الحساسية والنوعية

الحساسية والنوعية في الاختبارات السريرية

تستعمل الاختبارات السريرية لتأكيد أو دحض وجود مرض. تحدد هذه الاختبارات نظرياً بشكل صحيح كل المرضى الذين لديهم المرض، وكذلك تحدد نظرياً بشكل صحيح كل المرضى الذين لا يعانون من المرض . بعبارة أخرى الاختبار المثالي لا يكون أبداً إيجابياً لدى مريض خالي من المرض ولا يكون سلبياً لدى مريض مصاب فعلياً بالمرض، إلا أن معظم الاختبارات السريرية لا تحقق هذه المثالية.

الحساسية والنوعية والمصطلحات الأخرى

المصطلحات التالية أساسية لفهم الجدوى من الاختبارات السريرية:

1. إيجابية حقيقية true positive: المريض الذي يعاني من المرض والاختبار إيجابي.
2. إيجابية كاذبة false positive: المريض الذي لا يعاني من المرض لكن الاختبار إيجابي.
3. سلبية حقيقية true negative: المريض ليس لديه المرض والاختبار سلبي.
4. سلبية كاذبة false negative: المريض لديه المرض لكن الاختبار سلبي

عند تقييم اختبار سريري يستعمل مصطلحي الحساسية والنوعية، وهما مستقلين عن المجتمع الخاضع للاختبار. يستعمل مصطلحي القيمة التنبئية الإيجابية positive predictive value (PPV) والقيمة التنبئية السلبية NPV عند اعتبار قيمة اختبار لسريري وهما معتمدين على انتشار المرض في المجتمع محل الدراسة.

الحساسية Sensitivity

تشير حساسية اختبار سريري إلى قابلية الاختبار على تحديد المرضى الذين لديهم المرض بشكل صحيح.

الحساسية= الإيجابية الحقيقية/ الإيجابيات الحقيقية + السلبيات الكاذبة
الاختبار ذو حساسية 80% يكشف 80% من المرضى من الذين لديهم مرض (الإيجابيات الحقيقية) لكن 20% من المرض لا يكشف (السلبيات الكاذبة). من الواضح أن الحساسية العالية مهمة حينما يستعمل الاختبار لتحديد مرض خطير لكن قابل للعلاج (مثل سرطان عنق الرحم). غربلة مجتمع النساء باختبار لطاخة عنق الرحم اختبار حساس، لكنه ليس نوعياً جداً ونسبة عالية من النساء اللواتي لديهن لطاخة عنق الرحم إيجابية واللواتي يعملن تنظير المهبل لا يجدون في النهاية مرضية مستبطنة.

النوعية Specificity

تشير نوعية اختبار سريري إلى قدرة الاختبار على تحديد المرضى الذي ليس لديهم المرض بشكل صحيح.

النوعية= الإيجابيات السلبية/ السلبيات الحقيقية + الإيجابيات الكاذبة

وبالتالي فإن اختبار ذو نوعية 100% يحدد كل المرضى من دون مرض بشكل صحيح. الاختبار ذو نوعية 80% من المرضى ليس لديهم المرض باختبار سلبي (السلبيات الحقيقية) لكن 20% من المرضى ليس لديم المرض وحدد الاختبار على أنه إيجابي بشكل خاطئ (الإيجابيات الكاذبة).

كما هو مناقش في الأعلى فإن الاختبار ذو الحساسية العالية ونوعية منخفضة يؤدي إلى العديد من المرضى الذين ليس لديهم المرض والذين يقال لهم احتمال أنهم يملكون المرض وهم بالتالي يخضعون لبحث إضافي. الحالة المثالية هي اختبار مضبوط 100% لكنها غير واقعية لذا فإن البديل الجيد هي إخضاع المرضى الإيجابيين مبدئياً في اختبار حساسية عالية/ نوعية منخفضة ثم إلى اختبار ذو حساسية منخفضة/ نوعية عالية. بهذه الطريقة يمكن تحديد كل الإيجابيات الكاذبة تقريباً كسلبيين للمرض بشكل صحيح.

القيمة التنبئية الإيجابية PPV

الـ PPV لاختبار هي نسبة الذين كانوا مفيدين للاختصاصي السريري بحث يجيبون على السؤال: "ما احتمال أن يكون المريض الذي أعطى نتيجة اختبار إيجابية لديه المرض؟"

القيمة التنبئية الإيجابية= الإيجابية الحقيقية/ الإيجابيات الحقيقية + الإيجابيات الكاذبة

القيمة التنبئية السلبية NPV

القيمة التنبئية السلبية لاختبار تجيب عن السؤال: " ما احتمال المريض الذي أعطى نتيجة الاختبار سلبية أن لا يكون لديه المرض؟"

القيمة التنبئية السلبية= السلبيات الحقيقية/ السلبيات الحقيقية + السلبيات الكاذبة

النسبة ratio

مصطلح أخير يستعمل أحياناً للإشارة إلى جدوى الاختبارات وهو نسبة الأرجحية likelihood ratio. وهو بالتعريف ما هي احتمالية (أرجحية) أن المريض الذي لديه اختبارات إيجابية أن يكون لديه المرض مقارنة بالشخص الذي لديه اختبارات سلبية.

نسبة الأرجحية = الحساسية / 1- النوعية

اعتماد PPV و NPV على انتشار المرض

بعكس الحساسية والنوعية فإن PPV و NPV معتمدين على المجتمع المختبر وتتأثر بانتشار المرض. لنأخذ المثال التالي: غربلة للذئبة الحمامية الجهازية SLE في مجتمع عام باستعمال الأضداد المضادة للنواة ANA ذات PPV منخفض بسبب الرقم العالي للإيجابيات الكاذبة التي أنتجته. لكن إذا أظهر مرض علامات SLE (مثل احمرار خدي وألم المفاصل)، فإن PPV الاختبار تزيد لأن المجتمع الذي سحب منه المريض مختلف (من مجتمع عام ذو انتشار SLE منخفض إلى مجتمع مشبوه سريرياً ذو انتشار أعلى بكثير).

يمكن أن نأخذ أيضاً امرأة متقدمة مع عسر تنفس post-partum حيث أن أحد التشاخيص التفريقية هو الصمة الرئوية. اختبار D-dimer سيقيم بالتأكيد في مجتمع المرضى هذا وبالتالي فإن الاختبار ذو PPV منخفضة للصمة الرئوية. لكنه ذو NPV مرتفعة للصمة الرئوية بما أن الـ D-dimer المنخفض من غير المرجح أن يترافق مع الصمة الرئوية.

اعتماد PPV و NPV على انتشار مرض يمكن أن يصور رقمياً: مثلاً فإن مجتمع من 4000 شخص مقسومين بالتساوي بين مرضى ومعافين. اختبار غربلة لكشف الحالة ذو حساسية 99% ونوعية 99%. غربلة هذا المجتمع سينتج 1980 إيجابيات حقيقية و1980 سلبيات كاذبة و 20 مريض اختبروا غلى أنهم إيجابي في حين أنهم لا يملكون المرض و20 مريض اختبروا على أنهم سلبي وهم مرضى. وبالتالي فإن PPV هذا الاختبار 99% لكن إذا كان عدد المرضى في المجتمع فقط 200 وعدد المعافين 3800 فإن عدد الإيجابيات الكاذبة يزيد من 20 إلى 38 وتنخفض PPV إلى 84%.

تؤكد هذه المناقشة بأن القدرة على جعل تشخيص أو غربلة لحالة ما تعتمد على قيمة تمييزية للاختبار وعلى انتشار المرض في المجتمع المدروس. إذا أدخلت البيانات لاختبار ضمن جدول تصادف contingency 2×2 يمكن استعمال اختبار فيشر للعديد من البرامج الإحصائية في حساب الحساسية والنوعية وPPV و NPPV ونسبة الأرجحية.

Receiver operator characteristic curves

منحنى ROC

منحنيات خاصية المشغل المتلقي هي مخطط plot من الإيجابيات الكاذبة مقابل الإيجابيات الحقيقية لكل قيم الـ cutoff. المساحة تحت المنحني للاختبار المثالي هي 1 ولاختبار غير مفيد ليس أفضل من رمي قطعة النقود هي 0.5. المساحة تحت المنحني قياس كلي مفيد لمضبوطية الاختبار ويمكن استعماله للمقارنة بين اختبارات مختلفة (أو معدات مختلفة) مستعملة من قبل نفس الشخص المختبر بالإضافة إلى مضبوطية اختصاصيي التشخيص المختلفين الذين يستعملون نفس مواد الاختبار. يعتبر تحليل ROC متمماً مفيداً لتقدير الحساسية والنوعية في دراسات تقييم الاختبار.