SCREENING TEST

sumattana glangkarn 1

SCREENING TEST

SUMATTANA [email protected]


การคั�ดกรอง (Screening Test)

วิ�ธี การตรวิจสอบในกลุ่��มคันที่ �ยั�งไม�ม อาการ เพื่��อการคั�ดกรองโรคั หร�อคัวิามผิ�ด

ปกต�ของร�างกายัก�อนที่ �จะปรากฏอาการ แลุ่ะอาการแสดง โดยัวิ�ธี

การตรวิจร�างกายัการตรวิจที่างห'องปฏ�บ�ต�การ

การตรวิจโดยัเคัร��องม�อพื่�เศษต�าง ๆ


การวิ�น�จฉั�ยัโรคั (Diagnostic Test)

วิ�ธี การตรวิจเพื่��อสร�ปผิลุ่วิ�าผิ,'ที่ �ม ผิลุ่บวิก จากการ Screening test วิ�าป-วิยัเป.น

โรคัน�/นจร�งหร�อไม� โดยัวิ�ธี การซั�กประวิ�ต�

การตรวิจร�างกายั การตรวิจที่างห'องปฏ�บ�ต�การ

การตรวิจโดยัเคัร��องม�อพื่�เศษต�าง ๆ


ชน�ด Screening Test

การคั�ดกรองป2จจ�ยัเส �ยัง (Screen for Risk Factors) เป.นการคั�ดกรองกลุ่��มคันที่ �ม ป2จจ�ยัเส �ยังต�อการเก�ดโรคัในกลุ่��ม

ประชากรที่��วิไป เช�น การคั�ดกรองผิ,'ที่ �ม ระด�บไขม�นในเลุ่�อดส,ง

การคั�ดกรองโรคั (Screen for Disease) เป.นการคั�ดกรองโรคัในกลุ่��มคันที่ �ม ป2จจ�ยัเส �ยัง


หลุ่�กเกณฑ์5พื่�จารณาการคั�ดกรองโรคั

โรคัที่ �จะคั�ดกรอง- โรคัที่ �ร�นแรง- โรคัที่ �สามารถตรวิจพื่บได'ก�อนปรากฏอาการ- โรคัที่ �พื่บต�/งแต�ระยัะแรกเร��มการพื่ยัากรณ5โรคัจะด - อ�ตราคัวิามช�กของโรคัส,ง

วิ�ธี การคั�ดกรอง เหมาะสม ง�ายั ไม�แพื่ง ใช'เวิลุ่าน'อยั


Evaluation of proficiency of test

Precision (or Repeatability or Reliability) is the ability of

a measurement to give consiste nt results on repeated trials

Validity (or Accuracy) is the ability of a measuring instrume

nt to give a true value. Validity c an be evaluated only if there exi sts an accepted and independe

nt (gold standard) method for c onfirming the condition.


SENSITIVITY and SPECIFICITY

Sensitivity is the ability of a test to give positive results in a

group of persons with the disea se (True positive)

Specificity is the ability of a test to give negative results in a gro up of persons without the disea se (True negative)


Screening test

True situationScreening test result Disease Non-disease

Total

Positive a (TP) b (FP) a+b

Negative c (FN) d (TN) c+d

Total a+c b+d N


SENSITIVITY and SPECIFICITY

Sensitivity = TP 100x = a x 100

TP + FN a + c

Specificity = TN 100 = 100d x TT T T T++


ACCURACY

Accuracy = TP+ TN 100x

Grand total = a + b T

100

a + b + c + d


Conditions that requires high

sensitivity test The disease is fatal if missed. If it is d

etected at an early stage, the patient s would have high probability of survi

ving, or getting cured. The disease has the high potential of

spread to other people if not detected.

The confirmatory test is available for those who have screened as positive.


Conditions that requires high specificity

test The false positive will give fatal

impression for the persons screened.

The disease is not yet detected by other method, or the diagno sis has to be done through mor

e painful or more complicated methods such as liver biopsy.


Example: A pregnancy test is administered to 100 pregnant

- women and 100 non pregnant -women, the result are shown:

Test result Pregnant Non-pregnant

+ 95 2

- 5 98

Total 100 100


Sensitivity , Specificity and

Accuracy Sensitivity = 95 100x

= 95 % 100

Specificity =98 100 = T98

100 Accuracy = 9598 =

965. % 100 100+


Example: TTTTT TTTTTTTTT test, A, B and C were app

1000lied to , patients witT TTTTTTTT T TTTTTTT TTTTTTTTTT TT TTT TTTTT TT TTT

cose tolerance tests) an d to 3,000 persons free o

f diabetes. Test A 90yielded positive results in 0 1200diabetics and , non diabe

tics. Test B 600gave positive results in

diabetics and 300 non diabetics. Test C waspositivein850diabeticsand450nondi abeti cs.


Results of Test A

Test A DM Non-DM Total

+ 900 1,200 2,100

- 100 1,800 1,900

Total 1,000 3,000 4,000


Results of Test B

Test B DM Non-DM Total

+ 600 300 900

- 400 2,700 3,100

Total 1,000 3,000 4,000


Results of Test C

Test C DM Non-DM Total

+ 850 450 1,300

- 150 2,550 2,700

Total 1,000 3,000 4,000


Competency of the Tests

Test A B C

Sensitivity (%) 90.0 60.0 85.0

Specificity (%) 60.0 90.0 85.0

Accuracy (% 67.5 82.5 85.0


Test A : Best when we want a highly sensitive test

Test B : Best when we want a highly specificity test

Test C : Most valid of the three because it has high both in sens

itivity and specificity.

Competency of theTests


Ability to detect unrecognized disease a

nd estimation of numbe r of cases in the populat

ion Predictive value หมายัถ9ง คั�าคัาดที่:านายัผิลุ่ ของการเป.นโรคัที่ �น�าจะเก�ดข9/น ตามผิลุ่การที่ดสอบ

ที่ �ได' Positive predictive value : คั�าที่ �แสดง

ถ9งโอกาสของบ�คัคัลุ่ซั9�งผิลุ่การที่ดสอบเป.นบวิก จะป-วิยัเป.นโรคัจร�งเที่�าไร

Negative predictive value : คั�าที่ �แสดง ถ9งโอกาสของบ�คัคัลุ่ซั9�งผิลุ่การที่ดสอบเป.นลุ่บ จะ

ปราศจากโรคัจร�งเที่�าไร


PPV & NPV

Positive predictive value (PPV)

= a x 100 a + b

Negative predictive value (NPV)

= d x 100 c + d


Example: A test with sensitivity 95% and

specificity 95% is applied to a population 0f 10,000

with estimated prevalence of a specified

disease 10%Find : 1. Positive predictive value

2. Negative predictive value 3. Efficiency of the test 4. % False positive of the positive

test(to be used for mass screening

purpose)


Calculation :

Total population = 10,000Prevalence of disease = 10%Estimate sick persons = 0.1 x 10,000

= 1,000 (a + c)Estimate non-sick =10,000 – 1,000

= 9,000 (b + d)


Calculation (Cont.):

From sick persons:Sensitivity of the test = 95%True positive persons = 0.95 x 1,000

= 950 (a)False negative persons = 1,000 - 950

= 50 (c)



From non sick persons:Specificity of the test = 95%True negative persons = 0.95 x 9,000

= 8,550 (d)False positive persons = 9,000 – 8,550

= 450 (b)


Result of Analysis of a Screening test

True situation Screening test result Disease Non-disease

Total

Positive 950 450 1,400

Negative 50 8,550 8,600

Total 1,000 9,000 10,000


Positive predictive value =950 x 100

1,400= 67.9%

Negative predictive value= 8,550 x 100

8,600= 99.4%



Accuracy of the test = 950 + 8,550 x 100

10,000= 95.0%

False Positive of the positive test = 450 x 100

1,400= 32.1% (100-67.9)



Example: From the previous example, suppose that the prevalence of the

specified disease in the study population is 50% Find : 1. Positive predictive

value2. Negative predictive

value 3. Efficiency of the test 4. False positive of the test


Calculation :

Total population = 10,000Prevalence of disease = 50%Estimate sick persons = 0.5 x 10,000

= 5,000 (a + c)Then non-sick persons =10,000 – 5,000

= 5,000 (b + d)



From the group of sick persons:Sensitivity of the test = 95%True positive persons = 0.95 x 5,000

= 4,750 (a)False negative persons = 5,000 – 4,750

= 250 (c)



From the group of non-sick persons:Specificity of the test = 95%True negative persons = 0.95 x 5,000

= 4,750 (d)False positive persons = 5,000 – 4,750

= 250 (b)


Result of Analysis of a Screening test

True situation Screening test result Disease Non-disease

Total

Positive 4,750 250 5,000

Negative 250 4,750 5,000

Total 5,000 5,000 10,000


Positive predictive value = 4,750x 100

5,000= 95.0%

Negative predictive value= 4,750 x 100

5,000 =

95.0%



Accuracy of the test = 4,750 + 4,750 x 100

10,000= 95.0%

False Positive of the positive test = 250 x 100

5,000= 5% (100-95)



Screening and Prevalence

When the same test is used for screening in populations with higher prevalence of disease,

the lower false positives would be obtained.


จงหาคั�า Positive predictive value เม��อน:าการที่ดสอบที่ �ม คั�ณสมบ�ต�ต�อไปน /มาใช'ในช�มชนที่ �ม อ�ตราคัวิามช�กของโรคัต�างก�น

Test 1 ม Sensitivity 95% แลุ่ะ Specificity 95%

Test 2 ม Sensitivity 98% แลุ่ะ Specificity 98%Prevalence

(%)Positive predictive value

Test 1 Test 2

0.1 ? ?

1.0 ? ?

2.0 ? ?

5.0 ? ?

50.0 ? ?


Test 1 ม Sensitivity 95% แลุ่ะ Specificity 95%

Test 2 ม Sensitivity 98% แลุ่ะ Specificity 98%Prevalenc

e(%)

Positive predictive value

Test 1 Test 2

0.1 1.9 4.61.0 16.1 33.12.0 27.9 50.05.0 50.0 72.0

50.0 95.0 98.0


Bayes’ Theorem

Positive predictive value= (Prevalence) (Sensitivity)

(Prev) (Sen.) + (1- Prev) (1-Spec)

Negative predictive value= (1-Prevalence) (Specificity)

(1-Prev) (Spec.) + (Prev) (1-Sens)


Results of screening test with Sensitivity 95% and Specificity 99%used in populations with various levels of prevalencePrev (%)

Test resul

t

Disease Total PPV Efficiency+ -

1 +-

total

991

100

49594059900

59494061000

0

? ?

2 +-

total

1982

200

49093109800

68893121000

0

? ?


Prev (%)

Test resul

t


5 +-

total

4955

500

47590259500

97090301000

0

? ?

10 +-

total

99010

1000

45085509000

144085601000

0

? ?

10 +-

total

495050

5000

25047505000

520048001000

0

? ?


Results of screening test with Sensitivity 95% and Specificity 99%used in populations with various levels of prevalencePrev (%)

Test resul

t


1 +-

total

991

100

49594059900

59494061000

0

16.67

93.06

2 +-

total

1982

200

49093109800

68893121000

0

28.78

95.08


Prev (%)

Test resul

t


5 +-

total

4955

500

47590259500

97090301000

0

51.10

95.20

10 +-

total

99010

1000

45085509000

144085601000

0

68.75

95.40

10 +-

total

495050

5000

25047505000

520048001000

0

95.19

97.00


Criteria for screening program

The condition should be an important health problem.

The screening test should be acceptable to the general population.

The test should have minimal (if any) side effects.

Validity and reliability must be satisfactory.

There must be a good confirmatory test.


Criteria for screening program

There must be an effective treatment.There must be resources and facilities

for treatment.It must give a reasonable yield.There must be the evidence that early

detection and treatment reduce morbidity and mortality

The expected benefit from the program exceed the risk of adverse effect from the screening.


Type of error that can happen after making a

decisionTrue positive(Sensitivity)

Correct decision

False positive, Type II error ()

Error of commission Proportion of well persons diagnosed as

sickFalse negative, Type I error ()

Error of omission

Proportion of sick persons diagnosed as

well

True negative(Specificity)

Correct decision


Documents

SCREENING TEST