醫學測試的敏感性和特異性概述
在醫療保健和醫學研究的背景下，術語敏感性和特異性可以用來指對結果的置信度和條件測試的有用性。 了解這些術語以及如何使用它們來選擇適當的測試並解釋所獲得的結果。
醫學檢驗用途
一旦您開始告訴醫生您有一系列症狀，他或她就會根據他們的教育程度、先前的經驗和技能開始製定和診斷可能的原因的假設。 原因可能是顯而易見的。 然而，在某些情況下，可能存在幾種可能的病症。 可能需要進行額外的測試來找出根本原因。 這些測試的選擇可能取決於敏感性和特異性的概念。
為了做出診斷，醫生可能會進行全面的體檢，採集體液樣本（例如血液、尿液、糞便，甚至唾液），或進行其他醫學測試以證實或否定他們最初的假設。 應避免無法控製或排除的無用測試。 理想情況下，將選擇能夠準確確認疑似診斷的測試。
醫學測試的另一個用途是進行篩查測試，以識別特定群體可能感染高風險的疾病。 它們不是為了診斷疾病，而是為了尋找可能尚未產生症狀的測試。 此外，個人風險因素可能會增加不明疾病的風險，建議儘早或更頻繁地進行篩查。 這些因素包括種族、家族史、性別、年齡和生活方式。
考慮在某些人群中進行測試的目的需要仔細考慮敏感性和特異性。 這有助於醫療保健提供者和患者做出有關檢測和治療的最佳決策。
了解敏感性和特異性
並非所有測試都有助於診斷該疾病。 不幸的是，現代醫療保健也無法承擔無限制檢測的相關費用。 醫療保健提供者必鬚根據已確定的風險因素仔細選擇最適合個人的測試。 選擇錯誤的測試可能毫無用處或浪費時間和金錢，或者可能導致測試呈假陽性，表明疾病並不真正存在。 讓我們考慮這些測試特徵如何影響所選測試並解釋獲得的結果。
當醫學研究開發出新的診斷測試時，科學家們試圖了解他們的測試在正確識別目標疾病或病症方面的有效性。 對於已經患有疾病的患者，某些測試可能無法足夠頻繁地發現疾病。 其他人可能會錯誤地指出已經健康的人患有某種疾病。
醫療保健專業人員會考慮測試的優點和缺點。 他們盡力避免任何可能導致錯誤治療的選擇。 例如，在診斷患有癌症的人時，不僅需要指示疾病存在的圖像，而且還需要有助於表徵腫瘤的組織樣本，以便可以使用正確的化療。 僅依靠一項不准確的測試來確定癌症的存在，然後開始實際上可能不需要的治療是不合適的。
如果一項測試不如某些測試，則可以使用多項測試來增加診斷的可信度。 檢測診斷強度的兩個有用衡量標準是敏感性和特異性。 這些術語是什麼意思？
敏感性是指當患者體內已經存在某種狀況時，測試檢測到該狀況的可能性有多大。 人們可能會認為，低靈敏度的檢測在發現陽性結果時過於謹慎，這意味著它可能會犯錯誤，無法識別疾病。 當測試的靈敏度較高時，出現假陰性的可能性較小。 在靈敏度高的測試中，陽性就是陽性。
特異性是指測試排除未患有某種疾病的人存在該疾病的能力。 也就是說，在準確度較高的測試中，陰性就是陰性。 特異性低的測試可以被認為是對發現陽性結果過於興奮，即使它不存在，並且可能會給出大量假陽性結果。 這可能會導致測試表明健康人患有疾病，即使這種疾病實際上並不存在。 測試的特異性越高，錯誤地搜索不應達到的結果的可能性就越小。
避免陰性陽性和假陽性似乎是合乎邏輯的。 如果錯過某種疾病，治療可能會被延誤，並可能造成真正的傷害。 如果有人被告知自己患有某種疾病，心理和身體上的損失不會很大。 如果測試靈敏度高、特異性高那就更好了。 不幸的是，並非所有測試都是完美的。 可能有必要找到一個平衡點，使測試目的與被評估的個人相匹配。
比較測試
診斷疾病的最佳測試（或測試組合）稱為金標準。 該測試可能包括最全面、最準確的測量或可用測試。 當研究中開發出新的測試時，它們將與當前使用的最佳測試進行比較。 在醫學界廣泛使用之前，新測試的敏感性和特異性是通過將新測試的結果與金標准進行比較得出的。 在某些情況下，測試的目的是確認診斷，但有些測試也更廣泛地用於識別有患特定疾病風險的人。
篩查是指對大量當前有或沒有症狀、可能有患某種特定疾病風險的患者進行醫學檢查。 這些可能的醫療狀況以及可能的篩查測試的一些示例包括：
- 乳腺癌（乳腺成像）
- 前列腺癌（前列腺特異性抗原，或 PSA）
- 結腸癌（結腸鏡檢查）
- 血壓（血壓測量）
- 高膽固醇（膽固醇斑）
- 遺傳性疾病（遺傳小組）
並非每個人都需要在早期接受結腸癌篩查，但具有特定遺傳狀況或明顯家族史的人可能需要進行評估。 進行該測試的成本很高，而且對人體有侵入性。 測試本身可能存在一些風險。 根據風險因素和患病的相對可能性選擇合適的接受檢測者與現有檢測的有用性之間取得平衡非常重要。
並非每個人都接受過每種疾病的檢測。 熟練的臨床醫生將了解給定測量的預測試概率，或測試產生預期結果的概率。
特定疾病篩查針對的是高危人群。 為了發現並治療盡可能多的人的病症，檢測成本必須合理，並且必須避免誤報。
陽性和陰性預測值
對於醫療保健提供者來說，通過另外兩個考慮因素（PPV 和 NPV）來考慮沒有經驗的隊列中的疾病風險是適當的。1
陽性預測值 (PPV) 是測試的正確陽性結果數除以陽性結果總數（包括假陽性）。 PPV 為 80% 意味著 8 個陽性結果中的 10 個將準確代表疾病的存在（所謂的“真陽性”），而其餘 XNUMX 個數字代表“假陽性”。
陰性預測值 (NPV) 是測試給出的真陰性結果數除以陰性結果總數（包括假陰性）。 NPV 為 70% 意味著十分之七的陰性結果將準確代表不存在疾病（“真陰性”），另外 7 個結果將代表“假陰性”，這意味著該人患有該疾病，但測試未能診斷出該疾病。
PPV 和 NPV 以及普通人群的疾病頻率為大規模篩查計劃提供了預測指標。
遺言
了解不同測試的優勢對於有效識別疾病很有用。 如果患者患有危及生命的疾病，或者他們的潛在疾病具有關鍵的作用窗口，則可能很難平衡檢測的準確性和成本因素。 那些早期接受醫學培訓的人可能還沒有發展出選擇適當測試的經驗和技能，這可能會導致本能地過度測試以避免錯過診斷。
不幸的是，錯誤的測試可能會導致額外的測試甚至不當的治療。 熟練的醫療保健提供者將能夠幫助有需要的患者做出適當檢查的正確選擇。 隨著醫學科學的進步，我們將能夠識別風險因素並進行個性化檢測，以進一步加快最佳診斷和治療的過程。