Specificità: differenze tra le versioni

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In [[medicina]], '''specificità''' è la capacità di un test di dare un risultato normale ("negativo") nei soggetti sani<ref>Grifoni V., Diagnostica Medica, Parte prima. ''La Medicina Internazionale'', Milano : Raffaello Cortina editore, 1990, p. 40</ref>.

{{s|medicina}}

In termini chimici:

La specificità è la capacità di un metodo analitico di svelare e/o quantificare una determinata sostanza in presenza di altre aventi proprietà molto simili. Uno strumento è poco specifico quando il valore che si ottiene dopo una misurazione è influenzato dai valori di altre sostanze.

== Statistica ==

In [[statistica|termini statistici]], la specificità di un test è la [[Probabilità condizionata|probabilità]] di un risultato negativo (P_T) in soggetti sicuramente sani (M-), ossia P(_T | M-) e si esprime come il rapporto fra i veri negativi e il totale dei sani. La specificità di un test sarà inversamente proporzionale alla quota di «falsi positivi», cioè dei soggetti sani identificati però dal test come malati. Un test molto specifico, in definitiva, diminuisce la probabilità che un soggetto sano risulti positivo al test. Nel caso in cui un test diagnostico non desse falsi positivi, e perciò la specificità fosse 1 (specificità massima) il segno è detto "[[Patognomia|patognomonico]]"

=== Calcolo ===

Con il termine '''specificità''', in [[medicina]], si indica la capacità intrinseca di un test di [[screening]] di identificare come negativi i soggetti sani all'interno di una certa [[popolazione]] di riferimento.

Supponiamo che un test di screening dia come risultato solamente due opzioni: positivo al test e negativo. Essere positivi al test equivale ad essere ammalato, ma indagini diagnostiche successive possono rivelare l'effettiva malattia o meno<ref>ipotizziamo che l'indagine diagnostica non possa commettere errori</ref>. Perciò si otterranno 4 tipologie di osservati: Sani Negativi (veri negativi), Sani Positivi (falsi positivi), Malati Positivi (veri positivi) e Malati Negativi (falsi negativi), rappresentabili così in tabella:

Non è correlato alla [[prevalenza]] della malattia in esame.

Tale concetto si contrappone a quello di [[sensibilità (medicina)|sensibilità]].

==Calcolo==

Un test sarà tanto più specifico quanto più bassa risulterà la quota di falsi positivi (cioè di soggetti sani identificati dal test come malati). Un test molto specifico, in definitiva, ci consente di limitare la possibilità che un soggetto sano risulti positivo al test.

Supponiamo che un test di screening dia come risultato solamente due opzioni: positivo al test e negativo. Essere positivi al test equivale ad essere ammalato, ma indagini diagnostiche successive possono rivelare l'effettiva malattia o meno<ref>ipotizziamo che l'indagine diagnostica non possa commettere errori</ref>. Perciò si otterranno 4 tipologie di osservati: Sani Negativi (veri negativi), Sani Positivi (falsi positivi), Malati Positivi (veri positivi) e Malati Negativi (falsi negativi), rappresentabili così in tabella:

{| border="1" cellpadding="2" align=center

Riga 24 ⟶ 19:

|-

!Negativi

|VeriFalsi - || FalsiVeri -

|}

La specificità del test verrà così calcolata:

<div align="center"><math>S_p = \frac {V_- } {TS_+ } = \frac {V_- } {(V_- + F_+)} </math></centerdiv>

'''Specificità''' = Veri negativi / Totale sani = Veri negativi / (Veri negativi + Falsi positivi)

===Esempio===

Viene condotto uno screening tramite l'utilizzo di un test su una popolazione di 8886 persone con un test, le quali poi vengono tutte sottoposte ad un'indagine diagnostica e si ottiene la situazione che segue:

{| border="1" cellpadding="2" align=center

Riga 47 ⟶ 40:

|-

!Negativi

| 4 || 5755

|}

Calcoliamo la specificità del test di screening:

<math>S_p = \frac {55} {55 + 2} = \frac {55} {57} = 0,965 = 96,5\%</math>

==Vedi ancheNote==

<references/>

*[[Sensibilità (medicina)]]

== Voci correlate ==

*[[Sensibilità (medicinastatistica)]]

*[[Predittività]]

*[[Valore di cut-off]]

== Altri progetti ==

==Note==

{{interprogetto}}

<references/>

{{Portale|medicina}}

[[Categoria:Statistica medica]]

<math>Inserire qui la formula</math>