Diagnostische waarden

Uit FysioPedia
Naar navigatie springen Naar zoeken springen

In het domein van de klinimetrie wordt onderscheidt gemaakt tussen evaluatief en diagnostisch meten. Een diagnostische test kent een aantal specifieke termen waarmee de relevantie voor de dagelijkse praktijk kan worden ingeschat. De termen van het diagnostisch meten laten zich het best uitleggen aan de hand van de hieronder vermeldde 2 X 2 tabel.

2 X 2 tabel
aandoening aanwezig aandoening niet aanwezig
test positief A B
test negatief C D

Sensitiviteit (A/A+C) is het percentage terecht als positief aangegeven aanwezige aandoeningen. Specificiteit (D/B+D) is het perceptage terecht als negatief aangegeven niet aanwezige aandoeningen. Deze twee begrippen geven de verdeling weer van de als terecht positief en negatief gediagnostiseerde onderzochtte personen. Deze verdeling zegt dus iets over de populatie niet iets over de test.

De positief voorspelbare waarde (A/A+B) is de achterafkans dat een positieve test ook daadwerkelijk een aanwezige aandoening goed diagnostiseerd. De negatief voorspelbare (D/C+D) waarden is de achterafkans dat een negatieve test ook daadwerkelijk een niet aanwezige aandoening goed diagnosticeerd. Deze kansen zeggen iets over de test niet iets over de populatie.

De prevalentie (A+C/A+B+C+D) is de voorafkans die een persoon uit de onderzochtte populatie heeft op het hebben van de aandoening.


Wat betekend dit voor de praktijk.


Als fysiotherapeut is het prettig om bij een test voor diagnostische doeleinde de patiënt achteraf te kunnen informeren over de waarde van de uitslag. Hoe groot is de kans dat de uitkomst de juiste is? De waarden die hiervoor het best geschikt zijn, zijn de positief en negatief voorspelbare waarden. Immers deze geven informatie over de waarde van de test. Wel moet rekening gehouden worden met de prevalentie. Indien de diagnostische waarden van een test vastgesteld zijn bij een groep met een hoge prevalentie, dan heeft dit invloed op de hoogte van de positief en negatief voorspelbare waarden. Indien de prevalentie van de aandoening in jou eigen patiëntenpopulatie lager is, dan die van het onderzoek waar je de diagnostische waarden hebt uitgehaald, dan verlaagd dit de kans op een juiste uitkomst.