Contenuto
- Usi dei test medici
- Comprensione della sensibilità e della specificità
- Test di confronto
- Valore predittivo positivo e negativo
- Una parola da Verywell
Usi dei test medici
Non appena inizi a dire al tuo medico la costellazione di sintomi che hai, inizieranno a formulare un'ipotesi di quale potrebbe essere la causa in base alla loro educazione, esperienza precedente e abilità. La causa potrebbe essere ovvia. Tuttavia, in alcuni casi, si possono sospettare diverse potenziali malattie. Potrebbero essere necessari ulteriori test per selezionare i contributori sottostanti. La selezione di questi test può basarsi sui concetti di sensibilità e specificità.
Per fare una diagnosi, i medici possono eseguire un esame fisico completo, prelevare campioni di liquidi corporei (come sangue, urina, feci o persino saliva) o eseguire altri esami medici per confermare o rifiutare le loro ipotesi iniziali. Dovrebbero essere evitati test inutili che non possono escludere o escludere determinate malattie. Idealmente, verrà scelto un test in grado di confermare accuratamente la diagnosi sospetta.
Un altro uso dei test medici è nei test di screening forniti per identificare malattie che un determinato gruppo può essere a maggior rischio di sviluppare.Non vengono eseguiti per diagnosticare una malattia, ma per trovarne una che potrebbe non produrre ancora sintomi. Inoltre, i fattori di rischio personali possono aumentare il rischio di un disturbo non identificato e suggerire uno screening precoce o più frequente. Questi fattori includono l'etnia, la storia familiare, il sesso, l'età e lo stile di vita.
Considerare lo scopo di un test in alcune popolazioni richiede un'attenta considerazione sia della sensibilità che della specificità. Questo aiuta sia gli operatori sanitari che i pazienti a prendere le migliori decisioni su test e trattamento.
Comprensione della sensibilità e della specificità
Non tutti i test sono utili per diagnosticare una malattia. Purtroppo, anche la moderna assistenza sanitaria non può sostenere i costi associati ai test illimitati. Un operatore sanitario deve selezionare attentamente il test più appropriato per un individuo in base a specifici fattori di rischio. Scegliere il test sbagliato può essere inutile, uno spreco di tempo e denaro, o addirittura può portare a un test falso positivo, suggerendo la presenza di una malattia che non è effettivamente presente. Consideriamo come queste caratteristiche del test influiscono sul test scelto e sull'interpretazione dei risultati ottenuti.
Quando la ricerca medica sviluppa un nuovo test diagnostico, gli scienziati cercano di capire quanto sia efficace il loro test nell'identificare correttamente la malattia o la condizione bersaglio. Alcuni test potrebbero non trovare una malattia abbastanza spesso nei pazienti che sono veramente malati. Altri potrebbero suggerire erroneamente la presenza di una malattia in qualcuno che è effettivamente sano.
Gli operatori sanitari prendono in considerazione i punti di forza e di debolezza dei test. Cercano di evitare qualsiasi scelta che potrebbe portare a un trattamento sbagliato. Ad esempio, nella diagnosi di un tumore può essere importante non solo avere un'immagine che suggerisca la presenza della malattia, ma un campione di tessuto che aiuti a identificare le caratteristiche del tumore in modo da poter utilizzare la giusta chemioterapia. Sarebbe inappropriato dipendere esclusivamente da un singolo test che non è accurato per identificare la presenza di cancro e quindi iniziare un trattamento che potrebbe non essere effettivamente necessario.
In situazioni in cui un test è meno che certo, è possibile utilizzare più test per aumentare la fiducia di una diagnosi. Due utili misure dei punti di forza diagnostici di un test sono la sensibilità e la specificità. Cosa significano questi termini?
Sensibilità indica la probabilità che un test rilevi una condizione quando è effettivamente presente in un paziente. Si può pensare che un test con bassa sensibilità sia troppo cauto nel trovare un risultato positivo, il che significa che sbaglierà dal lato di non riuscire a identificare una malattia in una persona malata. Quando la sensibilità di un test è alta, è meno probabile che dia un falso negativo. In un test con alta sensibilità, un positivo è positivo.
Specificità si riferisce alla capacità di un test di escludere la presenza di una malattia in chi non ce l'ha, in altre parole, in un test ad alta specificità, un negativo è negativo. Si può pensare che un test con bassa specificità sia troppo desideroso di trovare un risultato positivo, anche quando non è presente, e può fornire un numero elevato di falsi positivi. Ciò potrebbe comportare un test che afferma che una persona sana ha una malattia, anche quando non è effettivamente presente. Maggiore è la specificità di un test, meno spesso troverà in modo errato un risultato che non dovrebbe.
Può sembrare logico evitare sia un falso negativo che un falso positivo. Se la presenza di una malattia viene trascurata, il trattamento può essere ritardato e possono verificarsi danni reali. Se a qualcuno viene detto che ha una malattia che non ha, il costo psicologico e fisico può essere significativo. Sarebbe meglio se un test avesse sia un'elevata sensibilità che un'elevata specificità. Purtroppo non tutti i test sono perfetti. Può essere necessario trovare un equilibrio che corrisponda allo scopo del test all'individuo da valutare.
Test di confronto
Il miglior test (o gruppo di test) per diagnosticare una malattia è chiamato gold standard e può consistere nei test o nelle misurazioni più completi e accurati disponibili. Quando vengono sviluppati nuovi test nella ricerca, saranno confrontati con i migliori test disponibili attualmente in uso. Prima di essere rilasciato per un uso più ampio nella comunità medica, la sensibilità e la specificità del nuovo test vengono derivate confrontando i risultati del nuovo test con il gold standard. In alcuni casi, lo scopo del test è confermare la diagnosi, ma alcuni test vengono anche utilizzati più ampiamente per identificare le persone a rischio per condizioni mediche specifiche.
Selezione si verifica quando un test medico viene somministrato a un'ampia popolazione di pazienti, con o senza sintomi attuali, che possono essere a rischio di sviluppare una malattia specifica. Alcuni esempi di queste potenziali condizioni mediche e dei potenziali test di screening includono:
- Cancro al seno (mammografia)
- Cancro alla prostata (antigene prostatico specifico o PSA)
- Cancro al colon (colonscopia)
- Pressione sanguigna (sfigmomanometria)
- Colesterolo alto (pannello colesterolo)
- Cancro cervicale (pap test)
- Disturbi genetici (pannello genetico)
Non tutti hanno bisogno di essere sottoposti a screening per il cancro al colon in giovane età, ma qualcuno con una specifica condizione genetica o una forte storia familiare potrebbe richiedere la valutazione. È costoso e in qualche modo invasivo eseguire i test. Il test stesso può comportare alcuni rischi. È importante trovare un equilibrio tra la selezione della persona appropriata da sottoporre a test, in base ai fattori di rischio e alla relativa probabilità di avere la malattia, e l'utilità del test disponibile.
Non tutti sono testati per ogni malattia. Un medico esperto capirà la probabilità pre-test di una misurazione specifica o la probabilità che un test abbia un risultato previsto.
Lo screening per malattie specifiche è rivolto alle persone a rischio. Per trovare e trattare una condizione nel maggior numero di persone possibile, i costi del test devono essere giustificati e devono essere evitati i falsi positivi.
Valore predittivo positivo e negativo
È opportuno che gli operatori sanitari considerino i rischi di una malattia all'interno di un gruppo non testato attraverso la lente di due considerazioni aggiuntive: PPV e NPV.
Valore predittivo positivo (PPV) è il numero di risultati positivi corretti di un test diviso per il numero totale di risultati positivi (compresi i falsi positivi). Un PPV dell'80% significherebbe che 8 risultati positivi su 10 rappresenterebbero accuratamente la presenza della malattia (i cosiddetti "veri positivi") mentre i restanti due rappresenterebbero "falsi positivi".
Valore predittivo negativo (NPV) è il numero di risultati negativi corretti forniti da un test diviso per il numero totale di risultati negativi (compresi i falsi negativi). Un NPV del 70% significherebbe che 7 risultati negativi su 10 rappresenterebbero accuratamente l'assenza della malattia ("veri negativi") e gli altri tre risultati rappresenterebbero "falsi negativi", il che significa che la persona aveva la malattia ma il test ha mancato la diagnosi esso.
PPV e NPV, combinati con la frequenza di una malattia nella popolazione generale, offrono previsioni su come potrebbe essere un programma di screening su larga scala.
Una parola da Verywell
Conoscere i punti di forza dei diversi test è utile per identificare efficacemente una malattia. Se un paziente potrebbe avere una condizione pericolosa per la vita o se la sua potenziale malattia ha una finestra critica per agire, può essere difficile bilanciare i fattori di tempestività, accuratezza e costo dei test. Coloro che sono all'inizio della formazione medica potrebbero non aver sviluppato l'esperienza e l'abilità per selezionare test appropriati, e questo può portare a un bisogno reattivo di superare i test per non perdere una diagnosi. Sfortunatamente, il test sbagliato può portare a ulteriori test o addirittura a un trattamento improprio. Gli operatori sanitari qualificati saranno in grado di aiutare un paziente bisognoso a selezionare con giudizio il test appropriato. Con il progresso della scienza medica, saremo in grado di identificare i fattori di rischio e personalizzare i test per accelerare ulteriormente il processo di diagnosi e trattamento ottimale.