Hypoteesien testaamisessa käytetään termejä herkkyys ja spesifisyys. Näiden kahden merkitys voi vaihdella tutkimuksen tyypistä riippuen. Halutun testin pitäisi pystyä tuottamaan tuloksia 100 prosentin herkkyydellä ja 100 prosentin spesifisyydellä. Käytännössä tämä on kuitenkin haastavaa saavuttaa. Suurimman osan ajasta näiden kahden välinen kauppa on elintärkeää järkevän perustan luomiseksi testitulosten pitkän aikavälin kannattavuudelle. Tämän seurauksena pääpaino on herkkyyden ja spesifisyyden erossa.
Herkkyys vs spesifisyys
Ero herkkyyden ja spesifisyyden välillä on herkkyys, joka liittyy ensisijaisesti todellisten positiivisten tulosten todennäköisyyden laskemiseen. Spesifisyys puolestaan liittyy ensisijaisesti todellisten negatiivisten todennäköisyyksien laskemiseen. Tämä on ratkaiseva ero herkkyyden ja spesifisyyden välillä. Käytännössä 100-prosenttista herkkyyttä ja spesifisyyttä on kuitenkin mahdoton saavuttaa.
Herkkyys on mittari, joka määrittää todellisten positiivisten tulosten todennäköisyyden. Toisin sanoen tämä testitoiminto keskittyy ensisijaisesti sellaisten otosjäsenten löytämiseen, jotka ovat todella positiivisia testattavasta ominaisuudesta. Käytännön testissä 100 prosentin herkkyyden saavuttaminen on mahdotonta, koska se poistaa vahingossa hylätyn osan. Tämän seurauksena tavoitteena on saavuttaa erittäin korkea herkkyys; erittäin herkkä testi on erittäin luotettava.
Spesifisyys on parametri, joka määrittää todellisten negatiivisten todennäköisyyden. Tämän mittauksen tavoitteena on tunnistaa ne otoksen jäsenet, jotka ovat todella negatiivisia testattavan ominaisuuden suhteen. Lisäksi lääketieteellisessä ja kemiallisessa testauksessa spesifisyys on välttämätöntä. Lääketieteellisissä testeissä on tärkeämpää varmistaa, että henkilöllä ei ole sairautta, kuin selvittää, onko hänellä vai ei.
Vertailutaulukko herkkyyden ja spesifisyyden välillä
| Vertailuparametrit | Herkkyys | Spesifisyys |
| Määritelmä | Herkkyys on mittari, joka määrittää positiivisen testituloksen todennäköisyyden. | Todennäköisyys, että jokin havaitaan vääräksi, mitataan spesifisyydellä. |
| 100 % arvo | Jokainen sairastunut tunnistetaan oikein 100 % herkkyydellä tehdyllä testillä. | Jokainen henkilö, jolla ei ole sairautta, tunnistetaan asianmukaisesti testillä, jonka spesifisyys on 100 %. |
| Laskeminen | Herkkyys = todellisen positiivisen/ [nro. todellisten positiivisten + väärien negatiivisten määrä] | Spesifisyys = todellisten negatiivisten lukumäärä / [todellisten negatiivisten lukumäärä + väärien positiivisten määrä] |
| Todennäköisyys | Todellisten positiivisten tulosten todennäköisyys. | Todellisten negatiivisten todennäköisyys. |
| Esimerkkejä | Korkean herkkyyden testi AIDSin kaltaisen ELISA:n havaitsemiseen. | Korkean herkkyyden testi AIDSin kaltaisen Western blot -testin havaitsemiseksi. |
Mitä on herkkyys?
Se, kuinka usein potilailla sairauspositiivisuus tunnistetaan, osoittaa herkkyyttä. Itse asiassa herkkyys vahvistaa, että laboratoriotulokset ovat hyväksyttäviä, kun potilaita testataan tiettyjen sairauksien tai sairauksien varalta.
Sairaan ihmisen testi voi johtaa joko positiiviseen tai negatiiviseen tulokseen. Tosi positiivinen on positiivinen tulos, kun taas väärä negatiivinen on negatiivinen seuraus. Tämän ei-toivotun tuloksen vuoksi huonovointinen henkilö tunnustetaan virheellisesti terveeksi. Terveen ihmisen testi voi antaa sekä positiivisia että negatiivisia tuloksia. Negatiivinen tulos on tosi negatiivinen, kun taas positiivinen tulos on väärä positiivinen tässä tapauksessa. Tämän hyvän löydön seurauksena terve ihminen luokitellaan väärin sairaaksi.
Seuraavaa kaavaa käytetään herkkyyden laskemiseen (prosentteina):
Herkkyys = [(TP/TP+FN)] x 100
Vääriä positiivisia tuloksia ei oteta huomioon testin herkkyyttä laskettaessa, koska käytetään potilaiden tietoja, joilla on 100-prosenttinen sairaus. 100 prosentin herkkyystesti ei voi tuottaa vääriä negatiivisia tuloksia. Tämä tarkoittaa, että jokainen sairaudesta kärsivä potilas saa positiivisen testituloksen. Kaikki negatiiviset tulokset testissä 100 prosentin herkkyydellä ovat todellisia negatiivisia. Koska negatiiviset tulokset poistavat sairauden, tämäntyyppinen testi on ihanteellinen käytettäväksi seulontatyökaluna. Ja toisaalta positiiviset tulokset voivat sisältää sekä todellisia että vääriä positiivisia
Mikä on spesifisyys?
Suoritetun testin spesifisyys tai ominaispiirre on se, kuinka moni ihminen ilman niitä sairauksia, joille se on suunniteltu, on negatiivinen (sairauden puuttuessa). Se osoittaa, että joku, jolla ei ole sairautta, kuvataan asianmukaisesti testissä.
Seuraavaa kaavaa käytetään spesifisyyden laskemiseen (prosentteina):
Spesifisyys = [(TN/TN+FP)] x 100
Testissä ei ole vääriä positiivisia tuloksia 100 %:n spesifisyydellä. Siksi terveillä ihmisillä testi on aina negatiivinen. Positiiviset tulokset ovat yleensä positiivisia. Tuloksissa on kuitenkin yleensä vääriä negatiivisia tuloksia, joita ei ole otettu huomioon analyysissä. Koska positiiviset tulokset ovat aina oikeita, diagnoosin vahvistamiseen käytetään 100 %:n spesifisyystestiä.
On suositeltavaa käyttää 100 prosentin herkkyyttä testiä, kun on olemassa ongelman mahdollisuus. Potilaalla ei ole sairautta, jos tulos on negatiivinen. Jos tulos on positiivinen, on suoritettava 100 % spesifinen testi. Kun tulos on negatiivinen, edellisen testin tulokset olivat vääriä. Sairaus kuitenkin vaikuttaa yksilöön, jos tulos on positiivinen.
Tärkeimmät erot herkkyyden ja spesifisyyden välillä
Johtopäätös
Testin herkkyyden ja spesifisyyden tilastollisia mittareita kutsutaan vastaavasti herkkyydeksi ja spesifisyydeksi. Niitä käytetään yleisesti lääketieteen alalla. Toisin sanoen he laskevat todennäköisyyden, että jokin on positiivista tai negatiivista, kun se on testattu. Lisäksi molemmat ilmaistaan prosentteina. Lisäksi 100 prosentin herkkyyden tai spesifisyyden saavuttaminen on lähes mahdotonta.
Kun epäillään sairautta, on ihanteellista käyttää 100 prosentin herkkyystestin ja 100 prosentin spesifisyyden testiä. ELISA-testillä AIDSin havaitsemiseksi on korkea herkkyys. Western blot -testillä on korkea spesifisyys AIDS-diagnoosille.
