Prediktionsvärde

Kurs: MDBI Del: 03 Klinisk Kemi Avsnitt: 01 Laboratorieprocessen

Vad är det?

Sannolikheten för att ett givet testresultat stämmer. Prediktionsvärdena beräknas utifrån testutfallet och delas i positivt prediktionsvärde (PV+, PPV) och negativt prediktionsvärde (PV−, NPV). De besvarar den fråga klinikern faktiskt har: “min patient testade positivt — hur troligt är det att hen är sjuk?”

Mekanism

Utgångspunkten är fyrfältstabellen vid en given beslutsgräns:

• PV+ = SP / (SP + FP) — antalet sant positiva dividerat med totalantalet individer med positivt testresultat.
• PV− = SN / (SN + FN) — antalet sant negativa dividerat med totalantalet individer med negativt testresultat.
• Prediktionsvärdena beräknas alltså radvis i tabellen, medan sensitivitet och specificitet beräknas kolumnvis.
• De är beroende av sensitivitet, specificitet och sjukdomens prevalens i den studerade populationen.

Klinisk relevans & Diagnostik

Prevalensen har mycket stor påverkan: med oförändrad sensitivitet 90 % och specificitet 70 % faller PV+ från 43 % vid 20 % prevalens till 6 % vid 2 % prevalens. Konsekvensen är att samma test uppför sig helt olika på en akutmottagning och i ett screeningprogram av friska. Vill man ha ett prevalensoberoende mått på testets värde för den enskilda patienten används i stället likelihood-kvoter, som kopplar förtestsannolikhet till eftertestsannolikhet.

Tenta-fokus

Ett positivt test i en lågprevalent population är oftast falskt positivt. Sensitivitet och specificitet ändras inte — det är prediktionsvärdet som kollapsar.

Kopplingar

Relaterat: Positivt prediktivt värde, Negativt prediktivt värde, Prevalens, Sensitivitet, Specificitet, Fyrfältstabell, Likelihood-kvot