dr.Carlo Tarozzi - Osteoporosi

Calcolatore per quantificare il valore di un test diagnostico

Raccolta dei dati
Test	Malattia		Totale
	Presente	Assente
Positivo	TP	FP	N(T+)
Negativo	FN	TN	N(T-)
Totale	N(D+)	N(D-)	N

Legenda
TP	True Positive	TN	True Negative
FP	False Positive	FN	False 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.