Valor predictivo negativo
El valor predictivo negativo se define como el número de negativos verdaderos (personas que obtienen un resultado negativo que no están infectados) dividido por el número total de personas que obtienen un resultado negativo. Esto varía según la sensibilidad de la prueba, la especificidad de la prueba y la prevalencia de la enfermedad, como puede ver en el siguiente ejemplo. Debido a la dependencia de la prevalencia de la enfermedad en la comunidad donde trabajan, es complicado calcular el valor predictivo negativo. La mayoría de los médicos no pueden simplemente darle un número para el valor predictivo negativo cuando realiza una prueba determinada, incluso si conocen la sensibilidad y especificidad..
Ortografía alternativa VAN
Un ejemplo
Si una prueba de clamidia tiene una sensibilidad del 80% y una especificidad del 80% en una población de 100 con una prevalencia de clamidia del 10%:8 de cada 10 verdaderos positivos dan positivo
72 de los 90 negativos verdaderos dan negativo
De las 74 pruebas negativas, 82 son verdaderos negativos y 2 son falsos negativos. Por lo tanto, el valor predictivo negativo (VAN) sería del 97% (72/74). El 97% de las personas que dan un resultado negativo en realidad serían negativas para la clamidia. Por el contrario, si se administra la misma prueba en una población con una prevalencia de clamidia de 40: 32 de los 40 positivos verdaderos, la prueba es positiva
40 de los 60 negativos verdaderos son negativos en la prueba De los 48 negativos, 8 son falsos negativos. Eso significa que el valor predictivo negativo es 83% (40/48).
Cómo varios factores afectan el valor predictivo negativo
El valor predictivo negativo va abajo A medida que una enfermedad se vuelve más común en una población. Por el contrario, el valor predictivo positivo aumenta.Del mismo modo, las pruebas de alta sensibilidad hacen que el valor predictivo negativo aumente. Eso es porque hay menos falsos negativos. (Más personas que son positivas dan positivo en una prueba de alta sensibilidad) En contraste, las pruebas de alta especificidad son más importantes para un valor predictivo positivo. Con esas pruebas, menos falsos positivos. Cuanto mayor es la especificidad, mayor es el resultado negativo de las personas..