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La comprensione del valore predittivo negativo (NPV) può creare confusione. Tuttavia, è una parte importante della comprensione della qualità e dell'accuratezza dei test medici. Il valore predittivo negativo ti dice cosa significa se risulti negativo per una malattia. È un indicatore di quanto sia accurato il risultato negativo del test. In altre parole, ti dice quanto è probabile che sia così in realtà non hai la malattia.Il valore predittivo negativo è definito come il numero di veri negativi (persone che risultano negative che non sono infette) diviso per il numero totale di persone che risultano negative. Varia in base alla sensibilità del test, alla specificità del test e alla prevalenza della malattia, come puoi vedere nell'esempio seguente. A causa della dipendenza dalla prevalenza della malattia nella comunità in cui lavorano, capire il valore predittivo negativo è complicato. La maggior parte dei medici non può semplicemente darti un numero per il valore predittivo negativo quando esegui un determinato test, anche se ne conoscono la sensibilità e la specificità.
Esempio
Se un test per la clamidia ha una sensibilità dell'80% e una specificità dell'80% in una popolazione di 100 persone con una prevalenza della clamidia del 10%:
- 8 su 10 risultati positivi veri risultano positivi
- 72 su 90 veri negativi risultano negativi
Su 74 test negativi, 82 sono veri negativi e 2 sono falsi negativi. Pertanto, il VAN sarebbe del 97% (72/74). Il 97% delle persone che risultano negative al test sarebbe effettivamente negativo per la clamidia. Al contrario, se lo stesso test viene somministrato in una popolazione con una prevalenza di clamidia di 40: 32 su 40 veri positivi risultano positivi
40 su 60 veri negativi risultano negativi Su 48 test negativi, 8 sono falsi negativi. Ciò significa che il valore predittivo negativo è 83% (40/48).
In che modo vari fattori influenzano il valore predittivo negativo
Il valore predittivo negativo vagiù quando una malattia diventa più comune in una popolazione. Al contrario, il valore predittivo positivo aumenta.
Allo stesso modo, i test ad alta sensibilità fanno aumentare il valore predittivo negativo. Questo perché ci sono meno falsi negativi. (Più persone che risultano positive risultano positive al test ad alta sensibilità.) Al contrario, i test ad alta specificità sono più importanti per un valore predittivo positivo. Con questi test, meno falsi positivi. Maggiore è la specificità, più persone risultano negative al test negativo.