コンテンツ
ネガティブプレディクティブバリュー（NPV）を理解することは混乱を招く可能性があります。ただし、これは医療検査の質と正確さを理解する上で重要な部分です。負の予測値は、病気の検査で陰性の場合の意味を示しています。これは、陰性の検査結果がどれほど正確かを示すマーカーです。言い換えれば、それがどれほど可能性が高いかを教えてくれます あなたは実際に病気にかかっていません.ネガティブ予測値は、真のネガティブ（感染していないネガティブをテストする人々）の数を、ネガティブをテストする人々の総数で割ったものとして定義されます。以下の例でわかるように、テストの感度、テストの特異性、疾患の有病率によって異なります。彼らが働く地域社会での病気の有病率への依存のため、負の予測値を計算することは複雑です。ほとんどの医師は、たとえ感度や特異度がわかっていても、特定の検査に参加するときに負の予測値の数値を単純に与えることはできません。
例
クラミジアの有病率が10％である100の集団において、クラミジア検査の感度が80％、特異度が80％の場合：
- 10点中8点の真陽性テスト陽性
- 90個の真陰性のうち72個が陰性
74の陰性テストのうち、82は真の陰性、2は偽陰性です。したがって、NPVは97％（72/74）になります。陰性と判定された人の97％は、実際にはクラミジアに陰性です。対照的に、クラミジアの有病率が40の母集団で同じ検査が行われた場合：40の真陽性のうち32が陽性
60の真の陰性検査のうち40が陰性陰性48の陰性検査のうち、8が偽陰性です。つまり、負の予測値は83％（40/48）です。
さまざまな要因が否定的な予測値にどのように影響するか
負の予測値はダウン 人口において疾患がより一般的になるにつれて。対照的に、肯定的な予測値は上がります。
同様に、高感度テストでは、負の予測値が増加します。これは、偽陰性が少ないためです。 （高感度テストで陽性テスト陽性である多くの人々。）対照的に、陽性特異値では、高特異性テストがより重要です。これらのテストでは、誤検知が少なくなります。特異度が高ければ高いほど、陰性の検査で陰性になる人が多くなります。