Osteoporosi (anno 27°)
Raccolta bibliografica PubMed a cura di C.Tarozzi  (novembre 2022)
Calcolatore per quantificare il valore di un test diagnostico
Raccolta dei dati
TestMalattiaTotale
 PresenteAssente 
PositivoTPFPN(T+)
NegativoFNTNN(T-)
TotaleN(D+)N(D-)N
Legenda
TPTrue Positive TNTrue Negative
FPFalse Positive FNFalse Positive
N(D+)pazienti con malattia N(D-)pazienti senza malattia
N(T+)pazienti con test positivo N(T-)pazienti con test negativo
N Totale pazienti (TP+TN+TN+FN)
Definizioni
L'ACCURATEZZA di un test è la quantità di diagnosi corrette (TP + TN) / N
La SENSIBILITA' di un test è la frazione dei soggetti malati che risultano positivi al test TP / N(D+)
La SPECIFICITA' di un test è la frazione dei soggetti non malati che risultano negativi al test TN / N(D-)
Il VALORE PREDITTIVO DI UN TEST POSITIVO di un test è la la probabilità che la malattia sia presente in caso di test positivo TP / N(T+)
Il VALORE PREDITTIVO DI UN TEST NEGATIVO di un test è la la probabilità che la malattia non sia presente in caso di test negativo TN / N(T-)
Introduci i tuoi dati
Veri positivi Falsi positivi Veri negativi Falsi negativi
Parametri della tua popolazione
N(D+) N(D-) N(T+) N(T-)
Totale casi N
I risultati dei tuoi dati
Sensibilità
%
Specificità
%
Accuratezza
%
Valore predittivo di
un test positivo
%
Valore predittivo di
un test negativo
%
La sensibilità e specificità sono indici largamente accettati per giudicare la performance di un test.  Hanno il vantaggio di essere indipendenti dalla prevalenza della malattia nella popolazione.
L'accuratezza dipende dalla prevalenza della malattia nella popolazione. Due test con la stessa accuratezza possono essere molto diversi, perchè la proporzione di veri positivi e veri negativi può essere molto diversa.
Il valore predittivo di un test positivo e negativo dipendono dalla prevalenza della malattia nella popolazione, per cui i dati ricavati su una popolazione possono non essere applicabili ad un gruppo diverso.