Geben Sie die vier Felder Ihrer 2×2-Tabelle ein und erhalten Sie Sensitivität, Spezifität, Vorhersagewerte, Likelihood-Ratios und Genauigkeit, jeweils mit einem 95%-Konfidenzintervall. Ihre Zahlen verlassen den Browser nie.
Sensitivität und Spezifität gehören zum Test. Vorhersagewerte nicht, sie verschieben sich damit, wie häufig die Krankheit ist. Das richtige Paar mit Intervallen zu berichten, erwartet ein Gutachter.
Studien zur diagnostischen Genauigkeit folgen STARD, das Sensitivität und Spezifität mit 95%-Konfidenzintervallen erwartet. Hier bekommen Sie beides.
Geben Sie eine Prävalenz für Ihr Setting ein und das Tool drückt die Vorhersagewerte dafür neu aus, der klassische Grund, warum ein starker Test in der Praxis enttäuscht.
Likelihood-Ratios fassen Sensitivität und Spezifität zu einer Zahl zusammen, die Sie auf einen einzelnen Patienten anwenden können, und sie kommen hier mit Intervallen.
ROC-Kurven, optimale Cut-offs, der Vergleich zweier Tests und gepaarte oder geclusterte Designs brauchen mehr als eine 2×2. Rigoras Statistik-Service liefert die Analyse, die Abbildungen und das Reporting, erstellt von einem publizierenden Arzt-Wissenschaftler.
Sensitivität ist der Anteil der Erkrankten, die positiv testen. Spezifität ist der Anteil der Gesunden, die negativ testen. Beide sind Eigenschaften des Tests und hängen nicht davon ab, wie häufig die Krankheit ist.
Vorhersagewerte beantworten die Frage des Patienten, habe ich bei meinem Ergebnis die Krankheit, und das hängt davon ab, wie häufig die Krankheit ist. Derselbe Test hat in einem Screening mit niedriger Prävalenz einen niedrigeren positiven Vorhersagewert als in einer Klinik mit hoher Prävalenz.
Eine Likelihood-Ratio fasst Sensitivität und Spezifität zu einer Zahl zusammen, die angibt, wie stark ein Ergebnis die Krankheitschance verändert. Eine positive Likelihood-Ratio über 10 oder eine negative unter 0,1 gilt oft als starke Evidenz.
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