Memahami nilai prediktif negatif dapat membingungkan. Namun, ini adalah bagian penting untuk memahami kualitas dan akurasi tes medis. Nilai prediktif negatif memberi tahu Anda apa artinya jika Anda menguji negatif untuk suatu penyakit. Ini adalah penanda seberapa akurat hasil tes negatifnya. Dengan kata lain, ia memberi tahu Anda seberapa besar kemungkinan bahwa Anda sebenarnya tidak memiliki penyakit .
Nilai prediktif negatif didefinisikan sebagai jumlah yang benar negatif (orang yang menguji negatif yang tidak terinfeksi) dibagi dengan jumlah total orang yang menguji negatif. Ini bervariasi dengan sensitivitas tes, spesifisitas tes , dan prevalensi penyakit seperti yang Anda lihat pada contoh di bawah ini. Karena ketergantungan pada prevalensi penyakit di komunitas tempat mereka bekerja, mencari tahu nilai prediktif negatif menjadi rumit. Kebanyakan dokter tidak bisa hanya memberi Anda angka untuk nilai prediktif negatif ketika Anda masuk untuk tes yang diberikan - bahkan jika mereka tahu sensitivitas dan spesifisitas.
Ejaan Alternatif: NPV
Sebuah contoh
Jika tes chlamydia memiliki sensitivitas 80% & spesifisitas 80% dalam populasi 100 dengan prevalensi klamidia 10%:
8 dari 10 hasil positif positif positif
72 dari 90 tes negatif benar negatif
Dari 74 tes negatif, 82 adalah negatif yang benar dan 2 adalah negatif palsu. Oleh karena itu, nilai prediksi negatif (NPV) akan menjadi 97% (72/74). 97% orang yang melakukan tes negatif akan benar-benar negatif untuk chlamydia.
-----
Sebaliknya, jika tes yang sama diberikan dalam populasi dengan prevalensi klamidia 40:
32 dari 40 tes positif menunjukkan hasil positif
40 dari 60 tes negatif benar negatif
Dari 48 tes negatif, 8 adalah negatif palsu. Itu berarti nilai prediktif negatif adalah 83% (40/48).
Bagaimana Berbagai Faktor Mempengaruhi Nilai Prediktif Negatif
Nilai prediktif negatif turun sebagai penyakit menjadi lebih umum di suatu populasi.
Sebaliknya, nilai prediksi positif meningkat.
Demikian pula, tes sensitivitas tinggi membuat nilai prediktif negatif meningkat. Itu karena ada lebih sedikit negatif palsu. (Lebih banyak orang yang positif melakukan tes positif pada tes sensitivitas tinggi) Sebaliknya, tes spesifisitas tinggi lebih penting untuk nilai prediktif positif. Dengan tes itu, lebih sedikit positif palsu. Semakin tinggi spesifisitasnya, semakin banyak orang yang negatif melakukan tes negatif.