Differenza tra specificità e sensibilità in medicina: significato ed esempi

MEDICINA ONLINE DIAGNOSI DIFFERENZIALE ESEMPIO DISPNEA MEDICO PAZIENTE ANAMNESI VISITA ESAME OBIETTIVO IDIOPATICO SINTOMI DOLORE STUDIO OSPEDALE AMBULATORIO CONSIGLIO AIUTO DOTTORE INFERMIERE PRESCRIZIONE FARMACO In medicina, per individuare o escludere una condizione patologica, si fa affidamento a test diagnostici o di screening. I test, in misura variabile, presentano dei limiti sia nella capacità di riconoscere tutti i malati che nell’individuare tutti i sani: tali limiti sono espressi dal valore di sensibilità e di specificità del test diagnostico:

Sensibilità

La sensibilità di un test è la capacità del test di identificare i soggetti che presentano la malattia e corrisponde alla proporzione di soggetti realmente ammalati identificati come tali dal test. La sensibilità è importante quando l’obiettivo è quello di non farsi sfuggire i casi di malattia, come nel caso di malattie gravi rapidamente evolutive, in cui un intervento tempestivo può essere cruciale.

Se un test molto sensibile risulta negativo, si può ragionevolmente ritenere che la malattia non sia presente e non occorre generalmente procedere con ulteriori esami.
Se un test poco sensibile risulta negativo, non si deve subito escludere che la malattia non sia in realtà presente e quindi occorre generalmente procedere con ulteriori esami.

Specificità

La specificità di un test è la capacità del test di identificare i soggetti che non presentano la malattia e corrisponde alla proporzione di soggetti realmente sani che sono identificati come tali dal test.
La specificità è importante quando è necessario essere sicuri della diagnosi fatta, come nel caso di una diagnosi che indichi un intervento di chirurgia demolitiva.

Se un test molto specifico risulta positivo, si può ragionevolmente ritenere che la malattia sia presente e si può generalmente procedere con i trattamenti previsti.
Se un test poco specifico risulta positivo, non si deve necessariamente ritenere che la malattia sia realmente presente e si dovrebbe procedere con ulteriori esami prima di procedere con i trattamenti previsti.

Valori inversamente proporzionali

In generale sensibilità e specificità sono valori inversamente proporzionali: test molto sensibili sono poco specifici (possono più facilmente produrre falsi positivi). Viceversa, test molto specifici sono in generale poco sensibili (possono più facilmente produrre falsi negativi). Ricordate sempre:

TEST AD ALTA SPECIFICITÀ = alta probabilità che un soggetto sano risulti negativo al test; = bassa probabilità che un soggetto sano risulti positivo al test = è basso il rischio di falsi positivi;
TEST AD ALTA SENSIBILITÀ = alta probabilità che un soggetto malato risulti positivo al test; = bassa probabilità che un soggetto malato risulti negativo al test = è basso il rischio di falsi negativi;

Come si calcola la sensibilità e la specificità di un test?

Consideriamo un test i cui risultati vengano usati per classificare i pazienti in due gruppi (positivi, negativi). Definiamo come gold standard la valutazione riconosciuta da tutti come la migliore disponibile. Compariamo i risultati ottenuti applicando il test considerato con quelli ottenuti con il gold standard.
Prendiamo ad esempio uno studio schematizzato nell’immagine:

MEDICINA ONLINE DIFFUSIONE EUROPA STATI PREVALENZA INCIDENZA SENSIBILITA SPECIFICITA TEST DIAGNOSTICO SCREENING EPIDEMIOLOGIA PREVENZIONE VALORE PREDITTIVO INTERVALLO DI CONFIDENZA STATISTICA MEDICO.jpg

In un campione di 981 donne veniva eseguito, per la diagnosi di lesioni della cervice uterina, il Pap test. I risultati del Pap test venivano comparati con la diagnosi istologica dopo biopsia (il gold standard).
Quale è la capacità del Pap test nell’individuare le lesioni della cervice uterina? Possiamo calcolare la proporzione di donne con cervice normale e patologica (cioè con o senza la lesione della cervice uterina come valutato attraverso al biopsia) rispettivamente con Pap test normale e anormale. In questo caso ci sono 730 donne con cervice normale e 251 donne con cervice alterata.

Sensibilità = proporzione di donne affette correttamente identificate con il test = a/(a+c) = 125/251= 0.498 = 49,8%

Specificità = proporzione di donne non affette correttamente identificate con il test = d/(b+d) = 644/730= 0.882 = 88,2%

Quindi in un campione di donne valutate con il Pap test, il 49,8% delle donne con cervice alterata avrà un Pap test patologico: la sensibilità del test in questo studio è dunque inferiore al 50%, quindi nel caso il Pap test venga negativo la probabilità che si tratti di un falso negativo è consistente (oltre il 50%); prima di escludere la presenza di una lesione cervicale bisogna quindi fare altri test di conferma, oppure bisogna applicare il test ad una popolazione selezionata a maggior rischio. D’altro canto l’88,2% delle donne con cervice normale avrà un Pap test normale: la specificità del test in questo studio è dunque dell’88.2%, quindi in caso di Pap test positivo la probabilità che si tratti di un falso positivo è contenuta (meno del 12%) e si può ragionevolmente ritenere la donna affetta da un’alterazione a livello della cervice. Dal momento che la sensibilità e la specificità sono proporzioni, si possono calcolare i relativi intervalli di confidenza.

Evitare falsi positivi e falsi negativi

La sensibilità e la specificità sono caratteristiche intrinseche del test che ne descrivono la capacità diagnostica. Dati sulla sensibilità e specificità vengono di solito fornite dai produttori dei test, o si possono reperire in letteratura consultando studi di validazione. Nella pratica quotidiana, invece, la domanda che interessa il clinico non è tanto: “se una donna è malata quanto è probabile che il test risulti positivo o viceversa se una donna è sana quanto è probabile che il test risulti negativo” ma: “se un test risulta positivo, quanto è probabile che la donna abbia davvero la malattia? oppure se un test risulta negativo, quanto è probabile che la donna sia veramente sana?” Il clinico infatti ha a che fare con persone di cui non conosce a priori lo stato di salute o di malattia, ma di cui possiede dei dati (risultati di esami di laboratorio, o di esami fisici, etc.) sulla cui base deve risalire allo stato di salute della persona stessa. Tornando all’esempio prima illustrato: abbiamo bisogno di sapere in caso di Pap test positivo quanto è probabile che la donna abbia una cervice uterine alterata e viceversa in caso di Pap test negativo quanto è probabile che la donna non abbia la cervice alterata. In altre parole vogliamo sapere quanto il Pap test sia capace di predire la presenza di una cervice alterata. Tali misure sono il valore predittivo positivo e il valore predittivo negativo.

Per approfondire: Differenza tra falso positivo e negativo con esempi