Подробнее об этом положительном калькуляторе прогнозирующих ценностей

Положительное прогнозирующее значение Тест (PPV) соответствует вероятности того, что пациент имеет заболевание, учитывая, что пациентные испытания положительные.

Как вы рассчитываете тест на PPV?

Проверьте следующие 2x2 Crosstabulation о результатах теста скрининга и наличием заболевания:

• Значение \(TP\) соответствует количеству истинных положительных случаев, которое является когда тест показывает положитель для пациентов с условием.

• Значение \(FP\) соответствует количеству ложных положительных случаев, которое заключается в том, когда тест показывает положительный результат для пациентов, у которых нет условия.

• Значение \(FN\) соответствует количеству ложных негативных случаев, которое является когда тестовые показывает отрицательный для пациентов с условием.

• Значение \(TN\) соответствует количеству истинных негативных случаев, которое заключается в том, когда тест показывает отрицательный для пациентов, у которых нет условия.

Поскольку \(TP + FP\) - общее количество тех, кто тестирует положительное, положительное прогнозирующее значение теста

\[\text{PPV} = \displaystyle \frac{TP}{TP + FP}\]

Какие другие связанные метрики к позитивной предсказательной ценности?

При работе с характеристиками теста вы, вероятно, собираетесь заинтересовать знать о Специфиционность теста , то чувствотельнность теста , так же хорошо как Отрицательное предсказательное значение (NPV).

Как рассчитать чувствительность и специфичность в Excel

Вам необходимо следовать той же формулой расчета, используемой выше, чтобы вычислить чувствительность и специфичность теста в Excel.Во-первых, вам нужно поставить элементы в форму Crosstabulation, указанную выше.