Si dice che il test che rileva il vero negativo abbia: marzo 2005
Rischio relativo
Rapporto dispari
Sensibilità
Specificità
Ris. D: Specificità Il concetto di sensibilità e specificità può essere inteso come segue: immagina uno studio che valuta un nuovo test che seleziona le persone per una malattia. Ogni persona che si sottopone al test ha o non ha la malattia. L’esito del test può essere positivo (predicendo che la persona ha la malattia) o negativo (predicendo che la persona non ha la malattia). I risultati del test per ciascun soggetto possono corrispondere o meno allo stato effettivo del soggetto. In questo contesto: Vero positivo: persone malate correttamente diagnosticate come malate Falso positivo: persone sane erroneamente identificate come malate Vero negativo: persone sane correttamente identificate come sane Falso negativo: persone malate erroneamente identificate come sane. Specificità Una specificità del 100% significa che il test riconosce tutti i negativi effettivi/veri - ad esempio, tutte le persone sane verranno riconosciute come sane. Poiché una specificità del 100% significa che nessun positivo viene etichettato erroneamente, per confermare la malattia viene utilizzato un risultato positivo in un test ad alta specificità. Il massimo può essere raggiunto con un test che dichiari che tutti sono sani, indipendentemente dalla condizione reale. Pertanto, la specificità da sola non ci dice quanto bene il test riconosca i casi positivi. Dobbiamo anche conoscere la sensibilità del test. Un test con un'elevata specificità ha un basso tasso di errore di tipo I. Sensibilità Una sensibilità del 100% significa che il test riconosce tutti i positivi effettivi - ad esempio, tutte le persone malate vengono riconosciute come malate. Pertanto, a differenza di un test ad alta specificità, i risultati negativi in ​​un test ad alta sensibilità vengono utilizzati per escludere la malattia. La sensibilità da sola non ci dice quanto bene il test predice le altre classi (cioè i casi negativi).