Sensibilité: la capacité d'un test à identifier correctement les patients atteints d'une maladie Spécificité: la capacité d'un test à identifier correctement les personnes sans maladie. Vrai positif: la personne a la maladie et le test est positif. Vrai négatif: la personne n'a pas la maladie et le test est négatif.
Comment interprétez-vous la sensibilité et la spécificité ?
La sensibilité du test reflète la probabilité que le test de dépistage soit positif chez les personnes malades En revanche, la spécificité du test reflète la probabilité que le test de dépistage sera négatif chez ceux qui, en fait, n'ont pas la maladie.
Qu'est-ce qu'une sensibilité et une spécificité acceptables ?
Pour qu'un test soit utile, la sensibilité+spécificité doit être au moins 1,5 (à mi-chemin entre 1, qui est inutile, et 2, qui est parfait). La prévalence affecte de manière critique les valeurs prédictives. Plus la probabilité pré-test d'une condition est faible, plus les valeurs prédictives sont faibles.
Comment choisir entre sensibilité et spécificité ?
Sensibilité=TP/(TP+FN). La spécificité indique quel pourcentage de ceux qui n'ont pas la condition ont un résultat négatif au test. Un test très spécifique permet d'exclure la plupart des personnes qui ne sont pas atteintes de la maladie.
Que signifie une sensibilité de 94 % ?
La spécificité du test est de 94 %, ce qui signifie que 94 % des personnes sans maladie A seront testées négatives ou que 6 % des personnes sans maladie seront testées positives.
Sensitivity, Specificity, False Positives, and False Negatives in SPSS
