Подробнее об этом калькуляторе отрицательного прогнозирования

Отрицательная прогностическая ценность теста (NPV) соответствует вероятности того, что у пациента нет заболевания, при условии, что тест у пациента отрицательный.

Как вы вычисляете отрицательную прогностическую ценность теста?

Рассмотрим следующую перекрестную таблицу 2x2 о результатах скринингового теста и наличии заболевания:

• Значение \(TP\) соответствует количеству истинно положительных случаев, когда тест показывает положительный результат для пациентов с этим заболеванием.

• Значение \(FP\) соответствует количеству ложноположительных случаев, когда тест показывает положительный результат для пациентов, не страдающих этим заболеванием.

• Значение \(FN\) соответствует количеству ложноотрицательных случаев, когда тест показывает отрицательный результат для пациентов с этим заболеванием.

• Значение \(TN\) соответствует количеству истинно отрицательных случаев, когда тест показывает отрицательный результат для пациентов, не страдающих этим заболеванием.

Поскольку \(TN + FN\) - это общее количество тех, у кого тест отрицательный, прогностическая ценность отрицательного теста равна

\[\text{NPV} = \displaystyle \frac{TN}{TN + FN}\]

Какие другие показатели связаны с отрицательной прогностической ценностью (NPV)?

При работе с характеристиками теста вам, вероятно, будет интересно узнать о специфика теста , то чувствительность теста , так же хорошо как положительная прогностическая ценность (PPV).

Как рассчитать чувствительность и специфичность, PPV и NPV с помощью Excel

Вам необходимо следовать той же формуле расчета, которая использовалась выше, чтобы вычислить чувствительность и специфичность теста в Excel. Во-первых, вам нужно поместить элементы в форму кросс-таблицы, указанную выше.