Sensibilidade: a capacidade de um teste identificar corretamente pacientes com uma doença Especificidade: a capacidade de um teste identificar corretamente pessoas sem a doença. Verdadeiro positivo: a pessoa tem a doença e o teste é positivo. Verdadeiro negativo: a pessoa não tem a doença e o teste é negativo.
Como você interpreta sensibilidade e especificidade?
A sensibilidade do teste reflete a probabilidade de que o teste de triagem seja positivo entre os doentes Em contraste, a especificidade do teste reflete a probabilidade de que o teste de triagem será negativo entre aqueles que, de fato, não têm a doença.
O que é uma sensibilidade e especificidade aceitáveis?
Para que um teste seja útil, a sensibilidade+especificidade deve ser pelo menos 1,5 (entre 1, que é inútil, e 2, que é perfeito). A prevalência afeta criticamente os valores preditivos. Quanto menor a probabilidade de pré-teste de uma condição, menores serão os valores preditivos.
Como você escolhe entre sensibilidade e especificidade?
Sensibilidade=TP/(TP+FN). A especificidade indica qual a porcentagem de quem não tem a condição tem resultado negativo no teste. Um teste altamente específico é bom para excluir a maioria das pessoas que não têm a doença.
O que significa sensibilidade de 94%?
A especificidade do teste é de 94%, o que significa que 94% das pessoas sem Doença A terão um teste negativo ou que 6% das pessoas sem a doença terão um teste positivo.
Sensitivity, Specificity, False Positives, and False Negatives in SPSS
