医学测试的敏感性和特异性概述
在医疗保健和医学研究的背景下，术语敏感性和特异性可用于参考结果的信心和条件测试的有用性。 熟悉这些术语以及如何使用它们来选择适当的测试并解释获得的结果。
医学测试用途
一旦您开始告诉您的医生您的症状范围，他或她将开始根据他们的教育、过去的经验和技能来制定和诊断可能是什么原因的假设。 原因可能很明显。 但是，在某些情况下，可能存在几种可能的疾病。 可能需要额外的测试来找出根本原因。 这些测试的选择可能基于敏感性和特异性的概念。
为了做出诊断，医生可能会进行全面的身体检查，采集体液样本（例如血液、尿液、粪便甚至唾液），或进行其他医学检查以确认或拒绝他们最初的假设。 应避免或取消无法控制的无用测试。 理想情况下，将选择能够准确确认可疑诊断的测试。
医学测试的另一个用途是进行筛查测试，以识别特定人群可能处于高风险的疾病。 他们不是为了诊断这种疾病，而是为了找到一种可能尚未产生症状的测试。 此外，个人风险因素可能会增加患特发性疾病的风险，并建议更早或更频繁地进行筛查。 这些因素包括种族、家族史、性别、年龄和生活方式。
考虑在某些人群中进行测试的目的需要仔细考虑敏感性和特异性。 这有助于医疗保健提供者和患者做出有关检测和治疗的最佳决策。
了解敏感性和特异性
并非每项测试都对诊断疾病有用。 不幸的是，现代医疗保健也负担不起与无限制检测相关的费用。 医疗保健提供者必须根据已确定的风险因素仔细选择最适合个人的测试。 选择错误的检测可能没有用或浪费时间和金钱，也可能导致检测假阳性，表明疾病实际上并不存在。 让我们考虑这些测试特征如何影响选择的测试和对所获得结果的解释。
当医学研究开发出一种新的诊断测试时，科学家们试图了解他们的测试在正确识别目标疾病或病症方面的有效性。 对于已经患有疾病的患者，某些测试可能无法经常发现疾病。 其他人可能会错误地指出已经健康的人患有疾病。
医疗保健专业人员会考虑测试的优势和劣势。 他们试图避免任何可能导致错误治疗的选择。 例如，在诊断癌症患者时，不仅要获得表明疾病存在的图像，还要获得有助于表征肿瘤特征的组织样本，以便可以使用正确的化学疗法，这可能很重要。 仅仅依靠一个不准确的测试来确定癌症的存在是不合适的，然后开始一种实际上可能不需要的治疗。
在一项测试少于一些的情况下，可以使用多项测试来增加对诊断的信心。 测试诊断强度的两个有用度量是敏感性和特异性。 这些术语是什么意思？
敏感性是指当患者已经患有某种疾病时，一项测试检测到该疾病的可能性有多大。 可以认为灵敏度低的测试在发现阳性结果时过于谨慎，这意味着它会在未能识别疾病方面犯错。 当测试的敏感性很高时，它不太可能给出假阴性。 在具有高灵敏度的测试中，阳性就是阳性。
特异性是指测试排除没有疾病的人存在疾病的能力。 换句话说，在高精度的测试中，阴性就是阴性。 特异性低的测试可以被认为是对发现阳性结果过于兴奋，即使它不存在，并且可能会产生大量假阳性。 这可能会导致测试表明健康人患有疾病，即使它实际上并不存在。 测试越具体，错误地搜索不应该达到的结果的次数就越少。
避免误报和误报似乎是合乎逻辑的。 如果错过了某种疾病，治疗可能会延迟，并可能导致真正的伤害。 如果有人被告知他们患有疾病，那么心理和身体上的损失不会很大。 如果该测试具有高灵敏度和高特异性，那就更好了。 不幸的是，并非所有测试都是完美的。 可能有必要找到一个平衡点，使测试的目的与被评估的个人相匹配。
比较测试
诊断疾病的最佳测试（或测试组合）称为金标准。 该测试可能包括可用的最全面和最准确的测量或测试。 在研究中开发新测试时，会将它们与当前使用的最佳可用测试进行比较。 在发布以在医学界更广泛使用之前，新测试的敏感性和特异性是通过将新测试的结果与金标准进行比较得出的。 在某些情况下，测试的目的是确认诊断，但一些测试也更广泛地用于识别有特定医疗状况风险的人。
筛查是对大量有或没有现有症状的患者进行医学测试，这些患者可能有患上特定疾病的风险。 这些可能的医疗状况和可能的筛查测试的一些示例包括：
- 乳腺癌（乳房X线照相术）
- 前列腺癌（前列腺特异性抗原或 PSA）
- 结肠癌（结肠镜检查）
- 血压（血压测量）
- 高胆固醇（胆固醇斑块）
- 遗传疾病（遗传学小组）
并非每个人都需要在早期进行结肠癌筛查，但具有特定遗传病或家族史的人可能需要评估。 执行测试很昂贵，而且有人侵入。 测试本身可能存在一些风险。 重要的是在根据风险因素和发展疾病的相对可能性以及可用测试的有用性选择合适的人进行测试之间取得平衡。
不是每个人都接受过每种疾病的检测。 熟练的临床医生将了解特定测量的预测试概率，或测试将具有预期结果的概率。
针对特定疾病的筛查针对处于危险中的人群。 为了在尽可能多的人中发现和治疗疾病，测试成本应该是合理的，并且应该避免误报。
阳性和阴性预测值
卫生保健提供者通过两个额外的考虑因素来考虑没有经验的人群中的疾病风险是适当的：PPV 和 NPV.1
阳性预测值 (PPV) 是测试的真阳性结果数除以阳性结果总数（包括假阳性）。 80% 的 PPV 意味着 8 个阳性结果中有 10 个将准确地代表疾病的存在（所谓的“真阳性”），而其余两个数字代表“假阳性”。
阴性预测值 (NPV) 是测试给出的真阴性结果的数量除以阴性结果（包括假阴性）的总数。 NPV 为 70% 意味着十分之七的阴性结果将准确地表示没有疾病（“真阴性”），而其他三个结果将表示“假阴性”，这意味着该人患有疾病但测试错过了它.
PPV 和 NPV 以及普通人群中的疾病频率，可以预测大规模筛查计划的样子。
遗言
了解各种测试的优势有助于有效识别疾病。 如果患者有危及生命的状况，或者他们的潜在疾病有一个关键的窗口可以采取行动，则可能很难权衡准确性因素与测试成本。 那些早期接受医学培训的人可能没有经验和技能来选择适当的测试，这可能导致对测试反应过度的愿望，以免错过诊断。
不幸的是，错误的测试可能会导致额外的测试甚至不当治疗。 熟练的医疗保健提供者将能够帮助有需要的患者进行适当的检查以进行适当的选择。 随着医学科学的进步，我们将能够识别风险因素和个性化测试，以进一步加快诊断和优化治疗的过程。