Sensitiviteit en specificiteit: verschil tussen versies

k
-/- spaties voor ref (verzoek op WP:VPB)
(versie van InternetArchiveBot van 24 jul 2017 om 17:44 (49539730) teruggeplaatst - incorrect toch?)
k (-/- spaties voor ref (verzoek op WP:VPB))
 
==Ideale test vanuit het standpunt van sensitiviteit en specificiteit==
Een test kan een hoge sensitiviteit (gevoeligheid) hebben, maar vaak vals alarm slaan. De test moet ook specifiek zijn, dat wil zeggen zo veel mogelijk positieve uitslag geven bij de door de test onderzochte ziekte, en zo weinig mogelijk bij afwezigheid van de geteste ziekte. Een ideale test zou een sensitiviteit van 100% moeten hebben (bij alle ziektegevallen is de test positief) en ook een specificiteit van 100% (als de ziekte afwezig is, is de test negatief). Deze 100% accurate test wordt de 'Gouden Standaard' genoemd <ref>{{Aut|J.P.Vandenbroucke, A.Hofman}}: Grondslagen der Epidemiologie. 6e druk. 1999. Elsevier/Bunge, Maarssen</ref> In werkelijkheid is dit nooit het geval, of is zo'n test niet praktisch of te duur.
 
== Uitwerking ==
In de [[20e eeuw|vorige eeuw]] werd een hoge sensitiviteit gezien als een middel om de door de test onderzochte ziekte uit te sluiten, een hoge specificiteit om de [[diagnose]] te stellen. De oorzaak hiervan was een fundamenteel wantrouwen tegen de posttest-waarschijnlijkheden (nakansen) en dus ook voorspellende (predictieve) waarden (positieve voorspellende waarde = nakans bij positief testresultaat, negatieve voorspellende waarde is het complement van nakans bij negatief testresultaat).
 
Sensitiviteit en specificiteit worden dan, bij gebrek aan beter, als constanten geacht. Men vergeet bij deze manier van denken dat men, door het aantal zieken te vermenigvuldigen met een factor de representativiteit van de steekproef negeert en dat dit de oorzaak ervan is dat men geen valide nakans meer kan berekenen. Men veralgemeent dan de invaliditeit van de nakansen terwijl bij een representatieve steekproef de nakansen wel degelijk valide te berekenen zijn.
 
Deze opvatting is in deze eeuw nog in brede kringen verspreid maar een nieuwe opvatting wint veld. De waarde van de nakans wordt voorop gesteld en er is weer vertrouwen in. Meer en meer worden naast de sensitiviteit en de specificiteit de voorspellende waarden vermeld. Bovendien construeerde men al aan het einde van de vorige eeuw maten die een combinatie zijn van sensitiviteit en specificiteit: de [[Likelihood ratio (epidemiologie)|likelihood ratio]]s. Deze likelihood ratios moeten dienen om de nakans te berekenen. Aan deze nakans wordt diagnostisch de hoogste waarde toegekend. Er lijkt zich dus op dit gebied een [[copernicaanse revolutie]] aan het voordoen: van de sensitiviteit en specificiteit naar de posttest-waarschijnlijkheid.