Negativ forutsigbar verdi
Den negative prediktive verdien er definert som antall ekte negativer (personer som tester negative som ikke er infisert) divideres med totalt antall personer som tester negativt. Det varierer med test følsomhet, test spesifisitet og sykdom prevalens som du kan se i eksemplet nedenfor. På grunn av avhengigheten av sykdomsprevalens i samfunnet hvor de jobber, er det vanskelig å finne ut den negative prediktive verdien. De fleste leger kan ikke bare gi deg et tall for den negative prediktive verdien når du går inn for en gitt test - selv om de vet følsomheten og spesifisiteten.
Alternativ stavemåte: NPV
Et eksempel
Hvis en klamyditest har 80% sensitivitet og 80% spesifisitet hos en befolkning på 100 med en klamydia-prevalens på 10%:8 av 10 sanne positive test positive
72 av 90 sanne negativer test negative
Av 74 negative tester er 82 sanne negativer og 2 er falske negativer. Derfor vil den negative prediktive verdien (NPV) være 97% (72/74). 97% av de som tester negativ, ville faktisk være negative for klamydia. I motsetning dersom den samme testen er gitt i en befolkning med en klamydia-prevalens på 40: 32 av 40 sanne positive test positive
40 av 60 sanne negativer test negative Av 48 negative tester er 8 falske negativer. Det betyr at den negative prediktive verdien er 83% (40/48).
Hvordan ulike faktorer påvirker negativ prediktiv verdi
Negativ prediktiv verdi går ned som en sykdom blir mer vanlig i en befolkning. I motsetning til dette øker positiv prediktiv verdi.På samme måte gjør høy følsomhetstest den negative prediktive verdiøkningen. Det er fordi det er færre falske negativer. (Flere personer som er positive test positive på en høy følsomhetstest) I motsetning er høye spesifisitetstester viktigere for positiv prediktiv verdi. Med disse testene, færre falske positiver. Jo høyere spesifisitet, jo flere personer som er negative test negative.