విషయము

• దశలు
• పద్ధతి 1 లో 1: మీ స్వంత గణన చేయండి
• చిట్కాలు
• హెచ్చరికలు

ఇచ్చిన జనాభాపై నిర్వహించిన ఏదైనా పరీక్షలో, లెక్కించడం ముఖ్యం సున్నితత్వం, విశిష్టత, సానుకూల అంచనా విలువ మరియు ప్రతికూల అంచనా విలువ వ్యాధి నిర్ధారణలో లేదా ఇచ్చిన జనాభా సమూహం యొక్క లక్షణాలలో ఈ పరీక్ష ఎంత ఉపయోగకరంగా ఉందో తెలుసుకోవడానికి. ఎంచుకున్న జనాభా లక్షణాలను పరిశోధించడానికి మేము ఈ పరీక్షను ఉపయోగించాలనుకుంటే, మనం తెలుసుకోవాలి:

• పరీక్షను గుర్తించడానికి ఎంత అవకాశం ఉంది లభ్యత మానవులలో సంకేతాలు తో లక్షణ లక్షణాలు (సున్నితత్వం)?
• పరీక్షను గుర్తించడానికి ఎంత అవకాశం ఉంది లేకపోవడం మానవులలో సంకేతాలు లేకుండా లక్షణ లక్షణాలు (విశిష్టత)?
• ఒక వ్యక్తి యొక్క సంభావ్యత ఏమిటి అనుకూల పరీక్ష ఫలితం నిజానికి ఉంది ఉంది సంకేతాలు (సానుకూల అంచనా విలువ)?
• ఒక వ్యక్తి యొక్క సంభావ్యత ఏమిటి ప్రతికూల పరీక్ష ఫలితం నిజానికి ఉంది లేదు సంకేతాలు (ప్రతికూల అంచనా విలువ)?
  
  

ఈ విలువలను లెక్కించడం చాలా ముఖ్యం ఇచ్చిన జనాభా లక్షణాలను అంచనా వేయడంలో పరీక్ష సహాయకరంగా ఉందో లేదో నిర్ణయించండి... ఈ ఆర్టికల్లో, ఈ విలువలను ఎలా లెక్కించాలో మేము మీకు చూపుతాము.

దశలు

పద్ధతి 1 లో 1: మీ స్వంత గణన చేయండి

1. 1 జనాభా యొక్క నమూనాను నిర్మించండి, ఉదాహరణకు ఒక క్లినిక్‌లో 1000 మంది రోగులు.
2. 2 సిఫిలిస్ వంటి మీరు పరిశోధించే వ్యాధి లేదా సంకేతాలను గుర్తించండి.
3. 3 బ్యాక్టీరియా ఉనికిపై సమాచారం వంటి వ్యాధి లేదా సంకేతాల ప్రాబల్యాన్ని గుర్తించడానికి విశ్వసనీయమైన బంగారు ప్రమాణ పరీక్షను నిర్వహించండి లేత ట్రెపోనెమా, డార్క్-ఫీల్డ్ మైక్రోస్కోప్ ఉపయోగించి పొందబడింది, క్లినికల్ చిత్రాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది. ఎవరు కలిగి ఉన్నారో మరియు ఎవరు లేరో తెలుసుకోవడానికి బంగారు ప్రమాణ పరీక్షను ఉపయోగించండి. స్పష్టత కోసం, 100 సబ్జెక్టులు వాటిని కలిగి ఉన్నాయని అనుకుందాం, కానీ 900 లేదు.
4. 4 ఆసక్తి ఉన్న జనాభా యొక్క సున్నితత్వం, విశిష్టత, సానుకూల అంచనా విలువ మరియు ప్రతికూల అంచనా విలువ కోసం పరీక్షను రూపొందించండి మరియు జనాభా నమూనాను పరీక్షించండి. ఉదాహరణకు, ఇది సిఫిలిస్ కోసం వేగవంతమైన ప్లాస్మా రియాజెంట్ (RPR) పరీక్ష అని అనుకుందాం. 1000 మందిని నమూనా చేయడానికి దీనిని ఉపయోగించండి.
5. 5 లక్షణాలు ఉన్నవారిలో (బంగారు ప్రమాణం ద్వారా స్థాపించబడినట్లుగా), సానుకూల మరియు ప్రతికూల ఫలితాలు ఉన్న వ్యక్తుల సంఖ్యను వ్రాయండి. అదే విధంగా ఎటువంటి సంకేతాలను చూపించని వ్యక్తులను పరీక్షించండి (బంగారు ప్రమాణం ద్వారా స్థాపించబడింది). మీరు నాలుగు అంకెలను అందుకుంటారు. లక్షణాలు మరియు సానుకూల ఫలితం ఉన్న వ్యక్తులు నిజమైన పాజిటివ్ (PI)... లక్షణాలు మరియు ప్రతికూల ఫలితాలు ఉన్న వ్యక్తులు తప్పుడు ప్రతికూలత (LO)... సంకేతాలు లేని వ్యక్తులు మరియు సానుకూల ఫలితం తప్పుడు పాజిటివ్ (LP)... సంకేతాలు మరియు ప్రతికూల ఫలితం లేని వ్యక్తులు నిజమైన ప్రతికూల (IR)... స్పష్టత కోసం, మీరు RPR లో 1000 మంది రోగులను పరీక్షించారని అనుకుందాం. సిఫిలిస్ ఉన్న 100 మంది రోగులలో 95 మంది పాజిటివ్ మరియు 5 నెగెటివ్ పరీక్షించారు. సిఫిలిస్ లేని 900 మంది రోగులలో, 90 మంది పాజిటివ్ మరియు 810 నెగటివ్ పరీక్షించారు. ఈ సందర్భంలో, PI = 95, LO = 5, LP = 90 మరియు IO = 810.
6. 6 సున్నితత్వాన్ని లెక్కించడానికి, PI ని (PI + LO) ద్వారా విభజించండి. పై సందర్భంలో, మేము 95 / (95 + 5) = 95%పొందుతాము. లక్షణాలతో ఉన్న వ్యక్తిలో పాజిటివ్ పరీక్షించడానికి పరీక్ష ఎంతవరకు సాధ్యమో సున్నితత్వం తెలియజేస్తుంది.లక్షణాలు ఉన్న వ్యక్తులలో, ఏ నిష్పత్తిలో పాజిటివ్ పరీక్షించబడుతుంది? 95% సున్నితత్వం చాలా బాగుంది.
7. 7 నిర్దిష్టతను లెక్కించడానికి, RO (LP + RO) ద్వారా భాగించండి. పై సందర్భంలో, మేము 810 / (90 + 810) = 90%పొందుతాము. ఎలాంటి లక్షణాలు లేని వ్యక్తిలో పరీక్ష ఎంత నెగటివ్‌గా పరీక్షించబడుతుందో నిర్దిష్టత తెలియజేస్తుంది. లక్షణాలు లేని వ్యక్తులలో, ఏ నిష్పత్తిలో ప్రతికూల ఫలితం లభిస్తుంది? 90% ప్రత్యేకత చాలా బాగుంది.
8. 8 సానుకూల అంచనా విలువ (PPV) లెక్కించడానికి, PI ని (PI + LP) ద్వారా విభజించండి. పై సందర్భంలో, మేము 95 / (95 + 90) = 51.4%పొందుతాము. పాజిటివ్ ప్రిడిక్టివ్ విలువ పాజిటివ్ టెస్ట్ రిజల్ట్ ఉన్న వ్యక్తికి లక్షణాలు ఎలా ఉంటాయో తెలియజేస్తుంది. పాజిటివ్ పరీక్షించే వ్యక్తులలో, వాస్తవానికి ఏ నిష్పత్తిలో లక్షణాలు ఉంటాయి? 51.4% PPV అంటే మీరు పాజిటివ్ అని పరీక్షిస్తే, మీరు నిజంగా అనారోగ్యానికి గురయ్యే అవకాశం 51.4% ఉంది.
9. 9 ప్రతికూల అంచనా విలువ (NPV) లెక్కించడానికి, RO (RO + LO) ద్వారా భాగించండి. పై సందర్భంలో, మేము 810 / (810 + 5) = 99.4%పొందుతాము. నెగెటివ్ ప్రిడిక్టివ్ విలువ ప్రతికూల పరీక్ష ఫలితం ఉన్న వ్యక్తికి ఎలాంటి లక్షణాలు ఉండవని తెలియజేస్తుంది. ప్రతికూలంగా పరీక్షించే వ్యక్తులలో, ఏ నిష్పత్తి నిజంగా లక్షణరహితంగా ఉంటుంది? 99.4% యొక్క HMO అంటే మీరు నెగటివ్ పరీక్షించినట్లయితే, మీరు జబ్బుపడకపోవడానికి 99.4% అవకాశం ఉంది.

చిట్కాలు

• మంచి స్క్రీనింగ్ పరీక్షలు అత్యంత సున్నితమైనవి మరియు లక్షణాలు ఉన్న రోగులను గుర్తించడంలో సహాయపడతాయి. అధిక సున్నితత్వ పరీక్షలు ఉపయోగపడతాయి అవకలన నిర్ధారణ వ్యాధులు లేదా సంకేతాలు ప్రతికూలంగా ఉంటే. ("SNOUT": సున్నితత్వ విచలనం)
• ఖచ్చితత్వం లేదా సమర్థత అనేది పరీక్ష ద్వారా ఖచ్చితంగా నిర్ధారించబడిన పరీక్ష ఫలితాల శాతం, అంటే (నిజమైన పాజిటివ్ + నిజమైన ప్రతికూల) / మొత్తం పరీక్ష ఫలితాలు = (PI + RO) / (PI + RO + LP + LO).
• మీ కోసం సులభతరం చేయడానికి ఆకస్మిక పట్టికను గీయడానికి ప్రయత్నించండి.
• సున్నితత్వం మరియు విశిష్టత ఇచ్చిన పరీక్ష యొక్క అంతర్గత లక్షణాలు అని గుర్తుంచుకోండి కాదు ఇచ్చిన జనాభా సమూహంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, అంటే, వివిధ జనాభా సమూహాలపై పరీక్ష జరిగితే, ఈ రెండు విలువలు మారవు.
• మంచి నియంత్రణ పరీక్షలు అధిక విశిష్టతను కలిగి ఉంటాయి, తద్వారా లక్షణాలు ఉన్న రోగులను గుర్తించడంలో పరీక్షలు తప్పులు చేయవు. అధిక సున్నితత్వ పరీక్షలు ఉపయోగపడతాయి రోగనిర్ధారణ వ్యాధులు లేదా సంకేతాలు, అవి సానుకూల ఫలితాన్ని చూపిస్తే. ("స్పిన్": నిర్ధిష్టత ఆమోదం)
• మరోవైపు, సానుకూల అంచనా విలువ మరియు ప్రతికూల అంచనా విలువ ఎంచుకున్న జనాభా సమూహంలో సంకేతాల ప్రాబల్యం స్థాయిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. తక్కువ సాధారణ సంకేతాలు, తక్కువ సానుకూల అంచనా విలువ మరియు అధిక ప్రతికూల అంచనా విలువ (సంకేతాలు తక్కువగా ఉన్న సందర్భాలలో ప్రాబల్యం తక్కువగా ఉన్నందున). దీనికి విరుద్ధంగా, తరచుగా సంకేతాలు, అధిక సానుకూల అంచనా విలువ మరియు తక్కువ ప్రతికూల అంచనా విలువ (సంకేతాలు ఎక్కువగా కనిపించే సందర్భాలలో ప్రాబల్యం ఎక్కువగా ఉన్నందున).
• ఈ నిర్వచనాలను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నించండి.

హెచ్చరికలు

• అజాగ్రత్త కారణంగా లెక్కల్లో తప్పులు చేయడం సులభం. మీ లెక్కలను జాగ్రత్తగా తనిఖీ చేయండి. ఆకస్మిక పట్టిక దీనికి మీకు సహాయం చేస్తుంది.