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Differenze tra versione Mobile e versione Desktop
OBIETTIVO:
apprendere, per mezzo di un esempio, gli effetti su sensibilità e specificità quanto due test applicati in parallelo vengono interpretati con modalità OR o AND
individuare le situazioni pratiche in cui è preferibile l'una o l'altra interpretazione
Proseguiamo l'Unità precedente ed esaminiamo una simulazione-esempio di applicazione di due test in parallelo.
In questa simulazione, esamini una popolazione di 6000 bovini, applicando su ciascuno di essi due test (TEST1 e TEST2). Per rendere efficace l'esempio, supponiamo che tu conoscsa già lo stato reale di ciascuno dei 6000 animali (cosa che non avviene mai nella pratica!). In particolare, sai che 300 di essi sono ammalati, ed i restanti 5700 sono sani.
Una volta effettuati i test, ordini i dati ottenuti in un database in un foglio di calcolo, di cui viene riportato qui sotto u estratto (nella versione Desktop è disponibile anche il foglio di calcolo completo). Come vedi, nel database ogni riga rappresenta un animale, mentre ogni colonna contiene una variabile. Nota che i dati sono stati codificati secondo un metodo di uso comune, ossia utilizzando il codice «0» (che significa «0» oppure «negativo», o più in generale «assenza del fenomeno») oppure viceversa il codice «1».
Ti ricordo che, come già visto nell'unità precedente, l'interpretazione OR considera ammalato l'animale risultato positivo ad un test, o all'altro o ad ambedue. L'interpretazione AND considera ammalato l'animale risultato positivo ad entrambi i test.
GUIDA ALLA LETTURA DEL DATABASE. Esempio: l'animale OK741 è risultato positivo al TEST1 (codice 1 in colonna B) e negativo al TEST2 (cod. 0 in col. C). In realtà è ammalato (cod. 1 in col. D). In base all'esito del test, esso è considerare ammalato con interpretazione OR (col.a E), sano con interpetazione AND (col. F):
Ora, sempre utilizzando i dati del database, puoi allestire le tabelle di contingenza separatamente per ciascuno dei due test, e calcolarne la sensibilità e la specificità, come segue:
A questo punto puoi tabulare, sempre a partire dal database, i risultati combinati dei due test in parallelo, come nella Tabella sottostante. Per chiarire la lettura della Tabella, aggiungo che:
- il valore 80 indica che 80 animali ammalati sono risultati «+/-», ossia positivi al TEST1 e negativi al TEST2;
- il valore 200 indica che 200 animali sani sono risultati «+/-», ossia positivi al TEST1 e negativi al TEST2;
- il valore 40 indica che 40 animali ammalati sono risultati «-/+», ossia negativi al TEST1 e positivi al TEST2;
... e così via.
Infine, puoi calcolare la sensibilità e la specificità dei due test in parallelo, sia con intepretazione in modalità «AND» che in modalità «OR». Il calcolo è illustrato graficamente, con l'aiuto dei colori, nelle Tabelle che segono.
Interpretazione OR
Test1 OR Test2:
Se = (80+40+150)/ 300 = 0.900
Sp = 5415/5700 = 0.950
Interpretazione AND
Test1 AND Test2:
Se = 150/300 = 0.500
Sp = (200+60+5415)/5700 = 0.996
In sintesi:
Infine, per riassumere il tutto, si può affermare che, nel caso dell'interpretazione «OR» è meno probabile - rispetto all'utilizzo di un singolo test - che un animale infetto sfugga alla diagnosi; tuttavia, si avrà un incremento dei falsi-positivi, ossia dei soggetti sani che vengono classificati come ammalati. Si ottiene un innalzamento della sensibilità, a scapito della specificità.
Nel caso dell'interpretazione «AND», è più facile che sfuggano alla diagnosi animali infetti, però diminuisce la probabilità che un animale sano sia classificato come ammalato. La specificità aumenta, a scapito della sensibilità.
NELLA PROSSIMA UNITÀ:
si conclude l'argomento riguardante i test di screening. In essa viene illustrato, anche attraverso un esempio, un semplice criterio di valutazione della concordanza fra due test (oppure della efficienza di un test).
