नकारात्मक भविष्यसूचक मान

नकारात्मक भविष्यसूचक मान (NPV) वह प्रायिकता है कि नकारात्मक परीक्षण परिणाम वाला व्यक्ति वास्तव में उस स्थिति से ग्रस्त नहीं है। सकारात्मक भविष्यसूचक मान की तरह, इसे 2x2 तालिका की एक पंक्ति में पढ़ा जाता है न कि एक कॉलम में, इसलिए यह स्थिति की व्यापकता के साथ-साथ परीक्षण की आंतरिक सटीकता पर भी निर्भर करता है।

Definition

नकारात्मक भविष्यसूचक मान एक सशर्त प्रायिकता है कि नकारात्मक परीक्षण परिणाम दिए जाने पर रोग वास्तव में अनुपस्थित है, जिसकी गणना सही नकारात्मक की संख्या को नकारात्मक परिणामों की कुल संख्या (सही नकारात्मक और गलत नकारात्मक) से विभाजित करके की जाती है।

Scope

यह प्रविष्टि NPV को सभी नकारात्मक परिणामों में से सही नकारात्मक के अनुपात के रूप में परिभाषित करती है, रोग की व्यापकता पर इसकी निर्भरता को समझाती है, संवेदनशीलता और विशिष्टता के साथ इसकी तुलना करती है, और इसे पूर्व-परीक्षण से पश्च-परीक्षण प्रायिकता के बायेसियन अद्यतन से संबंधित करती है। यह एक कार्यप्रणाली संबंधी विषय है और किसी विशेष परीक्षण के उपयोग पर सलाह नहीं देता है।

Key concepts

• नकारात्मक परिणाम दिए जाने पर रोग न होने की प्रायिकता
• व्यापकता पर निर्भरता (पूर्व-परीक्षण प्रायिकता)
• सही नकारात्मक बनाम गलत नकारात्मक
• पश्च-परीक्षण प्रायिकता
• निदान में बायेस का प्रमेय
• नकारात्मक संभावना अनुपात से संबंध

Mechanisms

NPV की गणना 2x2 तालिका की नकारात्मक-परिणाम पंक्ति में की जाती है: उन सभी विषयों में से जिन्हें परीक्षण नकारात्मक बताता है, यह वह अंश है जिनकी रोग स्थिति वास्तव में नकारात्मक है। क्योंकि गलत नकारात्मक की पूर्ण संख्या रोगग्रस्त समूह से उत्पन्न होती है, NPV घटता है जैसे-जैसे रोग अधिक प्रचलित होता जाता है और बढ़ता है जैसे-जैसे यह दुर्लभ होता जाता है, भले ही संवेदनशीलता और विशिष्टता स्थिर रखी जाए। इसलिए NPV परीक्षण की आंतरिक सटीकता और परीक्षण की गई जनसंख्या में रोग की पूर्व-परीक्षण प्रायिकता का एक संयुक्त उत्पाद है। यह संबंध बायेस के प्रमेय द्वारा औपचारिक रूप दिया गया है, जो परीक्षण के संभावना अनुपात का उपयोग करके पूर्व-परीक्षण प्रायिकता को पश्च-परीक्षण प्रायिकता में अद्यतन करता है; NPV नकारात्मक परिणाम के बाद रोग की पश्च-परीक्षण प्रायिकता के एक ऋण के बराबर है।

Clinical relevance

NPV व्यक्त करता है कि एक नकारात्मक परिणाम एक निश्चित सेटिंग में कितनी आश्वस्ति प्रदान करता है और इसलिए संदर्भ में स्क्रीनिंग और नैदानिक परिणामों की व्याख्या के लिए केंद्रीय है। यह अवधारणा नैदानिक साक्ष्य के महत्वपूर्ण मूल्यांकन का समर्थन करती है; यह बताती है कि परीक्षण परिणामों की व्याख्या विभिन्न आबादी में कैसे की जाती है और व्यक्तिगत नैदानिक या उपचार निर्णयों का आधार नहीं है।

Epidemiology

कम-व्यापकता वाली सेटिंग्स में, NPV उच्च होने की प्रवृत्ति रखता है क्योंकि अधिकांश लोग रोग-मुक्त होते हैं, जिससे एक नकारात्मक परिणाम बहुत आश्वस्त करने वाला लग सकता है, भले ही परीक्षण की संवेदनशीलता मामूली हो। इसके विपरीत, जैसे-जैसे व्यापकता बढ़ती है, NPV घटता है, इसलिए सभी भविष्यसूचक मानों की तरह इसे एक निश्चित परीक्षण विशेषता के रूप में मानने के बजाय प्रासंगिक जनसंख्या के संबंध में रिपोर्ट किया जाना चाहिए।

History

भविष्यसूचक मानों की व्यापकता पर निर्भरता बीसवीं शताब्दी में नैदानिक सटीकता ढांचे के परिपक्व होने के साथ स्पष्ट हुई, और आंतरिक परीक्षण गुणों और जनसंख्या-निर्भर भविष्यसूचक प्रदर्शन के बीच का अंतर 1990 के दशक में व्याख्यात्मक सांख्यिकीय लेखन के माध्यम से चिकित्सकों के लिए सुलभ बनाया गया।

Debates

क्या उच्च नकारात्मक भविष्यसूचक मान का मतलब है कि कोई परीक्षण रोग को बाहर करने में अच्छा है?

एक उच्च NPV बड़े पैमाने पर कम व्यापकता को दर्शा सकता है न कि मजबूत परीक्षण प्रदर्शन को, इसलिए नकारात्मक परिणाम से मिलने वाली आश्वस्ति को अंतर्निहित रोग की प्रायिकता और परीक्षण के संभावना अनुपात के विरुद्ध आंका जाना चाहिए, न कि केवल NPV के आधार पर।

Key figures

• Douglas Altman
• Martin Bland
• Jonathan Deeks
• David Grimes
• Kenneth Schulz

Seminal works

• altman-bland-1994b
• deeks-altman-2004
• grimes-schulz-2002-screening

Frequently asked questions

दुर्लभ स्थितियों के लिए नकारात्मक भविष्यसूचक मान अक्सर उच्च क्यों होता है?

जब कोई स्थिति दुर्लभ होती है, तो अधिकांश लोगों को वास्तव में वह नहीं होती है, इसलिए अधिकांश नकारात्मक परिणाम सही होते हैं, जिससे NPV मुख्य रूप से कम व्यापकता के कारण उच्च हो जाता है न कि परीक्षण की गुणवत्ता के कारण।

क्या नकारात्मक भविष्यसूचक मान परीक्षण की एक विशेषता है?

नहीं। यह परीक्षण की गई जनसंख्या में स्थिति की व्यापकता के साथ-साथ परीक्षण की संवेदनशीलता और विशिष्टता पर निर्भर करता है, इसलिए एक ही परीक्षण विभिन्न सेटिंग्स में अलग-अलग भविष्यसूचक मान देता है।