Sensibilità e Specificità di un test Diagnostico e i test sugli anticorpi della fase II
Quanto è utile un test Diagnostico?
Per valutare l’utilità di un test dobbiamo valutare la sua capacità di identificare all’ interno della popolazione la caratteristica ricercata.
La sensibilità e la specificità sono due misure che vengono impiegate per valutare la capacità di individuare, fra le unità di una popolazione, quelle provviste del «carattere» ricercato e quelle che invece ne sono prive. Quasi sempre, quando si esegue un test, il carattere ricercato è rappresentato dalla presenza di una malattia.
La sensibilità risponde alla domanda: "quanti, dei soggetti malati sottoposti al test, sono risultati positivi?". Pertanto, la sensibilità di un test è la sua capacità di identificare correttamente i soggetti malati. Possiamo anche dire che la sensibilità è la proporzione di soggetti malati che risultano positivi al test.
La specificità risponde alla domanda: "quanti, dei soggetti sani sottoposti al test, sono risultati negativi?". Pertanto, la specificità di un test è la sua capacità di identificare correttamente soggetti sani. Possiamo anche dire che la specificità è la proporzione di soggetti sani che risultano negativi al test.
-
Sensibilità = A/(A+C)
-
Specificità = D/(D+B)
Quanto è buono un test?
Ciò che ci interessa sapere è il Valore predittivo di un test Positivo ad esempio, ovvero la probabilità di essere malati dei soggetti risultati positivi al test
-
Se un test non è sensibile mancherà di individuare la malattia in qualche malato ( quindi nella tabella saranno nella cella c)
-
Se un test non è Specifico indicherà falsamente la malattia in soggetti non malati ( quindi nella tabella saranno nella cella b)
Possiamo dire che un test con una sensibilità del 95% e una specificità del 95 è un buon test ?
La risposta è Dipende!
La PREVALENZA della malattia nella popolazione oggetto di studio può influenzare la capacità predittiva di un test!! In altre parole la capacità predittiva del test dipende da quanto la malattia è diffusa nella popolazione.
Lo stesso test, se applicato in contesti diversi (i.e. a popolazioni con prevalenza differente della malattia) può fornire risultati diversi. Vediamo un esempio:
Immaginiamo di usare un test per valutare la presenza o assenza di un'infezione nella popolazione.
Questo test possiede eccellenti valori di sensibilità 97% e specificità 97%. Immaginiamo di usare il test in due paesi. Vergate sul Membro in cui la prevalenza della malattia è 30% e poi a Cazzate sul Serio in cui la prevalenza della malattia è 3%.
Ora applichiamo il test in un contesto in cui la prevalenza della malattia è molto alta (30%)
Su 1000 soggetti analizzati il numero dei malati (30%) sarà 300. Il numero dei sani sarà di conseguenza 700.
Tra questi soggetti malati, ammettendo una sensibilità del 97%, 291 risulteranno positivi al test mentre in 9 soggetti il test risulterà negativo sebbene siano malati. Se il test ha una specificità del 97% allora su 700 soggetti sani 679 risulteranno effettivamente negativi al test mentre 21 risulteranno ( erroneamente) positivi.
I dati si possono rappresentare in una semplice tabella
Il valore predittivo del test è dato da
VP+ = 291/(291+21) = 93%
Ora applichiamo il test in un contesto in cui la prevalenza della malattia è molto bassa (3%)
Su 1000 soggetti analizzati il numero dei malati (3%) sarà 30. Il numero dei sani sarà di conseguenza 970.
Tra questi soggetti malati, ammettendo una sensibilità del 97%, 29 risulteranno positivi al test mentre in 1 soggetto il test risulterà negativo sebbene sia malato. Se il test ha una specificità del 97% allora su 970 soggetti sani 941 risulteranno effettivamente negativi al test mentre 29 risulteranno ( erroneamente) positivi.
I dati si possono rappresentare in una semplice tabella
Il valore predittivo del test è dato da
VP+ = 29/(29+29) = 50%
Cosa significa?
Significa che in questo caso se risulti positivo al test la probabilità che tu sia effettivamente positivo è del 50%!!!
Più o meno come il lancio di una monetanon trovi?!!
Per capire la validità dei test che ci apprestiamo a fare su larga scala dovremmo prima chiederci quale sia prevalenza del virus nella popolazione e se la prevalenza è uguale in tutti i territori.
Gentilini Davide