Sensibilità e Specificità di un test Diagnostico e i test Rapidi
Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, la sensibilità dei test antigenici rapidi quando confrontati con RT-PCR su campioni delle alte vie respiratorie (nasale o nasofaringeo) appare essere molto variabile (0- 94%).
La sensibilità dei test autorizzati, secondo quanto dichiarato dai produttori, ha una sensibilità tra l’84%
e il 98%, a condizione però che l’esame venga effettuato nel periodo di maggiore viremia, ossia nei primi giorni immediatamente precedenti alla insorgenza dei sintomi o nei 5-7 giorni successivi (Guglielmi G. Nature 2020). La specificità è generalmente sempre elevata (>97%).
Vediamo cosa ci dicono questi valori...
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.
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Sensibilità = A/(A+C)
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Specificità = D/(D+B)
Ma quanto sono buoni allora questi 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
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Se un test non è sensibile mancherà di individuare la malattia in qualche malato ( quindi nella tabella saranno nella cella c)
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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 popolazioni diverse. 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 moneta non trovi?!!
Questo ci porta però a queste conclusioni:
La prevalenza della malattia nella popolazione su cui faccio lo screening influenza il valore predittivo positivo del test.
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Se la popolazione su cui faccio screening è di sintomatici allora la prevalenza dei malati sarà più alta rispetto alla prevalenza dei malati se facciamo il test a tutti.
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Quindi come nell'esempio precedente se facciamo il test a tutti diminuisce la probabilità di essere davvero malati se risultati positivi al test
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Se io ho due popolazioni diverse come prevalenza della malattia ( ad esempio vaccinati e non ) c'è da attendersi che il test abbia un valore predittivo positivo diverso.
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Master in Genomic data Science
Gentilini Davide