Оценки предсказательных ценностей положительных и отрицательных результатов теста в схеме «случаи» и «контроли» Согласно теореме Бейза:

Точечные статистические иоценки предсказательных вероятностей наличия или отсутствия болезни у субъектов с положительными или отрицательными результатами пклдт в схеме «случаи» и «контроли»

Тест	Группы
	«случаи»		«контроли»
	Результаты эталонного теста
	Болезнь есть, [+]		Болезни нет, [-]
[+]
[-]

Точечная статистическая оценка для отношения правдоподобий для положительных результатов ПКЛДТ:

Точечная статистическая оценка для отношения правдоподобий для отрицательных результатов ПКЛДТ:

Точечная статистическая оценка для отношения шансов:

Точечная статистическая оценка коэффициента каппа Коуэна:

Приложение

1. Дополнительные показатели точности и информативности клинико-лабораторных диагностических тестов Дополнительные показатели точности

Полезными обобщающими (интегральными) показателями точности ПКЛДТ являются также индекс Юдена (Youden’s Index ) J_Y и число подлежащих диагностированию для верного обнаружения наличия болезни или верного отсутствия болезни хотя бы у одного субъекта NND (Number Needed to Detect).

Индекс Юдена есть разность между вероятностью истинных «позитивов» у субъектов с болезнью и вероятностью ложных «позитивов» у субъектов без болезни, или разность между вероятностью истинных «негативов» у субъектов без болезни и вероятностью ложных «негативов» у субъектов с болезнью:

Обратную величину предложено интерпретировать как число субъектов, которых надо подвергнуть тестированию проверяемым диагностическим методом для того, чтобы верно обнаружить наличие болезни хотя бы у одного субъекта с болезнью или верно обнаружить отсутствие болезни хотя бы у одного субъекта без болезни:

Их точечные статистические оценки суть:

и

Близким по духу показателем является балансовая (или средняя) точность BA (balanced accuracy)

Ее точечная статистическая оценка

В терминах ROC-анализа балансовая точность есть «вырожденный» случай AUC (Area Under Curve) показателя, называемого площадью под ROC-кривой.

Дополнительные показатели информативности

Полезными обобщающими (интегральными) показателями информативности ПКЛДТ являются также сводный предсказательный индекс PSI (Predictive Summary Index) и число субъектов, подлежащих диагностированию для верного предсказания наличия болезни хотя бы у одного субъекта с положительным результатом ПДТ или верного предсказания отсутствия болезни у субъекта с отрицательным результатом ПДТ – NNP (Number Needed to Predict):

PSI есть разность между предсказательной вероятностью наличия болезни у субъекта с положительным результатом теста и предсказательной вероятностью наличия болезни у субъекта с отрицательным результатом теста, или разность между предсказательной вероятностью отсутствия болезни у субъекта с отрицательным результатом теста и предсказательной вероятностью отсутствия болезни у субъекта с положительным результатом теста:

NNP есть число субъектов, которых надо подвергнуть тестированию проверяемым диагностическим методом, для того, чтобы верно предсказать наличие болезни хотя бы у одного субъекта с положительным результатом теста, или верно предсказать отсутствие болезни хотя бы у одного субъекта без болезни:

Их точечные статистические оценки суть:

и

Аналогами отношений правдоподобий для предсказательных вероятностей являются два показателя: отношение предсказательных вероятностей наличия болезни PPR (Positive Prediction Ratio) и отношение предсказательных вероятностей отсутствия болезни NPR (Negative Prediction Ratio):

PPR есть отношение предсказательной вероятности наличия болезни у субъекта с положительным результатом ПДТ к предсказательной вероятности наличия болезни у субъекта с отрицательным результатом ПКЛДТ:

NPR есть отношение предсказательной вероятности отсутствия болезни у субъекта с отрицательным результатом ПДТ к предсказательной вероятности отсутствия болезни у субъекта с положительным результатом ПКЛДТ:

Их точечные статистические оценки суть:

Для полноты картины иногда могут представлять интерес и величины, обратные к обоим указанным предсказательным отношениям:

- отношение предсказательной вероятности отсутствия болезни у субъекта с положительным результатом ПДТ к предсказательной вероятности отсутствия болезни у субъекта с отрицательным результатом ПДТ

Их точечные статистические оценки суть:

Общая доля верных результатов FC (Fraction Correct) (синоним – точность – Accuracy), общая доля ложных результатов FI (Fraction Incorrect)

FC есть вероятность получить у любого случайно выбранного субъекта верный результат: истинный позитив или истинный негатив:

Его точечной статистической оценкой является сумма соответствующих частот:

FI есть вероятность получить у любого случайно выбранного субъекта ложный результат: ложный позитив или ложный негатив:

Его точечной оценкой является сумма соответствующих частот:

Разность этих показателей называют индексом идентификации II:

Его точеная статистическая оценка есть

Тогда величину, обратную к индексу идентификации, можно интерпретировать как число подлежащих скринингу NNS.

Его точеная статистическая оценка есть

В отличие от NND этот показатель имеет более вразумительную интерпретацию как число субъектов, которых надо подвергнуть скринингу, чтобы получить на одну правильную идентификацию (истинный позитив или истинный негатив) больше, чем ложную.

Еще два полезных показателя – индексы клинической полезности положительных (UI[+]) и (UI[+]) отрицательных (UI[-]) результатов теста. Они суть:

и

Их точечные статистические оценки суть:

и