I termini sensibilità e specificità sono usati nella verifica delle ipotesi. La rilevanza dei due può differire a seconda del tipo di studio. Il test desiderabile dovrebbe essere in grado di fornire risultati con una sensibilità del 100% e una specificità del 100%. Tuttavia, in pratica, questo è difficile da raggiungere. Il più delle volte, il commercio tra i due è vitale per costruire una base ragionevole per la fattibilità a lungo termine dei risultati del test. Di conseguenza, l'enfasi principale è sulla differenza tra sensibilità e specificità.
Sensibilità vs Specificità
La differenza tra Sensibilità e Specificità è La sensibilità riguarda principalmente il calcolo della probabilità di veri positivi. La specificità, d'altra parte, riguarda principalmente il calcolo della probabilità di veri negativi. Questa è la distinzione cruciale tra sensibilità e specificità. Tuttavia, in pratica, è impossibile raggiungere il 100% di sensibilità e specificità.
La sensibilità è una metrica che determina la probabilità di veri positivi. Per dirla in altro modo, questa funzione di test si occupa principalmente di trovare i membri del campione che sono veramente positivi sulla proprietà da testare. In un test pratico, il raggiungimento del 100% di sensibilità è irraggiungibile poiché rimuove la parte scartata per errore. Di conseguenza, l'obiettivo è raggiungere una sensibilità estremamente elevata; un test altamente sensibile è estremamente affidabile.
La specificità è un parametro che determina la probabilità di effetti negativi. L'obiettivo di questa misurazione è identificare i membri del campione che sono veramente negativi sulla proprietà da testare. Inoltre, nei test medici e chimici, la specificità è essenziale. Nei test medici, è più vitale confermare che una persona non ha la condizione piuttosto che scoprire se ce l'ha o meno.
Tabella di confronto tra sensibilità e specificità
| Parametri di confronto | sensibilità | Specificità |
| Definizione | La sensibilità è una metrica che determina la probabilità di un risultato positivo del test. | La probabilità che qualcosa venga trovato falso è misurata dalla specificità. |
| Valore al 100% | Ogni persona con la malattia viene correttamente identificata da un test con sensibilità al 100%. | Ogni persona che non ha la condizione è opportunamente identificata da un test con specificità del 100%. |
| Calcolo | Sensibilità = N. di veri positivi/ [N. di veri positivi + N. di falsi negativi] | Specificità = N. di veri negativi/ [N. di veri negativi + N. di falsi positivi] |
| Probabilità | Probabilità di effettivi positivi. | Probabilità di effettivi negativi. |
| Esempi | Test ad alta sensibilità per il rilevamento di ELISA simile all'AIDS. | Test ad alta sensibilità per il rilevamento del Western blot simile all'AIDS. |
Cos'è la sensibilità?
La frequenza con cui viene identificata la positività alla malattia tra i pazienti indica sensibilità. In effetti, la sensibilità conferma che i risultati di laboratorio sono accettabili durante i test sui pazienti per condizioni o malattie specifiche.
Il test di una persona malata può portare a risultati positivi o negativi. Il vero positivo è l'esito positivo, mentre un falso negativo è una conseguenza negativa. A causa di questo risultato indesiderabile, una persona malata viene erroneamente riconosciuta come sana. Il test di una persona sana può produrre risultati sia positivi che negativi. Il risultato negativo è un vero negativo, mentre il risultato positivo è un falso positivo in questo caso. Come risultato di questa buona scoperta, una persona sana viene erroneamente classificata come malata.
La seguente formula viene utilizzata per calcolare la sensibilità (in percentuale):
Sensibilità = [(TP/TP+FN)] x 100
I risultati falsi positivi non vengono presi in considerazione quando si calcola la sensibilità di un test perché vengono utilizzate le informazioni provenienti da pazienti con malattia associata al 100%. Un test con una sensibilità del 100% non può produrre risultati falsi negativi. Ciò implica che ogni paziente affetto dalla malattia otterrà un risultato positivo del test. Tutti i risultati negativi in un test con una sensibilità del 100% saranno veri negativi. Poiché i risultati negativi eliminano la malattia, questo tipo di test è ideale per l'uso come strumento di screening. E d'altra parte, i risultati positivi possono includere sia reali che falsi positivi
Che cos'è la specificità?
La specificità o caratteristica di un test eseguito è quante persone senza le malattie per le quali è stato progettato sono negative (in assenza di una malattia). Dimostra che qualcuno che non ha la condizione è descritto in modo appropriato dal test.
La seguente formula viene utilizzata per calcolare la specificità (in percentuale):
Specificità = [(TN/TN+FP)] x 100
Non ci sono risultati falsi positivi in un test con specificità del 100%. Nelle persone sane, quindi, il test è sempre negativo. I risultati positivi sono generalmente positivi. Tuttavia, i risultati in genere comportano falsi negativi, che non sono stati considerati nell'analisi. Poiché i risultati positivi sono sempre corretti, viene utilizzato un test di specificità del 100% per confermare la diagnosi.
Si consiglia di utilizzare un test con una sensibilità del 100% quando esiste la possibilità di un problema. Il paziente non ha la malattia se il risultato è negativo. Se il risultato è positivo, è necessario eseguire un test specifico al 100%. Quando il risultato è negativo, i risultati del test precedente erano falsi. L'individuo sarà comunque affetto dalla malattia se il risultato è positivo.
Principali differenze tra sensibilità e specificità
Conclusione
Le misure statistiche della sensibilità e della specificità di un test sono indicate rispettivamente come sensibilità e specificità. Sono comunemente usati in campo medico. Cioè, calcolano le possibilità che qualcosa sia positivo o negativo una volta che è stato testato. Inoltre, entrambi sono espressi in percentuale. Inoltre, raggiungere il 100% di sensibilità o specificità è quasi impossibile.
Quando si sospetta una condizione, è ideale utilizzare una combinazione di un test con una sensibilità del 100% e un test con una specificità del 100%. Il test ELISA per il rilevamento dell'AIDS ha un'elevata sensibilità. Il Western blot test ha un'elevata specificità per la diagnosi dell'AIDS.
