Predittività: differenze tra le versioni

Versione delle 17:23, 1 ago 2013

Versione delle 17:26, 1 ago 2013

Riga 44:

<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%).

Vediamo ora il caso in cui la prevalenza (frequenza) della malattia è decisamente minore, aumentando ad esempio di un fattore 100 le persone sane e lasciando inalterato il numero dei malati:

Riga 64:

<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 al 11.,1%, che equivale a dire che il soggetto ha una probabilità del 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).

== Voci correlate ==