Sensibilità e Specificità
Sensibilità e specificità sono metriche fondamentali dell'accuratezza dei test diagnostici. La sensibilità è la probabilità che un test identifichi correttamente una persona con la malattia (tasso di veri positivi: TP / (TP + FN)). La specificità è la probabilità che un test identifichi correttamente una persona senza la malattia (tasso di veri negativi: TN / (TN + FP)). Ogni test comporta un compromesso: aumentare la sensibilità (individuare tutte le persone malate) spesso riduce la specificità (più falsi allarmi). La scelta della soglia del test dipende dal contesto clinico: lo screening per malattie gravi favorisce la sensibilità; la conferma di una diagnosi favorisce la specificità.
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Fonti
- Altman, D. G., & Bland, J. M. (1994). Diagnostic tests 1: Sensitivity and specificity. BMJ, 308(6943), 1552. link ↗
- Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861–874. DOI: 10.1016/j.patrec.2005.10.010 ↗
- Metz, C. E. (1978). Basic principles of ROC analysis. Seminars in Nuclear Medicine, 8(4), 283–298. DOI: 10.1016/S0001-2998(78)80014-2 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Sensitivity and Specificity in Diagnostic Testing and Binary Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/it/research-statistics/sensitivity-specificity
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