• Клиническая эпидемиология
  • Общая информация
  • Термины и определения
  • Клинические данные
  • Диагностичекие тесты
  • Собственно доказательная медицина
• Клинические исследования
• Регуляторные органы
• Ссылки на русскоязычные ресурсы

Чувствительность и специфичность диагностического исследования

Золотой стандарт диагностики

Клинические тесты, используемые в клиническом обследовании — не идеальны. Всегда остается вероятность того, что результаты диагностического исследования не отражают объективное наличие или отсутствие заболевания.

Обычно для любого клинического теста существует несколько (в различной степени точных) альтернатив. Различная доступность, стоимость, безопасность (а также факторы времени и здравого смысла) ограничивают широкое применение тех или иных методов обследования.

Для каждого заболевания существует «золотой стандарт диагностики» — наиболее точный диагностический метод, с помощью которого можно установить наличие или отсутствие данного заболевания. Как правило, применение эталонного метода диагностики ограничивается его неудобствами — от высокого риска осложнений до стоимости.

Ограничения референтного метода диагностики

1. он так же не является 100% точным
2. с развитием знаний и технологий один эталонный метод может быть сменен другим

Сравнивая новый более точный метод со старым стандартным будут выявляться дополнительный позитивные и негативные результаты. Эти результаты будут лишь казаться ложно-позитивными и ложно-негативными.

Клинический тест по отношению к эталонному тесту

Как судят насколько хорош данный клинический (диагностический или скрининговый) тест относительно эталонного?

Один из подходов — рассчитать долю пациентов с нормальным и патологическим результатом, которые действительно правильно диагностированы этим тестом.

Термины позитивный результат теста и негативный результат теста используются в их обычном значении — для обозначения наличия или отсутствия заболевания соответственно.

Построим четырехпольную таблицу, для иллюстрации соотношений между результатами данного клинического теста и «золотым стандартом диагностики».

Всего обследовалось a+c больных пациентов (по результатам другого теста!) и b+d здоровых пациентов. Нашим гипотетическим тестом правильно выявлено a больных (из a+c всего больных) и d здоровых (из b+d всего здоровых).

Эти соотношения правильно диагностированных пациентов носят названия чувствительности и специфичности клинического исследования.

Чувствительность (Se) = a/(a+c)
Специфичность (Sp) = d/(b+d)

Определения

Чувствительность (sensitivity):

доля позитивных результатов теста в группе (в популяции) больных пациентов

Специфичность (specificity):

доля негативных результатов теста в группе здоровых пациентов

Использование в клиническом обследовании

Чувствительный тест часто дает положительный результат при наличии заболевания (обнаруживает его). Однако, особенно информативен он, когда дает отрицательный результат, т.к. редко пропускает пациентов с заболеванием.

Специфичный тест редко дает положительный результат при отсутствии заболевания. Особенно информативен при положительном результате, подтверждая (предположенный) диагноз.

Существует два мнемонических правила, значительно помогающих в использовании данных о чувствительности и специфичности диагностического теста.

SnNout:

мнемоническое правило, напоминающее о том, что признак, тест или симптом, имеющий высокую чувствительность (high Sensitivity test), при отрицательном его результате исключает заболевание (Negative result rules out).

SpPin:

мнемоническое правило, напоминающее о том, что признак, тест или симптом, имеющий высокую специфичность (high Specificity test), при положительном его результате подтверждает заболевание (Positive result rules in).

Дополнительные замечания

Чувствительность и специфичность — пропорции. Т.о., к ним применимо понятие доверительного интервала.

Чувствительность и специфичность являются только одним из подходов к количественной оценке диагностической способности клинического теста. В реальной клинической практике все что нам известно — лишь конкретный результат диагностического исследования, и мы хотим знать насколько хорошо результат теста предсказывает заболевание. Этот ответ в следующей заметке — Предсказательная ценность диагностического теста.

Дополнительные ссылки

Документ основан на:

Университет Торонто

Sensitivity & Specificity (SnNouts and SpPins)

Oxford Centre for Evidence-Based Medicine

SpPins and SnNouts

BMJ 1994;308:1552 (11 June) D.G. Altman, J.M. Bland

Statistics Notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity