Економіка скринінгу

Економіка скринінгу розглядає критерії Вілсона-Джангнера для того, коли скринінг має сенс, та математику того, чому прогностична цінність руйнується при низькій поширеності.

Чому це важливо

Навіть дуже точний тест генерує переважно хибнопозитивні результати, коли основне захворювання рідкісне, що призводить до втоми від сповіщень та непотрібних подальших досліджень.

Математика

Позитивна прогностична цінність (PPV) = (Чутливість × Поширеність) / [(Чутливість × Поширеність) + ((1−Специфічність) × (1−Поширеність))]

Розібраний приклад

Тест з 95% чутливістю та 95% специфічністю, застосований до захворювання з поширеністю 0,1%, має PPV лише близько 2% — 98% позитивних результатів є хибними.

Зв'язок з інженерією програмного забезпечення

Прямий аналог втоми від сповіщень у системах моніторингу: детектор з високою точністю, застосований до рідкісної події, все ще генерує переважно хибні тривоги. Щоб оцінити масштаб усієї програми скринінгу, а не одного тесту, див. кількість, яку потрібно скринувати — скільки людей мусить пройти весь шлях скринінгу й лікування, щоб запобігти одному результату.

Підводні камені

• Цитування чутливості та специфічності без вказівки поширеності.
• Ігнорування критеріїв Вілсона-Джангнера та скринінг без наявності ефективного лікування.

Джерела

• Wilson JMG, Jungner G, Principles and Practice of Screening for Disease.
• UK National Screening Committee, screening criteria.