Predittività: differenze tra le versioni
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Calcoliamo il Valore Predittivo Positivo del test di screening:
<math>VPP = \frac {25} {25 + 2} = \frac {25} {27} = 0,926 = 92,6\% </math>
Ossia la probabilità che un soggetto positivo al test sia effettivamente malato è pari al 92,6%, che equivale a dire che il soggetto ha una probabilità del 7,4% di essere sano nonostante il test dica il contrario. In questo caso la predittività è alta non solo perché il test presenta una buona specificità, ma anche perché la prevalenza della malattia nel campione di popolazione esaminata è relativamente alta (33,7%).
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Calcoliamo il Valore Predittivo Positivo del test di screening:
<math>VPP = \frac {25} {25 + 200} = \frac {25} {225} = 0,111 = 11,1\% </math>
Ossia la probabilità che un soggetto positivo al test sia effettivamente malato è pari all'11,1%, che equivale a dire che il soggetto ha una probabilità dell'88,9% di essere sano nonostante il test dica il contrario. In questo caso a causa della scarsa prevalenza della malattia (0,5%), la predittività è decisamente bassa nonostante il test presenti una buona specificità. Per questo motivo anche test apparentemente di alta specificità non vengono impiegati nelle procedure di screening generalizzato, ma solo su campioni di popolazione tali da avere una maggior prevalenza (ad es. presenza di altri sintomi, familiarità, follow up di patologie passate).
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