Диссертация (1141351), страница 10
Текст из файла (страница 10)
Определяется по формулам: =× 100% , где (1)¯TP – истинно положительные результаты исследования;D¯– количество всех положительных результатов у протестированных;D¯–представляетсобойсуммуистинноположительныхиложноотрицательных результатов исследования, поэтому формула для расчетаспецифичности приобретает следующий вид: =× 100%, где (2) + TP – истинно положительные результаты исследования;FN – ложноотрицательные результаты исследования.Чем выше чувствительность теста, тем чаще и точнее с его помощью будетвыявляться злоупотребление, тем, следовательно, он более эффективен. В тожевремя, если такой высокочувствительный тест оказывается отрицательным, тоналичие факта потребления катинонов маловероятно и исключает все дальнейшиепроцедуры анализа. В силу этого высокочувствительные методы нередко называютидентификаторами,ихрекомендуетсяприменятьнараннихэтапахдиагностического процесса, когда требуется сузить круг предполагаемых ПАВ,используемыхдлязлоупотреблений.Необходимотакжеотметить,чтовысокочувствительный тест должен давать умеренное количество «ложныхтревог», чтобы не увеличивать затраты на исследование.Оцениваемые результаты исследования проверяются инструментальным(лабораторным) методом исследования, принятого в качестве референтного метода(«золотого стандарта»).
При этом данные метода «золотого стандарта» являютсякритерием установления факта наличия или отсутствия вещества в биообъекте.Специфичность (англ. Specificity, Sp) – это пропорция правильныхотрицательных результатов теста среди всех отрицательных результатов56освидетельствования референтным методом. Определяется по формуле: =× 100%, где (3) + TN – истинно отрицательные результаты исследования;FP – ложноположительные результаты.Специфичностьпредполагает, каковабудетдоля лиц,у которыхисследование даст отрицательный результат. Чем выше специфичность метода, темнадежнее с его помощью подтверждается положительный результат, и тем,следовательно, он является более эффективным.
Высокоспецифичные методыназываются в диагностике дискриминаторами. Исследование эффективно навтором этапе диагностики, когда круг предполагаемых ПАВ для злоупотребленийсужен и необходимо с большой уверенностью доказать наличие факта потребленияили состояния опьянения. Отрицательным фактором высокоспецифичного методадиагностики является факт «невыявления» достоверного злоупотреблений ПАВ.В медицинской диагностике оптимален метод исследования, который каквысокоспецифичен, так и высокочувствителен. Однако в реальности этотруднодостижимо, т.к. повышение чувствительности теста неизбежно будетсопровождатьсяпотерейегоспецифичностиинаоборот,повышениеспецифичности связано со снижением его чувствительности.Методики диагностики с высокой чувствительностью редко «пропускают»освидетельствуемых, в пробах которых содержатся НС и ПВ, а методики с высокойспецифичностью не допускают вынесения «ложного» заключения об обнаруженииПАВ при отсутствии их потребления человеком.
Отсюда следует вывод: чтобысоздать оптимальную диагностическую систему нужно найти компромисс междупоказателями чувствительности и специфичности, при которых финансовыезатраты на обследование будут оптимально отражать баланс между рисками«ложных тревог» и пропуска факта злоупотреблений.Точность (англ. Аccuracy, Ac) – это доля правильных результатов теста (т.е.сумма истинно положительных и истинно отрицательных результатов) среди всехобследованных референтным методом. Определяется по формулам:57 + =× 100% (4) + + + + =× 100% (5) + ¯Таким образом, точность показывает, сколько всего правильных результатовполучено в ходе применения данного метода исследования.
Иногда этот критерийназывают показателем диагностической эффективности и обозначают как De –diagnostic efficiency, диагностическая эффективность.Точность диагностического метода зависит от самого метода, используемогооборудования, популяции, в которой данный тест используется.С практической точки зрения, для правильного понимания диагностическойэффективности методов исследования важную роль играет прогностичностьположительного и отрицательного результатов. Именно эти критерии показывают,какова вероятность злоупотребления ПАВ (или его отсутствия) при известномрезультате исследования.Прогностическая ценность (англ. Predictive value) теста – вероятностьналичия заболевания при условии известного результата диагностическогоисследования (теста), рассчитывается на основании данных о чувствительности испецифичности.Прогностическая ценность – это характеристика не только самого метода.Она зависит как от его чувствительности и специфичности, так и отраспространенности злоупотреблений ПАВ в исследуемой популяции, т.е.
долилиц злоупотребляющих, например, катиноны в определенной популяции в данныймомент времени. Распространенность – априорная (или предтестовая) вероятность,т.е. это вероятность выявления злоупотреблений до того, как стали известныокончательные результаты исследования.Прогностичность положительного результата (PV+, диагностическаяценность) – это пропорция истинно положительных результатов среди всехположительных значений теста. Это вероятность факта потребления ПАВ приположительном (патологическом) результате диагностического исследования(теста). Данный показатель определяется по формуле:58+=× 100% (6) + Прогностичность отрицательного результата (PV–) – это пропорцияистинно отрицательных результатов теста среди всех отрицательных значений.
Этовероятность отсутствия факта потребления ПАВ при отрицательном (нормальном)результате диагностического исследования (теста).Показатель определяется по формуле:−=× 100% (7) + Чем чувствительнее тест, тем выше прогностическая ценность егоотрицательного результата (т.е. возрастает уверенность в том, что отрицательныерезультаты исследования отвергают наличие злоупотребления ПАВ). Наоборот,чем специфичнее тест, тем выше прогностическая ценность его положительногорезультата (т.е. специалист может с большей уверенностью считать, чтоположительные результаты подтверждают предполагаемый факт злоупотребленияПАВ).ПосколькураспространенностьзлоупотребленийПАВвлияетнапрогностическую ценность диагностического метода, последняя неизбежнозависит и от условий его выполнения. Если положительные результаты дажевысокоспецифичного метода получены в популяции с низкой вероятностьюзлоупотребления ПАВ, то они будут преимущественно ложноположительными.Если операционные характеристики – чувствительность и специфичность независят от частоты злоупотреблений ПАВ, то прогностичность – положительная иотрицательная напрямую будет связана с преваленсом (события в популяции).
Чемвыше преваленс, тем выше прогностичностическая значимость положительногорезультата,т.е.выявленияслучаевзлоупотребленийПАВсредиосвидетельствуемых лиц.Отношение правдоподобия диагностических тестовТеорема Байеса (или формула Байеса) – одна из основных теоремэлементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятностькакого-либо события при условии, что произошло другое статистическивзаимозависимое с ним событие, т.е. отражает влияние дополнительной59информации на изменение вероятности. Теорема Байеса вычисляет вероятностьполучения правильного результата (положительного или отрицательного), когда ондействительно верен, P (a/p).Отношение правдоподобия (англ. Likelihood ratio, Lr) – отношениевероятности наличия злоупотребления ПАВ на основании полученного результатадиагностического теста к вероятности отсутствия злоупотреблений ими средиосвидетельствуемых лиц.Отношениеправдоподобияположительногорезультата(Lr+)показывает, во сколько раз положительный результат теста более вероятен узлоупотребляющего ПАВ лица по сравнению со здоровым.
Определяется поформуле:+=(8)1 − Отношение правдоподобия отрицательного результата (Lr-) показывает,во сколько отрицательный результат теста более вероятен у здорового посравнению с злоупотребляющим ПАВ. Определяется по формуле:−=1 − (9)Отношение правдоподобия особенно удобно использовать для определениявероятности наличия злоупотреблений ПАВ, когда применяется несколькодиагностических тестов последовательно. Отношение правдоподобия (LR+) от 5 до10 и отношение правдоподобия (LR-) от 0,1 до 0,2 дает умеренные основания длядиагностического решения, а в случае больше 10 и меньше 0,1 (соответственно)дает практически окончательное диагностически значимое решение.2.4 ROC-анализ как инструмент установления уровней пороговых значенийИдеальный диагностический тест схематично отображается в виде двухкривых распределения результатов, полностью отделенных друг от друга.
В такомслучае это будет 100% чувствительность и специфичность теста. В реальнойклинической практике положительные и отрицательные результаты теста частично60накладываются друг на друга. Чем больше это наложение, тем хуже работает тест(рис. 18).Рисунок 18 – Связь между результатами теста и критериями принятия решений.ИП – истинно положительные результаты, ИО – истинно отрицательные, ЛП –ложноположительные, ЛО – ложноотрицательныеТаким образом, существует взаимная связь изменений чувствительности испецифичности: повышение чувствительности теста неизбежно сопровождаетсяснижением его специфичности и, наоборот, при снижении чувствительности тестаповышается его специфичность.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
