные результаты (D))/(Истинно отрицательные результаты (D) + Ложноположительные результаты (B))

Чувствительность и специфичность обратно пропорциональны: по мере увеличения чувствительности специфичность имеет тенденцию к снижению и наоборот.[3][6] Высокочувствительные тесты приведут к положительным результатам для пациентов с заболеванием, в то время как высокоспецифичные тесты покажут пациентов без результатов, у которых нет заболевания.[6] Чувствительность и специфичность всегда должны учитываться вместе, чтобы обеспечить целостную картину диагностического теста. [7] Далее важно понимать PPV и NPV.

PPV и NPV

PPV определяют, сколько из всех положительных результатов являются истинно положительными; NPV определяют, сколько из всех отрицательных результатов являются истинно отрицательными. По мере увеличения значения до 100 оно приближается к «золотому стандарту».[3] Формулы для PPV и NPV приведены ниже.

Положительное прогностическое значение = (Истинно положительные результаты (A))/(Истинно положительные результаты (A) + Ложноположительные результаты (B))  

Отрицательное прогностическое значение = (Истинно отрицательные результаты (D))/(Истинно отрицательные результаты (D) + Ложноотрицательные результаты (C))

Распространенность заболевания среди населения влияет на PPV и NPV. Когда заболевание широко распространено, тест лучше «выявляет» заболевание и хуже «исключает».[1] Следовательно, распространенность заболевания также заслуживает внимания, когда поставщики анализируют свои показатели диагностических тестов или интерпретируют эти значения от других поставщиков или исследователей. Поставщики услуг должны учитывать выборку при рассмотрении исследований, в которых представлены эти значения, и понимать, что значения в их популяции могут отличаться.[5] Принимая во внимание все результаты диагностических тестов, проблемы с результатами (например, очень низкая специфичность) могут заставить клиницистов пересмотреть клиническую приемлемость, и следует рассмотреть альтернативные диагностические методы или тесты [8].

Отношения правдоподобия

Отношения правдоподобия (LR) представляют собой еще один статистический инструмент для понимания диагностических тестов. LR позволяют провайдерам определить, насколько использование конкретного теста изменит вероятность. Положительное отношение правдоподобия, или LR+, представляет собой «вероятность того, что положительный результат теста можно ожидать у пациента, деленную на вероятность того, что положительный результат теста можно ожидать у пациента без заболевания».[4] Другими словами, LR+ — это доля истинной положительности, деленная на долю ложноположительного результата [3]. Отрицательное отношение правдоподобия или LR- — это «вероятность отрицательного результата теста пациента, у которого есть заболевание, деленная на вероятность отрицательного результата теста пациента, у которого нет заболевания».[4] В отличие от прогностических значений и сходных с чувствительностью и специфичностью, отношение правдоподобия не зависит от распространенности заболевания.[9]] Формулы для отношения правдоподобия приведены ниже.

Положительное отношение правдоподобия = Чувствительность/(1-специфичность) 

Отрицательное отношение правдоподобия=(1- Чувствительность)/специфичность

Теперь, когда эти темы полностью раскрыты, в упражнении с приложением будут вычислены чувствительность, специфичность, прогностические значения и отношения правдоподобия.

Практическое упражнение

Пример. Медицинский работник использует анализ крови, чтобы определить, будет ли у пациента заболевание.

Результаты следующие:

  • В общей сложности анализ крови был сделан у 1000 человек.

  • Четыреста двадцать семь человек получили положительные результаты, а 573 человека — отрицательные.

  • Из 427 человек с положительным результатом у 369 было заболевание.

  • Из 573 человек с отрицательным результатом у 558 не было заболевания.

Рассчитаем чувствительность, специфичность, PPV, NPV, LR+ и LR-. Сначала мы можем начать с таблицы 2X2. Приведенная выше информация позволяет нам ввести значения в таблицу ниже. Обратите внимание, что значения в синих ячейках не были предоставлены, но мы можем получить их на основе приведенных выше чисел и использования всех ячеек.

(см. таблицу точности диагностических тестов 1)

Поставщик обнаружил, что в общей сложности 384 человека действительно болели этим заболеванием, но насколько точным был анализ крови?

Результаты:

Чувствительность

  • Чувствительность=(истинно положительные (A))/(истинно положительные (A)+ложноотрицательные (C))

  • Чувствительность=(369 (A))/(369(A)+15 (C))

  • Чувствительность=369/384

  • Чувствительность=0,961

Специфика

  • Специфичность=(Истинно отрицательные результаты (D))/(Истинно отрицательные результаты (D)+Ложноположительные результаты (B))

  • Специфичность=(558 (D))/(558(D)+58 (B))

  • 9 0073

    Специфичность=558/616                                                                    

  • Специфичность=0,906

  • 9008 9

    Положительное прогностическое значение

    • PPV = (истинные положительные результаты (A))/(истинные положительные результаты (A) + ложные положительные результаты (B))

    • PPV = (369 (A))/(369 (A)+58(B))

    • PPV =369/427

    • PPV =0,864

      9 0076

    Отрицательное прогнозируемое значение

    • NPV=(Истинно отрицательные значения (D))/(Истинно отрицательные значения (D)+Ложноотрицательные значения(C))  

    • NPV=(558(D))/(558 (D)+15(C))

      9007 6

    • NPV=(558 )/573

    • NPV=0,974

    Положительное отношение правдоподобия

    • Положительное отношение правдоподобия = Чувствительность/(1-специфичность) 0,961/0,094

    • Положительный коэффициент правдоподобия = 10,22

    • Отрицательный коэффициент правдоподобия

    • Отрицательный коэффициент правдоподобия Отношение = (1- Чувствительность)/специфичность

    • Отрицательное отношение правдоподобия = (1- 0,961)/0,906

    • Отрицательное отношение правдоподобия = 0,039/0,906

    • Отрицательное отношение правдоподобия = 0,043

    Результаты показывают чувствительность 96,1%, специфичность 90. 6%, PPV 86,4%, NPV 97,4%, LR+ 10,22 и LR- 0,043.

    Клиническое значение

    Принимая во внимание, что существуют и другие методы диагностических тестов (например, кривые рабочих характеристик приемника), темы этой статьи представляют собой важные отправные точки для медицинских работников. Диагностическое тестирование является важнейшим компонентом доказательной помощи пациентам. При принятии решения о том, следует ли использовать диагностический тест, поставщики услуг должны учитывать преимущества и риски теста, а также точность диагностики.[1] Имея базовое понимание интерпретации чувствительности, специфичности, прогностических значений и отношений правдоподобия, поставщики медицинских услуг будут понимать результаты текущих и новых диагностических оценок, помогая в принятии решений и, в конечном итоге, улучшая медицинское обслуживание пациентов.

    Сестринское дело, Allied Health и Interprofessional Team Interventions

    Все члены многопрофильной медицинской бригады должны понимать эти значения применительно к диагностическому тестированию, чтобы они могли лучше анализировать состояние пациента на основе результатов тестирования. Любое непонимание в этой области может привести к неправильной диагностической интерпретации, что приведет к неоптимальным результатам. Члены медицинской бригады должны открыто сотрудничать, чтобы облегчить правильную диагностику, ведущую к правильно направленным терапевтическим вмешательствам. [Уровень 5]

    Ссылки

    1.

    Bartol T. Продуманное использование диагностических тестов: практический смысл чувствительности, специфичности и прогностической ценности. Практика медсестры. 2015 15 августа; 40(8):10-2. [PubMed: 26180907]

    2.

    Glaros AG, Kline RB. Понимание точности тестов с режущими баллами: модель чувствительности, специфичности и прогностической ценности. J Clin Psychol. 1988 ноябрь; 44(6):1013-23. [PubMed: 3216006]

    3.

    Парих Р., Матай А., Парих С., Чандра Секхар Г., Томас Р. Понимание и использование чувствительности, специфичности и прогностических значений. Индийский Дж. Офтальмол. 2008 г. , январь-февраль; 56(1):45-50. [Статья бесплатно PMC: PMC2636062] [PubMed: 18158403]

    4.

    Болин Э., Лам В. Обзор чувствительности, специфичности и отношения правдоподобия: оценка полезности электрокардиограммы как инструмента скрининга при гипертрофической кардиомиопатии. Врожденный порок сердца. 2013 сен-октябрь;8(5):406-10. [В паблике: 23663480]

    5.

    Акобенг А.К. Понимание диагностических тестов 1: чувствительность, специфичность и прогностическая ценность. Акта Педиатр. 2007 март; 96 (3): 338-41. [PubMed: 17407452]

    6.

    Наегер Д.М., Кохи М.П., ​​Уэбб Э.М., Фелпс А., Ордовас К.Г., Ньюман Т.Б. Правильное использование чувствительности, специфичности и прогностических значений в клинической практике: как избежать трех распространенных ошибок. AJR Am J Рентгенол. 2013 июнь; 200(6):W566-70. [PubMed: 23701086]

    7.

    Обуховский Н.А., Буллен Дж.А. Кривые рабочих характеристик приемника (ROC): обзор методов с применением в диагностической медицине. физ.-мед. биол. 2018 29 марта; 63 (7): 07TR01. [PubMed: 29512515]

    8.

    Lachenbruch PA. Чувствительность, специфичность и эффективность вакцины. Контрольные клинические испытания. 1998 декабрь; 19 (6): 569-74. [PubMed: 9875836]

    9.

    Парих Р., Парих С., Арун Э., Томас Р. Отношения правдоподобия: клиническое применение в повседневной практике. Индийский Дж. Офтальмол. 2009 г.Май-июнь;57(3):217-21. [Бесплатная статья PMC: PMC2683447] [PubMed: 19384017]

    Точность диагностического тестирования: чувствительность, специфичность, прогностические значения и отношения правдоподобия — StatPearls

    Определение/Введение

    принимать решения и направлять уход за пациентами, медицинские работники должны понимать вероятность заболевания пациента, сочетая понимание вероятности до тестирования и диагностические оценки.[1] Диагностические инструменты обычно используются в медицинских учреждениях для определения методов лечения; однако многие из этих инструментов подвержены ошибкам.

    Проблемы, вызывающие озабоченность

    Преимущества диагностического тестирования

    Использование диагностических тестов в учреждениях по уходу за пациентами должно основываться на фактических данных. К сожалению, многие назначают тесты, не принимая во внимание подтверждающие их доказательства.[1] Чувствительность и специфичность являются важными показателями точности теста и позволяют поставщикам медицинских услуг определить пригодность диагностического инструмента.[2] Медицинские работники должны использовать диагностические тесты с должным уровнем достоверности результатов, полученных на основе известной чувствительности, специфичности, положительных прогностических значений (PPV), отрицательных прогностических значений (NPV), положительных отношений правдоподобия и отрицательных отношений правдоподобия.[2]

    Представление результатов диагностического исследования часто осуществляется в таблицах 2×2, таких как Таблица 1. Значения в этой таблице могут помочь определить чувствительность, специфичность, прогностические значения и отношения правдоподобия. Валидность диагностического теста или его способность измерять то, для чего он предназначен, определяется чувствительностью и специфичностью.[3]

    (см. таблицу точности диагностического тестирования 1)

    Чувствительность

    Чувствительность — это доля истинно положительных тестов среди всех пациентов с заболеванием.[4] Другими словами, это способность теста или инструмента давать положительный результат у субъекта, страдающего этим заболеванием.[2] Способность правильно классифицировать тест имеет важное значение, и уравнение для чувствительности выглядит следующим образом:

    Чувствительность = (Истинно положительные результаты (A))/(Истинно положительные результаты (A) + Ложноотрицательные результаты (C))

    Чувствительность не позволяет поставщикам услуг понять лиц с положительным результатом теста, но не имеющих заболевания.[5] Ложноположительные результаты учитываются посредством измерений специфичности и PPV.

    Специфика

    Специфичность — это процент истинно отрицательных результатов среди всех субъектов, у которых нет заболевания или состояния [4]. Другими словами, это способность теста или прибора давать нормальный диапазон или отрицательные результаты для человека, у которого нет заболевания.[2] Формула для определения специфичности следующая:

    Специфичность = (Истинно отрицательные результаты (D))/(Истинно отрицательные результаты (D) + Ложноположительные результаты (B))

    Чувствительность и специфичность обратно пропорциональны: по мере увеличения чувствительности специфичность имеет тенденцию к снижению и наоборот.[3][6] Высокочувствительные тесты приведут к положительным результатам для пациентов с заболеванием, в то время как высокоспецифичные тесты покажут пациентов без результатов, у которых нет заболевания.[6] Чувствительность и специфичность всегда должны учитываться вместе, чтобы обеспечить целостную картину диагностического теста.[7] Далее важно понимать PPV и NPV.

    PPV и NPV

    PPV определяют, сколько из всех положительных результатов являются истинно положительными; NPV определяют, сколько из всех отрицательных результатов являются истинно отрицательными. По мере увеличения значения до 100 оно приближается к «золотому стандарту».[3] Формулы для PPV и NPV приведены ниже.

    Положительное прогностическое значение = (Истинно положительные результаты (A))/(Истинно положительные результаты (A) + Ложноположительные результаты (B))  

    Отрицательное прогностическое значение = (Истинно отрицательные результаты (D))/(Истинно отрицательные результаты (D) + Ложноотрицательные результаты (C))

    Распространенность заболевания среди населения влияет на PPV и NPV. Когда заболевание широко распространено, тест лучше «выявляет» заболевание и хуже «исключает».[1] Следовательно, распространенность заболевания также заслуживает внимания, когда поставщики анализируют свои показатели диагностических тестов или интерпретируют эти значения от других поставщиков или исследователей. Поставщики услуг должны учитывать выборку при рассмотрении исследований, в которых представлены эти значения, и понимать, что значения в их популяции могут отличаться. [5] Принимая во внимание все результаты диагностических тестов, проблемы с результатами (например, очень низкая специфичность) могут заставить клиницистов пересмотреть клиническую приемлемость, и следует рассмотреть альтернативные диагностические методы или тесты [8].

    Отношения правдоподобия

    Отношения правдоподобия (LR) представляют собой еще один статистический инструмент для понимания диагностических тестов. LR позволяют провайдерам определить, насколько использование конкретного теста изменит вероятность. Положительное отношение правдоподобия, или LR+, представляет собой «вероятность того, что положительный результат теста можно ожидать у пациента, деленную на вероятность того, что положительный результат теста можно ожидать у пациента без заболевания».[4] Другими словами, LR+ — это доля истинной положительности, деленная на долю ложноположительного результата [3]. Отрицательное отношение правдоподобия или LR- — это «вероятность отрицательного результата теста пациента, у которого есть заболевание, деленная на вероятность отрицательного результата теста пациента, у которого нет заболевания». [4] В отличие от прогностических значений и сходных с чувствительностью и специфичностью, отношение правдоподобия не зависит от распространенности заболевания.[9]] Формулы для отношения правдоподобия приведены ниже.

    Положительное отношение правдоподобия = Чувствительность/(1-специфичность) 

    Отрицательное отношение правдоподобия=(1- Чувствительность)/специфичность

    Теперь, когда эти темы полностью раскрыты, в упражнении с приложением будут вычислены чувствительность, специфичность, прогностические значения и отношения правдоподобия.

    Практическое упражнение

    Пример. Медицинский работник использует анализ крови, чтобы определить, будет ли у пациента заболевание.

    Результаты следующие:

    • В общей сложности анализ крови был сделан у 1000 человек.

    • Четыреста двадцать семь человек получили положительные результаты, а 573 человека — отрицательные.

    • Из 427 человек с положительным результатом у 369 было заболевание.

    • Из 573 человек с отрицательным результатом у 558 не было заболевания.

    Рассчитаем чувствительность, специфичность, PPV, NPV, LR+ и LR-. Сначала мы можем начать с таблицы 2X2. Приведенная выше информация позволяет нам ввести значения в таблицу ниже. Обратите внимание, что значения в синих ячейках не были предоставлены, но мы можем получить их на основе приведенных выше чисел и использования всех ячеек.

    (см. таблицу точности диагностических тестов 1)

    Поставщик обнаружил, что в общей сложности 384 человека действительно болели этим заболеванием, но насколько точным был анализ крови?

    Результаты:

    Чувствительность

    • Чувствительность=(истинно положительные (A))/(истинно положительные (A)+ложноотрицательные (C))

    • Чувствительность=(369 (A))/(369(A)+15 (C))

    • Чувствительность=369/384

    • Чувствительность=0,961

    Специфика

    • Специфичность=(Истинно отрицательные результаты (D))/(Истинно отрицательные результаты (D)+Ложноположительные результаты (B))

    • Специфичность=(558 (D))/(558(D)+58 (B))

    • 9 0073

      Специфичность=558/616                                                                    

    • Специфичность=0,906

    • 9008 9

      Положительное прогностическое значение

      • PPV = (истинные положительные результаты (A))/(истинные положительные результаты (A) + ложные положительные результаты (B))

      • PPV = (369 (A))/(369 (A)+58(B))

      • PPV =369/427

      • PPV =0,864

        9 0076

      Отрицательное прогнозируемое значение

      • NPV=(Истинно отрицательные значения (D))/(Истинно отрицательные значения (D)+Ложноотрицательные значения(C))  

      • NPV=(558(D))/(558 (D)+15(C))

        9007 6

      • NPV=(558 )/573

      • NPV=0,974

      Положительное отношение правдоподобия

      • Положительное отношение правдоподобия = Чувствительность/(1-специфичность) 0,961/0,094

      • Положительный коэффициент правдоподобия = 10,22

      • Отрицательный коэффициент правдоподобия

      • Отрицательный коэффициент правдоподобия Отношение = (1- Чувствительность)/специфичность

      • Отрицательное отношение правдоподобия = (1- 0,961)/0,906

      • Отрицательное отношение правдоподобия = 0,039/0,906

      • Отрицательное отношение правдоподобия = 0,043

      Результаты показывают чувствительность 96,1%, специфичность 90. 6%, PPV 86,4%, NPV 97,4%, LR+ 10,22 и LR- 0,043.

      Клиническое значение

      Принимая во внимание, что существуют и другие методы диагностических тестов (например, кривые рабочих характеристик приемника), темы этой статьи представляют собой важные отправные точки для медицинских работников. Диагностическое тестирование является важнейшим компонентом доказательной помощи пациентам. При принятии решения о том, следует ли использовать диагностический тест, поставщики услуг должны учитывать преимущества и риски теста, а также точность диагностики.[1] Имея базовое понимание интерпретации чувствительности, специфичности, прогностических значений и отношений правдоподобия, поставщики медицинских услуг будут понимать результаты текущих и новых диагностических оценок, помогая в принятии решений и, в конечном итоге, улучшая медицинское обслуживание пациентов.

      Сестринское дело, Allied Health и Interprofessional Team Interventions

      Все члены многопрофильной медицинской бригады должны понимать эти значения применительно к диагностическому тестированию, чтобы они могли лучше анализировать состояние пациента на основе результатов тестирования. Любое непонимание в этой области может привести к неправильной диагностической интерпретации, что приведет к неоптимальным результатам. Члены медицинской бригады должны открыто сотрудничать, чтобы облегчить правильную диагностику, ведущую к правильно направленным терапевтическим вмешательствам. [Уровень 5]

      Ссылки

      1.

      Bartol T. Продуманное использование диагностических тестов: практический смысл чувствительности, специфичности и прогностической ценности. Практика медсестры. 2015 15 августа; 40(8):10-2. [PubMed: 26180907]

      2.

      Glaros AG, Kline RB. Понимание точности тестов с режущими баллами: модель чувствительности, специфичности и прогностической ценности. J Clin Psychol. 1988 ноябрь; 44(6):1013-23. [PubMed: 3216006]

      3.

      Парих Р., Матай А., Парих С., Чандра Секхар Г., Томас Р. Понимание и использование чувствительности, специфичности и прогностических значений. Индийский Дж. Офтальмол. 2008 г. , январь-февраль; 56(1):45-50. [Статья бесплатно PMC: PMC2636062] [PubMed: 18158403]

      4.

      Болин Э., Лам В. Обзор чувствительности, специфичности и отношения правдоподобия: оценка полезности электрокардиограммы как инструмента скрининга при гипертрофической кардиомиопатии. Врожденный порок сердца. 2013 сен-октябрь;8(5):406-10. [В паблике: 23663480]

      5.

      Акобенг А.К. Понимание диагностических тестов 1: чувствительность, специфичность и прогностическая ценность. Акта Педиатр. 2007 март; 96 (3): 338-41. [PubMed: 17407452]

      6.

      Наегер Д.М., Кохи М.П., ​​Уэбб Э.М., Фелпс А., Ордовас К.Г., Ньюман Т.Б. Правильное использование чувствительности, специфичности и прогностических значений в клинической практике: как избежать трех распространенных ошибок. AJR Am J Рентгенол. 2013 июнь; 200(6):W566-70. [PubMed: 23701086]

      7.

      Обуховский Н.А., Буллен Дж.А. Кривые рабочих характеристик приемника (ROC): обзор методов с применением в диагностической медицине.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *