Test statistico per valore predittivo positivo e negativo

Stavo leggendo un articolo e ho visto una tabella con un confronto tra PPV (valore predittivo positivo) e NPV (valore predittivo negativo). Hanno fatto una sorta di test statistico per loro, questo è uno schizzo della tabella:

PPV    NPV    p-value
65.9   100    < 0.00001
...

Ogni riga fa riferimento a una particolare tabella di contingenza.

Che tipo di test di ipotesi hanno fatto? Grazie!

Supponendo una classificazione incrociata come quella mostrata di seguito (qui, per uno strumento di screening)

possiamo definire quattro misure di precisione dello screening e potere predittivo:

• Sensibilità (se), a / (a ​​+ c), ovvero la probabilità che lo schermo fornisca un risultato positivo dato che è presente la malattia;
• Specificità (sp), d / (b + d), ovvero la probabilità che lo schermo fornisca un risultato negativo dato che la malattia è assente;
• Valore predittivo positivo (PPV), a / (a ​​+ b), ovvero la probabilità di pazienti con risultati positivi del test che siano stati correttamente diagnosticati (come positivi);
• Valore predittivo negativo (VAN), d / (c + d), ovvero la probabilità di pazienti con risultati negativi del test a cui sia stata correttamente diagnosticata (come negativa).

Ogni quattro misure sono semplici proporzioni calcolate dai dati osservati. Un test statistico adeguato sarebbe quindi un test binomiale (esatto) , che dovrebbe essere disponibile nella maggior parte dei pacchetti statistici o in molti calcolatori online. L'ipotesi testata è se le proporzioni osservate differiscono significativamente da 0,5 o meno. Ho trovato, tuttavia, più interessante fornire intervalli di confidenza piuttosto che un singolo test di significatività, dal momento che fornisce informazioni sulla precisione della misurazione. Ad ogni modo, per riprodurre i risultati che hai mostrato, devi conoscere i margini totali della tua tabella a due vie (hai dato solo il PPV e il VAN come%).

Ad esempio, supponiamo di osservare i seguenti dati (il questionario CAGE è un questionario di screening per l'alcol):

quindi in R il PPV verrebbe calcolato come segue:

> binom.test(99, 142)

    Exact binomial test

data:  99 and 142 
number of successes = 99, number of trials = 142, p-value = 2.958e-06
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5 
95 percent confidence interval:
 0.6145213 0.7714116 
sample estimates:
probability of success 
             0.6971831 

Se si utilizza SAS, è possibile consultare la Nota di utilizzo 24170: Come è possibile stimare la sensibilità, la specificità, i valori predittivi positivi e negativi, le probabilità di falsi positivi e negativi e i rapporti di probabilità? .

$p \pm 1.96 \times \sqrt{p(1-p)/n}$$p=0.975$$1-\alpha/2$$\alpha=5$

Per ulteriori riferimenti, puoi guardare

Newcombe, RG. Intervalli di confidenza bilaterale per la singola proporzione: confronto di sette metodi . Statistics in Medicine , 17, 857-872 (1998).

Perfavore guarda

Kosinski, Andrzej S. Statistica dei punteggi generalizzata ponderata per il confronto dei valori predittivi dei test diagnostici. Statistics in Medicine http://dx.doi.org/10.1002/sim.5587 pubblicato online: 22 agosto 2012