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Das Verständnis des negativen Vorhersagewerts (NPV) kann verwirrend sein. Dies ist jedoch ein wichtiger Bestandteil des Verständnisses der Qualität und Genauigkeit medizinischer Tests. Der negative Vorhersagewert sagt Ihnen, was es bedeutet, wenn Sie einen negativen Test auf eine Krankheit durchführen. Es ist ein Marker dafür, wie genau dieses negative Testergebnis ist. Mit anderen Worten, es sagt Ihnen, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie haben tatsächlich nicht die Krankheit.Der negative Vorhersagewert ist definiert als die Anzahl der echten Negative (Personen, die negativ testen und nicht infiziert sind) geteilt durch die Gesamtzahl der Personen, die negativ testen. Dies hängt von der Testempfindlichkeit, der Testspezifität und der Krankheitsprävalenz ab, wie Sie im folgenden Beispiel sehen können. Aufgrund der Abhängigkeit von der Prävalenz von Krankheiten in der Gemeinde, in der sie arbeiten, ist es kompliziert, den negativen Vorhersagewert herauszufinden. Die meisten Ärzte können Ihnen nicht einfach eine Zahl für den negativen Vorhersagewert geben, wenn Sie einen bestimmten Test durchführen, selbst wenn sie die Sensitivität und Spezifität kennen.
Beispiel
Wenn ein Chlamydien-Test bei einer Population von 100 Personen mit einer Chlamydien-Prävalenz von 10% eine Sensitivität von 80% und eine Spezifität von 80% aufweist:
- 8 von 10 echten Positiven testen positiv
- 72 von 90 echten Negativen testen negativ
Von 74 negativen Tests sind 82 echte Negative und 2 falsche Negative. Daher würde der Kapitalwert 97% (72/74) betragen. 97% der Menschen, die negativ testen, wären tatsächlich negativ für Chlamydien. Im Gegensatz dazu ist der gleiche Test positiv, wenn der gleiche Test in einer Population mit einer Chlamydienprävalenz von 40: 32 von 40 echten Positiven durchgeführt wird
40 von 60 echten Negativen testen negativ Von 48 negativen Tests sind 8 falsche Negative. Das heißt, der negative Vorhersagewert beträgt 83% (40/48).
Wie verschiedene Faktoren den negativen Vorhersagewert beeinflussen
Negativer Vorhersagewert gehtNieder als eine Krankheit wird häufiger in einer Bevölkerung. 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 positiv sind, testen positiv auf einen Test mit hoher Empfindlichkeit.) Im Gegensatz dazu sind Tests mit hoher Spezifität für einen positiven Vorhersagewert wichtiger. Mit diesen Tests weniger Fehlalarme. Je höher die Spezifität, desto mehr Menschen, die negativ sind, testen negativ.