किसी विशेष जनसंख्या पर किया गया कोई भी परीक्षण, गणना करने में सक्षम होना चाहिए संवेदनशीलता, विशेषता, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य, तथा नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य, किसी विशेष बीमारी या जनसंख्या विशेषता का पता लगाने में परीक्षण की उपयोगिता का निर्धारण करने के लिए। यदि हम एक नमूना आबादी में कुछ विशेषताओं का परीक्षण करने के लिए एक परीक्षण का उपयोग करना चाहते हैं, तो हमें यह जानने की जरूरत है:
- इस परीक्षण का पता लगाने की कितनी संभावना है अस्तित्व किसी व्यक्ति की कुछ विशेषताएं साथ ऐसी विशेषताएं (संवेदनशीलता)?
- इस परीक्षण का पता लगाने की कितनी संभावना है अनुपस्थिति किसी व्यक्ति की कुछ विशेषताएं जिनके पास नहीं है इन विशेषताओं (विशिष्टता)?
- यह कितनी संभावना है कि किसी का परीक्षा परिणाम समान हो सकारात्मक सही मायने में पास होना इन विशेषताओं (सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य)?
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इसकी कितनी संभावना है कि जिस व्यक्ति की परीक्षा परिणाम नकारात्मक सही मायने में पास नहीं है इन विशेषताओं (नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य)?
गणना करने के लिए ये मान बहुत महत्वपूर्ण हैं यह निर्धारित करें कि किसी दी गई जनसंख्या में कुछ विशेषताओं को मापने के लिए एक परीक्षण उपयोगी है या नहीं।
यह आलेख आपको दिखाएगा कि इन मानों की गणना कैसे करें।
कदम
विधि १ का १: स्वयं को गिनना
चरण 1. नमूना लेने के लिए जनसंख्या को परिभाषित करें, उदाहरण के लिए क्लिनिक में 1000 रोगी।
चरण 2. वांछित रोग या विशेषता का निर्धारण करें, जैसे उपदंश।
चरण 3. रोग प्रसार या वांछित विशेषताओं को निर्धारित करने के लिए एक मानक स्वर्ण मानक रखें, उदाहरण के लिए नैदानिक निष्कर्षों के सहयोग से, सिफिलिटिक अल्सर के टुकड़ों से जीवाणु ट्रेपोनिमा पैलिडम का डार्क-फील्ड सूक्ष्म दस्तावेज।
यह निर्धारित करने के लिए कि किसके पास विशेषताएँ हैं और कौन नहीं, यह निर्धारित करने के लिए स्वर्ण मानक परीक्षण का उपयोग करें। उदाहरण के तौर पर, मान लें कि 100 लोगों में यह विशेषता है और 900 में नहीं है।
चरण 4। इस जनसंख्या के लिए इसकी संवेदनशीलता, विशिष्टता, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य निर्धारित करने के लिए आप जिस परीक्षण में रुचि रखते हैं, उसे करें।
इसके बाद, नमूना आबादी में सभी के लिए परीक्षण करें। उदाहरण के लिए, मान लें कि यह सिफलिस की जांच के लिए एक रैपिड प्लाज्मा रीगिन टेस्ट (RPR) है। एक नमूने में 1000 लोगों का परीक्षण करने के लिए इसका इस्तेमाल करें।
चरण 5. उन लोगों के लिए जिनके पास विशेषताएं हैं (जैसा कि स्वर्ण मानक द्वारा निर्धारित किया गया है), सकारात्मक परीक्षण करने वाले लोगों की संख्या और नकारात्मक परीक्षण करने वाले लोगों की संख्या रिकॉर्ड करें।
उन लोगों के लिए भी ऐसा ही करें जिनके पास विशेषताएं नहीं हैं (जैसा कि सोने के मानक द्वारा परिभाषित किया गया है)। आपके पास चार नंबर होंगे। जिन लोगों के लक्षण और परीक्षण के परिणाम सकारात्मक हैं वे हैं सच्चे सकारात्मक (सच्चे सकारात्मक या टीपी). जिन लोगों के लक्षण और परीक्षण के परिणाम नकारात्मक हैं वे हैं झूठी नकारात्मक (झूठी नकारात्मक या एफएन). जिन लोगों में विशेषताएं नहीं हैं और परीक्षण के परिणाम सकारात्मक हैं वे हैं झूठी सकारात्मक (झूठी सकारात्मक या एफपी). जिन लोगों में विशेषताएं नहीं हैं और परीक्षण के परिणाम नकारात्मक हैं वे हैं सच्चे नकारात्मक (सच्चे नकारात्मक या TN). उदाहरण के लिए, मान लें कि आपने 1000 रोगियों पर RPR परीक्षण किया है। सिफलिस वाले 100 रोगियों में से 95 ने सकारात्मक परीक्षण किया, जबकि शेष 5 नकारात्मक थे। जिन 900 रोगियों में उपदंश नहीं था, उनमें से 90 ने सकारात्मक परीक्षण किया, और शेष 810 नकारात्मक थे। इस मामले में, टीपी = 95, एफएन = 5, एफपी = 90, और टीएन = 810।
चरण 6. संवेदनशीलता की गणना करने के लिए, TP को (TP+FN) से भाग दें।
ऊपर के उदाहरण में, गणना 95/(95+5)= 95% है। संवेदनशीलता हमें बताती है कि इस विशेषता वाले व्यक्ति के लिए परीक्षण के सकारात्मक परिणाम देने की कितनी संभावना है। जिन लोगों में यह विशेषता है, उनमें से कौन सा अनुपात सकारात्मक परीक्षण करता है? 95% की संवेदनशीलता काफी अच्छी है।
चरण 7. विशिष्टता की गणना करने के लिए, TN को (FP+TN) से विभाजित करें।
ऊपर के उदाहरण में, गणना 810/(90+810)= 90% है। विशिष्टता हमें किसी ऐसे व्यक्ति में नकारात्मक परिणाम देने वाले परीक्षण की संभावना के बारे में बताती है जिसमें विशेषता नहीं है। उन सभी लोगों में, जिनके पास विशेषता नहीं है, किस अनुपात में परीक्षण नकारात्मक है? 90% विशिष्टता काफी अच्छी है।
चरण 8. सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य (एनपीपी) की गणना करने के लिए, टीपी को (टीपी + एफपी) से विभाजित करें।
उपरोक्त संदर्भ में, गणना 95/(95+90) = 51.4% है। एक सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य किसी व्यक्ति की विशेषता होने की संभावना को बताता है यदि परीक्षा परिणाम सकारात्मक है। सकारात्मक परीक्षण करने वालों में, वास्तव में किस अनुपात में विशेषता है? एनपीपी 51.4% का मतलब है कि यदि आपका परीक्षा परिणाम सकारात्मक है, तो वास्तव में इस बीमारी से पीड़ित होने की संभावना 51.4% है।
चरण 9. ऋणात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य (एनपीएन) की गणना करने के लिए, टीएन को (टीएन + एफएन) से विभाजित करें।
ऊपर के उदाहरण के लिए, गणना 810/(810+5)= 99.4% है। एक नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य बताता है कि परीक्षा परिणाम नकारात्मक होने पर किसी व्यक्ति के पास विशेषता नहीं होने की कितनी संभावना है। नकारात्मक परीक्षण करने वालों में, वास्तव में किस अनुपात में प्रश्न में विशेषताओं का अभाव है? एनपीएन 99.4% का मतलब है कि यदि किसी व्यक्ति का परीक्षा परिणाम नकारात्मक है, तो उस व्यक्ति में रोग न होने की संभावना 99.4% है।
टिप्स
- शुद्धता, या दक्षता, परीक्षण द्वारा सही ढंग से पहचाने गए परीक्षण परिणामों का प्रतिशत है, अर्थात (सच्चा सकारात्मक + सच्चा नकारात्मक)/कुल परीक्षा परिणाम = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)।
- एक अच्छे स्क्रीनिंग टेस्ट में उच्च संवेदनशीलता होती है, क्योंकि आप वह सब कुछ प्राप्त करने में सक्षम होना चाहते हैं जिसमें कुछ विशेषताएं हों। बहुत अधिक संवेदनशीलता वाले परीक्षण किसी बीमारी या विशेषता का पता लगाने के लिए उपयोगी होते हैं यदि परिणाम नकारात्मक होता है। ("थूथन": संवेदनशीलता-नियम बाहर)
- इसे आसान बनाने के लिए 2x2 टेबल बनाने की कोशिश करें।
- समझें कि संवेदनशीलता और विशिष्टता परीक्षण के आंतरिक गुण हैं कि नहीं मौजूदा आबादी पर निर्भर करता है, यानी कि अगर अलग-अलग आबादी पर एक ही परीक्षण किया जाता है तो दो मान समान होने चाहिए।
- एक अच्छे सत्यापन योग्यता परीक्षण में एक उच्च विशिष्टता होती है, क्योंकि आप चाहते हैं कि परीक्षण विशिष्ट हो और उन लोगों को गुमराह न करें जिनके पास विशेषता नहीं है, यह मानकर कि उनके पास यह है। बहुत उच्च विशिष्टता वाले परीक्षण किसके लिए उपयोगी होते हैं लगा देना कुछ रोग या लक्षण यदि परिणाम सकारात्मक है। ("स्पिन": विशिष्टता-नियम IN)
- दूसरी ओर, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य, किसी विशेष आबादी में इस विशेषता की व्यापकता पर निर्भर करता है। विशेषता जितनी दुर्लभ होती है, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य उतना ही कम होता है और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य जितना अधिक होता है (क्योंकि दुर्लभ विशेषताओं के लिए सबसे पहले की संभावना कम होती है)। दूसरी ओर, एक विशेषता जितनी अधिक सामान्य होती है, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य उतना ही अधिक होता है और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य कम होता है (क्योंकि सामान्य विशेषता के लिए सबसे पहले की संभावना अधिक होती है)।
- इन अवधारणाओं को अच्छी तरह से समझने की कोशिश करें।
