ScholarGate
Asistan

Pozitif Öngörü Değeri

Pozitif öngörü değeri (PPV), pozitif test sonucuna sahip bir kişinin gerçekten ilgili duruma sahip olma olasılığıdır. Testin özellikleri olan duyarlılık (sensitivity) ve özgüllüğün (specificity) aksine, PPV pozitif sonuçlar satırı boyunca değerlendirilir ve bu nedenle test edilen popülasyonda durumun ne kadar yaygın olduğuna bağlıdır.

PaperMind ile konu bulYakındaMakale ve konu bul
Tools & resources
Slaytları indir
Learn & explore
VideoYakında

Tanım

Pozitif öngörü değeri, pozitif bir test sonucu verildiğinde hastalığın gerçekten mevcut olma koşullu olasılığıdır, gerçek pozitiflerin sayısının toplam pozitif sonuç sayısına (gerçek pozitifler artı yanlış pozitifler) bölünmesiyle hesaplanmaktadır.

Kapsam

Bu madde, PPV'yi tüm pozitif sonuçlar arasındaki gerçek pozitiflerin oranı olarak tanımlamaktadır, hastalık prevalansına olan bağımlılığını açıklamaktadır, duyarlılık ve özgüllük ile karşılaştırmaktadır ve test öncesi olasılığın test sonrası olasılığa Bayesçi güncellenmesiyle ilişkilendirmektedir. Bu, metodolojik bir konudur ve belirli bir testin kullanımına dair tavsiye içermemektedir.

Anahtar kavramlar

  • Pozitif bir sonuç verildiğinde hastalık olasılığı
  • Prevalansa bağımlılık (test öncesi olasılık)
  • Gerçek pozitifler ve yanlış pozitifler
  • Test sonrası olasılık
  • Tanıda Bayes teoremi
  • Pozitif olabilirlik oranı (positive likelihood ratio) ile ilişki

Mekanizmalar

PPV, 2x2 tablosunun pozitif sonuç satırı boyunca hesaplanmaktadır: testin pozitif olarak belirlediği tüm denekler arasında, hastalık durumu gerçekten pozitif olanların oranıdır. Yanlış pozitiflerin mutlak sayısı hastalıksız gruptan kaynaklandığı için, duyarlılık ve özgüllük sabit tutulsa bile, hastalık daha yaygın hale geldikçe PPV yükselmekte ve daha nadir hale geldikçe düşmektedir. Bu durum, PPV'yi testin içsel doğruluğu ile test edilen popülasyondaki hastalığın test öncesi olasılığının ortak bir ürünü haline getirmektedir. Bu ilişki, testin olabilirlik oranlarını (likelihood ratios) kullanarak test öncesi olasılığı test sonrası olasılığa güncelleyen Bayes teoremi ile resmileştirilmektedir; PPV, pozitif bir sonuçtan sonraki tam da bu test sonrası olasılıktır.

Klinik önem

PPV, belirli bir ortamda pozitif bir sonucun hastalık olasılığı için gerçekte ne anlama geldiğini ifade etmekte ve bu nedenle tarama ve tanı sonuçlarını bağlam içinde yorumlamada merkezi bir rol oynamaktadır. Bu kavram, tanısal kanıtların eleştirel değerlendirmesini desteklemektedir; test sonuçlarının popülasyonlar arasında nasıl yorumlandığını açıklamakta olup, bireysel tanı veya tedavi kararları için bir temel oluşturmamaktadır.

Epidemiyoloji

Düşük prevalanslı tarama popülasyonlarında, PPV, yüksek duyarlılık ve özgüllüğe sahip testler için bile şaşırtıcı derecede düşük olabilmektedir, çünkü hastalıksız çoğunluk birçok yanlış pozitife katkıda bulunmaktadır. Bu durum, popülasyon taramasında tekrarlayan bir yanlış yorumlama kaynağıdır ve öngörü değerlerinin sabit test özellikleri olarak belirtilmek yerine ilgili prevalansa atıfta bulunularak raporlanması gereken temel bir nedendir.

Tarihçe

Öngörü değerlerinin prevalansa bağımlılığı, yirminci yüzyılda tanısal doğruluk çerçevesi olgunlaştıkça açıklığa kavuşmuştur ve içsel test özellikleri ile popülasyona bağlı öngörü performansı arasındaki ayrım, 1990'larda açıklayıcı istatistiksel yazılar aracılığıyla klinisyenlere erişilebilir hale getirilmiştir.

Tartışmalar

Öngörü değerleri sabit test özellikleri olarak belirtilmeli midir?
PPV prevalans ile değiştiği için, popülasyon ve hastalık sıklığı belirtilmedikçe tek bir belirtilen değer yanıltıcı olabilmektedir; bu nedenle bazıları, prevalanstan bağımsız olan olabilirlik oranlarının (likelihood ratios) aktarılabilir raporlama için daha uygun olduğunu savunmaktadır.

Öne çıkan isimler

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

İlgili konular

Temel eserler

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

Sıkça sorulan sorular

Doğru bir test için bile pozitif öngörü değeri neden düşük olabilmektedir?
Durum nadir olduğunda, test edilen çoğu kişi hastalıksızdır, bu nedenle küçük bir yanlış pozitif oranı bile gerçek pozitiflere kıyasla çok sayıda yanlış pozitif üretmekte, bu da gerçekten hasta olan pozitiflerin oranını düşürmektedir.
Pozitif öngörü değeri testin bir özelliği midir?
Hayır. Test edilen popülasyondaki durumun prevalansına ve testin duyarlılığı ile özgüllüğüne bağlıdır, bu nedenle aynı test farklı ortamlarda farklı öngörü değerleri vermektedir.

Bu kavram için yöntemler

İlgili kavramlar