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Cálculo de la sensibilidad de la evaluación primaria
Variables a usar con las formulas enumeradas:
| Final smear report | ||||
| Abnormal | Normal | |||
| HSIL+ | ASCUS/LSIL | Negative/Inadequate | ||
| Cervical smear report prior to QC check | Abnormal | a | b | c |
| Normal | d | e | f | |
Sensitivity of primary screening= abnormals identified correctly before QC check / abnormals identified after QC check x100
Overall sensitivity of primary screening= a + b / a+b+c+d x 100
Sensitivity of primary screening for HS I L+ = a+f / a+d x 100
Definición de sensibilidad y especificidad
Sensibilidad: La sensibilidad de una prueba es definida como la proporción de sujetos con la enfermedad correctamente identificados como positivos entre la totalidad de personas que fueron muestreadas con la enfermedad
Especificidad: La especificidad de una prueba es definida como la rata de personas correctamente identificadas sin la enfermedad en relación con todas las personas muestreadas sin la enfermedad
Método para calcular la sensibilidad y especificidad y la tasa de falsos negativos en la prueba del frotis cervical (Prueba de Pap) usando la histología como el gold standard
| Pap test | Outcome | |
| Positive | Negative | |
| Positive | True positive Pap test (A) | False Positive Pap test (B) |
| Negative | False negative Pap test (C) | True positive Pap test (D) |
| Sensitivity= | A / A+C | True Positive / True Positive + False Negative |
| Specificity = | D / D+B | True Negative / False Positive + True Negative |
False negative rate = 1- sensitivity
False positive rate = 1- specificity
Método para calcular el Valor Predictivo Positivo & Valor Predictivo Negativo usando la Histología como el gold standard
| Positive predictive value | A / A+B |
| Negative predictive value | C / C+D |
El PPV de la prueba de Pap refleja la precisión con la cual un resultado de frotis anormal predice neoplasia cervical. El NPV de la prueba Pap refleja la precisión con la cual un resultado de frotis negativo predice la ausencia de enfermedad.
Los valores predictivos dependen de la prevalencia del NIC & el cáncer de cuello uterino en la población. Los valores predictivos pueden variar según si la población estudiada es de alto o bajo riesgo para cáncer cervical.