कैसे संवेदनशीलता, विशिष्टता, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य और नकारात्मक अनुमानित मूल्य की गणना करने के लिए

किसी विशेष परीक्षा में जो हम एक विशेष जनसंख्या के लिए आवेदन करते हैं, उसमें गणना करना महत्वपूर्ण है संवेदनशीलता

• यह संभावना क्या है कि परीक्षण का पता लगाया जाएगा उपस्थिति किसी में एक विशेषता का साथ विशेषता (संवेदनशीलता)?
• यह संभावना क्या है कि परीक्षण का पता लगाया जाएगा अनुपस्थिति किसी में एक विशेषता का बिना विशेषता (विशिष्टता)?
• क्या संभावना है कि किसी को परिणाम के साथ? सकारात्मक परीक्षा में है वास्तव में सुविधा (सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मान)?
• परिणाम के साथ किसी की संभावना क्या है नकारात्मक परीक्षा में नहीं है वास्तव में सुविधा (नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मान)?
  
  

इन मूल्यों की गणना करना बहुत महत्वपूर्ण है निर्धारित करें कि यदि एक विशेष आबादी में एक विशिष्ट विशेषता को मापने के लिए एक परीक्षा उपयोगी है। यहां हम आपको दिखाएंगे कि उन्हें कैसे गणना करना है।

चरणों

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रोग या विशेषता को परिभाषित करें कि आप विश्लेषण करने में रुचि रखते हैं, पी जैसे, सिफलिस

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Video: संवेदनशीलता, विशिष्टता, सकारात्मक भावी सूचक मूल्य और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य

एक उच्च-सटीक मानक परीक्षण का उपयोग करता है जो रोग या विशेषता, पी के प्रसार को निर्धारित करने के लिए समेकित है जैसे, जीवाणु की मौजूदगी के सूक्ष्म-अंधेरे-फ़ील्ड दस्तावेज ट्रेफोनैमा पैलिडम एक सीफिलिटिक अल्सर के स्क्रैपिंग में, इस विषय पर नैदानिक ​​निष्कर्षों के साथ। इसके अलावा, यह निर्धारित करने के लिए कि कौन सी विशेषता को प्रस्तुत करता है और कौन नहीं करता है, यह निर्धारित करने के लिए उच्च परिशुद्धता मानक परीक्षण का उपयोग करें। एक उदाहरण के तौर पर, मान लें कि इसमें 100 लोग हैं जो इससे पीड़ित हैं और 900 जो नहीं करते हैं

Video: संवेदनशीलता, विशिष्टता, पीपीवी, और NPV

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एक हक़ीक़त का चयन करें जो आपको रुचि रखते हैं और आपको इसकी संवेदनशीलता, विशिष्टता, सकारात्मक भविष्य कहनेवाले मूल्य और इस आबादी के लिए नकारात्मक अनुमानित मूल्य निर्धारित करने की अनुमति देता है और उन सभी लोगों को लागू करें जो आपके चयनित नमूने बनाते हैं। उदाहरण के लिए, आप तेजी से प्लाज्मा रीगिन (आरपीआर) परीक्षा का चयन कर सकते हैं जो सिफलिस का पता लगाता है और आपके नमूने में 1000 लोगों में इसका इस्तेमाल करता है।

Video: संवेदनशीलता, विशिष्टता, सकारात्मक और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य (स्क्रीनिंग की मूल बातें)

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जब आप उन लोगों के समूह का विश्लेषण करते हैं जो विशेषताओं (जैसा कि उच्च परिशुद्धता मानक परीक्षण द्वारा निर्धारित किया गया है) प्रस्तुत करते हैं, तो लिखिए कि कितने लोगों ने सकारात्मक परिणाम दिए और कितने नकारात्मक वही करो जब आप उन लोगों के समूह का विश्लेषण करते हैं जो विशेषता प्रस्तुत नहीं करते हैं (जैसा कि उच्च परिशुद्धता मानक परीक्षण द्वारा निर्धारित किया गया है)। अंत में, आपको चार मात्रा मिलेगी। जिन लोगों के पास विशेषता Y है उन्होंने सकारात्मक परिणाम दिए हैं असली सकारात्मक (वीपी). जिन लोगों के पास लक्षण हैं वे नकारात्मक परिणाम देते हैं गलत नकारात्मक (एफ एन). जिन लोगों को विशेषता नहीं है वे सकारात्मक परिणाम देते हैं झूठी सकारात्मक (एफपी). जो लोग विशेषता नहीं रखते हैं वे नकारात्मक परिणाम देते हैं सच्चे नकारात्मक (वीएन). उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप 1000 रोगियों को आरपीआर परीक्षा आवेदन करते हैं। सिफलिस के 100 रोगियों में से, 95 उनमें से सकारात्मक परीक्षण किया गया और उनमें से 5 नकारात्मक थे बिना 900 साइप्रिल के रोगियों में, 9 0 सकारात्मक परिणाम और 810 नकारात्मक इस मामले में, वीपी = 95, एफ एन = 5, एफपी = 90 और वीएन = 810

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संवेदनशीलता की गणना के लिए, वीपी के बीच (वीपी + एफ एन) को विभाजित करें पिछले मामले में, हम 95 / (95 + 5) = 95% प्राप्त करेंगे। संवेदनशीलता हमें इस संभावना को जानने की अनुमति देती है कि परीक्षण उस व्यक्ति के लिए सकारात्मक परिणाम देगा जो विशेषता प्रस्तुत करता है दूसरे शब्दों में, उन सभी लोगों में, जिनके गुण हैं, क्या अनुपात सकारात्मक परिणाम देगा? अगर हमें 95% मिले तो संवेदनशीलता बहुत अच्छी है

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विशिष्टता की गणना के लिए, वीएन के बीच (एफपी + वीएन) को विभाजित करें। पिछले मामले में, हम 810 / (90 + 810) = 90% प्राप्त करेंगे। विशिष्टता हमें इस संभावना को जानने की अनुमति देती है कि परीक्षण उन व्यक्ति के लिए नकारात्मक परिणाम देगा जिनके पास विशिष्टता नहीं है दूसरे शब्दों में, सभी लोगों की विशेषता के बिना, क्या अनुपात नकारात्मक परिणाम देगा? यदि हमें 90% मिलता है, तो विशिष्टता बहुत अच्छी है

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सकारात्मक भविष्यवाणी मूल्य (वीपीपी) की गणना के लिए, वीपी (वीपी + एफपी) के बीच में विभाजित करें। पिछले मामले में, हम 95 / (95 + 90) = 51.4% प्राप्त करेंगे। सकारात्मक भविष्य कहनेवाले मूल्य हमें यह जानने की अनुमति देता है कि किसी की विशेषता है अगर यह परीक्षण में सकारात्मक परिणाम देता है। दूसरे शब्दों में, उन सभी लोगों की, जिन्होंने सकारात्मक परीक्षण के परिणाम दिए, वास्तव में क्या अनुपात है? अगर हम वीपीपी के रूप में 51.4% प्राप्त करते हैं, इसका मतलब यह है कि जो व्यक्ति परीक्षण में सकारात्मक परिणाम देता है, वास्तव में इस बीमारी का 51.4% संभावना है।

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नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मान (एनपीवी) की गणना करने के लिए, वीएन (VN + FN) के बीच विभाजित करें। पिछले मामले में, हम 810 / (810 + 5) = 99.4% प्राप्त करेंगे। ऋणात्मक भविष्य कहनेवाले मूल्य हमें संभावना को जानने की अनुमति देता है कि किसी के पास विशिष्टता नहीं है अगर यह परीक्षण में नकारात्मक परिणाम देता है। दूसरे शब्दों में, उन सभी लोगों की, जिन्होंने परीक्षा में नकारात्मक परिणाम दिया, वास्तव में क्या अनुपात नहीं है? अगर हम एनपीवी के रूप में 99.4% प्राप्त करते हैं, तो इसका मतलब यह है कि जो व्यक्ति परीक्षण में नकारात्मक परिणाम देता है वह 99.4% की बीमारी नहीं होने की संभावना है।