テストの負の予測値

負の予測値（NPV）を理解すると、混乱する可能性があります。しかし、それは医療検査の質と正確さを理解する上で重要な部分です。陰性の予測値は、病気の検査で陰性になった場合にどれだけ安心できるかを示します。それは、その陰性の検査結果がどれほど正確であるかのマーカーです。言い換えれば、それはそれがどれほど可能性があるかをあなたに伝えますあなたは実際に病気を持っていません.

陰性予測値は、真の陰性（状態がない陰性をテストする人々）の数を、陰性をテストする人々の総数で割ったものとして定義されます。これは、検査の感度、検査の特異性、および疾患の有病率によって異なります。

地域によって病気の有病率が変動するため、検査の陰性予測値は必ずしも単純ではありません。ほとんどの医師は、感度と特異度を知っていても、特定の検査を受けるときに陰性予測値の数値を単純に与えることはできません。

例

クラミジア検査が100人の母集団で80％の感度と80％の特異性を持ち、クラミジアの有病率が10％である場合、次のことが期待できます。

• 10個の真陽性のうち8個がテスト陽性
• 90個の真のネガティブのうち72個がテストネガティブ

74の陰性テストのうち、72は真の陰性（感染していない）であり、2つは偽陰性（テストでは陰性ですが実際には感染しています）です。

したがって、NPVは97％（72/74）になります。テストで陰性の人の97％が実際にクラミジアに陰性であると予想できます。

対照的に、クラミジア感染率が40の母集団で同じテストが行​​われた場合、NPVは異なります。これは、NPVが診断テストの感度と特異性だけでなくそれ以上のことを考慮しているためです。この場合：

• 40個の真陽性のうち32個がテスト陽性
• 60個の真のネガティブのうち48個がテストネガティブ

56のネガティブテストのうち、8つがフォールスネガティブです。つまり、負の予測値は85％（48/56）です。

さまざまな要因が負の予測値にどのように影響するか

高感度テストは、陰性予測値を増加させます。これは、実際に陽性である人の多くが高感度検査で陽性の検査結果を示し、偽陰性が少ないためです。

同様に、負の予測値はダウン 病気が人口でより一般的になるにつれて。

対照的に、疾患が集団でより一般的であるほど、陽性の予測値は上昇します。また、特異度の高いテストにより、陽性の予測値が向上します。特異度の高いテストでは、誤検知が少なくなります。特異性が高いほど、テスト陰性の人が多くなります。