진단법의 평가, 양성 음성 위양성 위음성

진양성 위음성 위양성 진음성.. 
이게 다 뭔지 헷갈릴 텐데 
전에 수능 지문에서 이걸 봤던 사람들은 이 문제 때문에 골머리를 앓았던 기억이 있을 거예요 
LFIA 키트 지문이었죠 아마
 

실제로 있는 데 있다고 표시한 게 진양성 True positive
실제로 있는데 없다고 표시한 게 위음성 False negative
실제로 없는 데 있다고 표시한 게 위양성 False positive
실제로 없는데 없다고 표시한 게 진음성 True negative
 

직접 수식을 쓰긴 귀찮아서 지피티한테 부탁해봄

이게 진단법의 평가에 이용하는 주요 지표들인데 
정확도는 진양성이랑 진음성이 나올 확률인 것입니다. (그니까 검사결과가 실제를 반영할 확률인 것) 
 
민감도는 진양성률과 같은 의미 =있을 때 있다고 표시하는 것
 
특이도는 진음성률과 같은 의미 =없을 때 없다고 표시하는 것.   즉, "특이하게" 질병이 없는 사람만을 가려내는 능력을 나타내기 때문
 
여기서 예측치라는 개념이 나오게 되는데...

• 양성 예측치 (Positive Predictive Value): 진단 테스트에서 양성 결과가 나온 사람이 실제로 질병을 가지고 있을 확률.
• 음성 예측치 (Negative Predictive Value): 진단 테스트에서 음성 결과가 나온 사람이 실제로 질병이 없을 확률.

이렇게만 정의되어 있어요 
 
그니까 이게... 엄청 헷갈리는 이유를 보면
둘이 거꾸로 되어있어서 그렇습니다 
 
쉽게  생각해서 
양성 예측치는 검사 양성인 사람 중 유병자를 의미하고, 민감도는 유병자 중 검사 양성(실제로 병이 있는데 테스트도 양성으로 뜰 확률) 
vice versa도 음성에 대해 성립하겠죠 
 
요약하자면:

• 양성 예측치 (PPV): 검사 결과 양성인 사람 중 실제로 질병이 있는 사람.
• 민감도 (Sensitivity): 실제로 질병이 있는 사람 중 검사 결과 양성으로 나올 확률.
• 음성 예측치 (NPV): 검사 결과 음성인 사람 중 실제로 질병이 없는 사람.
• 특이도 (Specificity): 실제로 질병이 없는 사람 중 검사 결과 음성으로 나올 확률.

유병률이랑 관계가 있다고??
유병률이 높아지면 양성 예측치에 영향을 준다고 되어있다 
그게 왜 그러냐면...

직접 수식을 쓰긴 귀찮아서 지피티한테 부탁해봄

다시 이 표를 보면 유병률이 높다는 건 a, b, c, d합에서  a, c가 차지하는 비율이 높다는 걸 의미하고
다시 말해 a나 c가 커지는 걸 의미하죠 
그럼 예측값 산출 식을 다시 봤을 때,  분모랑 분자의 a가 동시에 커지죠. 예측치는 증가함을 알 수 있습니다 
그럼 민감도도 그럴까요? 
그건 생각보다 그렇지 않음을 알 수 있습니다. 왜냐?
a/a+c잖아요? 그럼 걔는 a랑 c가 동시에 커질 거거든요
(유병률이 높다=병을 많이 가진다 라는 건 진양성이나 위음성이나 둘 다 많아진다는 거잖아요.)
표에서 각 파라미터의 변화를 보면 좀 쉽게 이해할 수 있을 겁니다 
 

요약: 
유병률이 높아지면: 양성 예측값에서는 분모 분자가 같이 커지죠
유병률이 높아지면 음성 예측치(NPV)와 특이도(Specificity)에 미치는 영향은 반대입니다:
결국, 유병률이 높아지면:

• 양성 예측치는 증가하고,
• 음성 예측치는 감소하며,
• 민감도와 특이도는 유병률에 따라 크게 변하지 않을 수 있습니다.

 


예시!