Specificità

Con il termine specificità, in medicina, si indica la capacità di un test di dare un risultato normale ("negativo") nei soggetti sani^[1]

Non è correlato alla prevalenza della malattia in esame.

Tale concetto si contrappone a quello di 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^[2]. 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:

	Malati	Sani
Positivi	Veri +	Falsi +
Negativi	Falsi -	Veri -

La specificità del test verrà così calcolata:

${\displaystyle S_{p}={\frac {V_{-}}{TS_{+}}}={\frac {V_{-}}{(V_{-}+F_{+})}}}$ 

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 88 persone, le quali poi vengono tutte sottoposte ad un'indagine diagnostica e si ottiene la situazione che segue:

	Malati	Sani
Positivi	25	2
Negativi	4	57

Calcoliamo la specificità del test di screening:

${\displaystyle S_{p}={\frac {55}{55+2}}={\frac {55}{57}}=0,965=96,5\%}$ 

Vedi anche

• Sensibilità (medicina)
• Predittività
• Valore di cut-off

Note

1. ^ Grifoni V., Diagnostica Medica, Parte prima. La Medicina Internazionale, Milano : Raffaello Cortina editore, 1990, p. 40
2. ^ ipotizziamo che l'indagine diagnostica non possa commettere errori

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