Areej Al Fattani
Areej Al Fattani

@AreejFattani

8 تغريدة 213 قراءة Mar 29, 2022
🔸في الأبحاث التشخيصية كثيرًا ما نستخدم هذة المصطلحات sensitivity الحساسية و specificity النوعية، لتقييم دقة الاختبارات التشخيصية سواءً كانت تحليل مخبري او أشعة. شرح مبسط هنا
#احصاء 🧵
🔸سأبدأ ببعض التعريفات :
True positive : الأشخاص المصابين وتحليلهم إيجابي
True negative : الأشخاص الغير المصابين وتحليلهم سلبي
False positive: الأشخاص الغير مصابين ولكن تحليلهم إيجابي
False negative: الأشخاص المصابين ولكن تحليلهم سلبي
🔸 الآن الحساسية Sensitivity تعبر عن مقدرة الإختبار التشخيصي لإعطاء نتيجة إيجابية عند الأشخاص المصابين بالمرض.
ونحسبها بقسمة True positive على total diseased
الإختبار ذو الحساسيه العالية high sensitivity اذا كانت نتيجته سلبية معناها نستبعد وجود المرض
🔸بينما النوعية specificity تعبر عن مقدرة الإختبار التشخيصي لإعطاء نتيجة سلبية عند الأشخاص الغير المصابين بالمرض.
ونحسبها بقسمة True negative على total non diseased
الإختبار ذو النوعية العالية very specific اذا كانت نتيجته إيجابية سنتوقع وجود المرض
🔸وللعلم فإن هناك إرتباط بين sensitivity و specificity فإذا كان أحدهما مرتفع سينخفض الأخر ، في الواقع لا يوجد إختبار متفوق في النوعين معا.
لذلك عند إختيار تحليل معين بغرض التشخيص يجب ان نعرف الآثار المترتبه على دقة التحليل ومزاياه
🔸مثال: لتشخيص سرطان الثدي يستخدم mammogram ذو الحساسية العالية بغرض المسح screening والذي يعطي أقل نسبة من False negative
وبالتالي سنزيد من قدرتنا عن الكشف المبكر ، وايضا تكلفته أقل ومناسب لأغلبية النساء
🔸ولكن لتأكيد التشخيص confirmation نستخدم الخزعة biopsy ويعتبر very specific وهو اجراء تدخلي ومكلف أكثر ولكن نتيجته أكيدة لانه يعطي أقل نسبة من false positive
@rattibha لو سمحت ، شكرًا

جاري تحميل الاقتراحات...