SES School, Studie en Onderwijs
Wiskunde in de brugklas, Frans voor het examen of een studie Personeel en Arbeid? Moeilijke formulieren van DUO? Iets weten over studiefinanciering of studentenverenigingen? Dit is het forum voor leerkrachten, scholieren en studenten, van brugklas tot uni
Het Geneeskundig Proces zegt:
''Als de test 100% specifiek is en de test positief is kan met zekerheid worden gezegd dat de patiënt de ziekte heeft''.
Maar, dat is toch helemaal niet zo?
Een test moet 100% SENSITIEF (alle positieve uitslagen zijn echt positief) om een ziekte met zekerheid te kunnen insluiten. Een 100% SPECIFIEKE test kan alleen maar zeggen dat elke normale uitslag echt een normale uitslag is. Dus een ziekte UITSLUITEN. Niet zoals het boek zegt insluiten..
Wtf
''Als de test 100% specifiek is en de test positief is kan met zekerheid worden gezegd dat de patiënt de ziekte heeft''.
Maar, dat is toch helemaal niet zo?
Een test moet 100% SENSITIEF (alle positieve uitslagen zijn echt positief) om een ziekte met zekerheid te kunnen insluiten. Een 100% SPECIFIEKE test kan alleen maar zeggen dat elke normale uitslag echt een normale uitslag is. Dus een ziekte UITSLUITEN. Niet zoals het boek zegt insluiten..
Wtf
Je definieert sensitiviteit verkeerd. Sensitiviteit is alle echt positieven geven een positieve uitslag en niet andersom zoals je schrijft. Ook specificiteit is anders gedefinieerd. Het Geneeskundig Proces klopt.quote:Op donderdag 27 februari 2014 22:51 schreef samthegreat5 het volgende:
Het Geneeskundig Proces zegt:
''Als de test 100% specifiek is en de test positief is kan met zekerheid worden gezegd dat de patiënt de ziekte heeft''.
Maar, dat is toch helemaal niet zo?
Een test moet 100% SENSITIEF (alle positieve uitslagen zijn echt positief) om een ziekte met zekerheid te kunnen insluiten. Een 100% SPECIFIEKE test kan alleen maar zeggen dat elke normale uitslag echt een normale uitslag is. Dus een ziekte UITSLUITEN. Niet zoals het boek zegt insluiten..
Wtf
Aanvulling, het is wel lullig geformuleerd zo. De truc is dat je bij een spec van 100, geen patiënten in hokje B hebt (foutpositief), want D/(D+B). De kans die een positieve test geeft op ziekte is À/ A+B, omdat b nul is krijg je À/A en dat is altijd 1. Dus insluiten.
[ Bericht 9% gewijzigd door oxylus11 op 27-02-2014 23:26:12 ]
Als de patiënt de ziekte niet heeft dan is er 100% kans op terecht negatief en daardoor dus 0% kans op vals positief. Dus een positieve uitslag op een 100% specifieke test is altijd terecht positief voor een specifieke ziekte.quote:
Het Geneeskundig Proces zegt:
''Als de test 100% specifiek is en de test positief is kan met zekerheid worden gezegd dat de patiënt de ziekte heeft''.
Maar, dat is toch helemaal niet zo?
Een test moet 100% SENSITIEF (alle positieve uitslagen zijn echt positief) om een ziekte met zekerheid te kunnen insluiten. Een 100% SPECIFIEKE test kan alleen maar zeggen dat elke normale uitslag echt een normale uitslag is. Dus een ziekte UITSLUITEN. Niet zoals het boek zegt insluiten..
Wtf
[ Bericht 1% gewijzigd door BeyondTheGreen op 27-02-2014 23:25:09 ]
Unbowed, Unbent, Unbroken.
Ik kan naar formules kijken en ik snap dat als je 100% specificiteit hebt je ''false positives'' 0 is, dus dat je alleen maar true positives hebt. Maar waarom wordt dan aangeleerd dat bij een 100% specificiteit alle negatieve uitslagen terecht zijn?quote:Op donderdag 27 februari 2014 23:09 schreef oxylus11 het volgende:
[..]
Je definieert sensitiviteit verkeerd. Sensitiviteit is alle echt positieven geven een positieve uitslag en niet andersom zoals je schrijft. Ook specificiteit is anders gedefinieerd. Het Geneeskundig Proces klopt.
Aanvulling, het is wel lullig geformuleerd zo. De truc is dat je bij een spec van 100, geen patiënten in hokje B hebt (foutpositief), want D/(D+B). De kans die een positieve test geeft op ziekte is À/ A+B, omdat b nul is krijg je À/A en dat is altijd 1. Dus insluiten.
Therefore, a test with 100% specificity correctly identifies all patients without the disease.
Alle negatieve uitslagen zijn terecht mits de patiënt de ziekte NIET heeft.quote:
[..]
Ik kan naar formules kijken en ik snap dat als je 100% specificiteit hebt je ''false positives'' 0 is, dus dat je alleen maar true positives hebt. Maar waarom wordt dan aangeleerd dat bij een 100% specificiteit alle negatieve uitslagen terecht zijn?
Therefore, a test with 100% specificity correctly identifies all patients without the disease.
Unbowed, Unbent, Unbroken.
Misschien is het het tijdstip of zijn mijn hersenen gesmolten, maar ik snap het nog steeds niet:quote:
[..]
Alle negatieve uitslagen zijn terecht mits de patiënt de ziekte NIET heeft.
Een specificiteit van 100% zegt:
- Je hebt geen fout-positieven (dus je hebt alleen terecht-positieven)
- Je hebt terecht-negatieven
- Je hebt fout-negatieven
Dus een specificiteit van 100% betekent dus: alle zieke mensen testen altijd positief.
De negatieve testen bevatten echter mensen die niet ziek zijn (terecht-negatieven) máár ook mensen die wel ziek zijn (fout-negatieven)
Snap ik het zo?
Ja, volgens mij is het kwartje nu eindelijk gevallen.
Je kan dus met 100% specificiteit zieken insluiten, maar je zult altijd zieken missen omdat er ook een aantal zieken negatief testen.
Ik redeneerde verkeerd om I guess. Ik redeneerde vanuit de uitslag: ''alle uitslagen zijn echt waar'' maar ik moest redeneren vanuit de mensen ''alle zieke mensen zijn echt positief getest''. En dat laatste is dus niet zo bij 100% specificiteit.
Dus je mist zieke mensen.
Je kan dus met 100% specificiteit zieken insluiten, maar je zult altijd zieken missen omdat er ook een aantal zieken negatief testen.
Ik redeneerde verkeerd om I guess. Ik redeneerde vanuit de uitslag: ''alle uitslagen zijn echt waar'' maar ik moest redeneren vanuit de mensen ''alle zieke mensen zijn echt positief getest''. En dat laatste is dus niet zo bij 100% specificiteit.
Dus je mist zieke mensen.
Ja dit klopt. Als je het hebt over mensen die de ziekte wel hebben, dan zit je al meer aan sensitiviteit te denken maar wat je zegt klopt inderdaad.quote:
[..]
Misschien is het het tijdstip of zijn mijn hersenen gesmolten, maar ik snap het nog steeds niet:
Een specificiteit van 100% zegt:
- Je hebt geen fout-positieven (dus je hebt alleen terecht-positieven)
- Je hebt terecht-negatieven
- Je hebt fout-negatieven
Dus een specificiteit van 100% betekent dus: alle zieke mensen testen altijd positief.
De negatieve testen bevatten echter mensen die niet ziek zijn (terecht-negatieven) máár ook mensen die wel ziek zijn (fout-negatieven)
Snap ik het zo?
Klopt, als je redeneert vanuit "alle uitslagen zijn echt waar" en je wilt de kans weten of iemand de ziekte wel of niet heeft, dan heb je het over de positieve en negatieve voorspellende waarde. Die komt ook nogal eens voor op de voortgangstoets.quote:
Ja, volgens mij is het kwartje nu eindelijk gevallen.
Je kan dus met 100% specificiteit zieken insluiten, maar je zult altijd zieken missen omdat er ook een aantal zieken negatief testen.
Ik redeneerde verkeerd om I guess. Ik redeneerde vanuit de uitslag: ''alle uitslagen zijn echt waar'' maar ik moest redeneren vanuit de mensen ''alle zieke mensen zijn echt positief getest''. En dat laatste is dus niet zo bij 100% specificiteit.
Dus je mist zieke mensen.
Unbowed, Unbent, Unbroken.
Oja, tuurlijk: de PPV zegt hoeveel kans je hebt dat je de ziekte echt hebt als je positief test. En in het geval van een specificiteit van 100% is de PPV 100%.quote:
Klopt, als je redeneert vanuit "alle uitslagen zijn echt waar" en je wilt de kans weten of iemand de ziekte wel of niet heeft, dan heb je het over de positieve en negatieve voorspellende waarde. Die komt ook nogal eens voor op de voortgangstoets.
Ja die zooi ben ik al vergeten en heb ik nooit begrepen.quote:Op vrijdag 28 februari 2014 00:13 schreef samthegreat5 het volgende:
En dan natuurlijk nog al die meuk als AR, ARR, RR, RRR, NNT, OR, LR
Unbowed, Unbent, Unbroken.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK63647/quote:
[..]
Ja die zooi ben ik al vergeten en heb ik nooit begrepen.
Ik denk dat je het beste kunt onthouden dat de specificiteit iets zegt over de niet-zieken, waarbij je dus maar twee mogelijkheden hebt: terecht negatief en fout positief. Als een test dus perfect specifiek is heb je gene fout positieven, ergo, een positief is dan altijd terecht. Dit zie je vervolgens ook terug in de positief voorspellende waarde, het aantal mensen met een positieve uitslag dat ook echt ziek blijkt te zijn. Je zegt dus wel echt iets over het insluiten van ziekte.
Als vervolgens de sensitiviteit matig is, heb je heel erg veel fout-negatieven bij dus de zieke mensen. Als je dan kijkt wat er gebeurt met je negatief voorspellende waarde wordt die veel slechter. Daarmee zeg je dus iets over uitsluiten.
Als vervolgens de sensitiviteit matig is, heb je heel erg veel fout-negatieven bij dus de zieke mensen. Als je dan kijkt wat er gebeurt met je negatief voorspellende waarde wordt die veel slechter. Daarmee zeg je dus iets over uitsluiten.
Fietstas.
Dat komt omdat specificiteit iets zegt over de waarde van de test bij afwezigheid van ziekte (patients without the disease). Maar is het zeldzame geval dat een test 100% specifiek is, kan je doordat er geen foutpositieven zijn (persoon gezond wel positieve test) toch zeggen dat bij een positieve test er 100% kans is dat de patient ook echt ziek is. Ik vond het zelf ook altijd erg lastig en maak tegenwoordig in dit soort verwarrende situaties altijd een invultabelletjes met fictieve cijfers. daar wordt alles net wat begrijpelijker van als je het visueel voor je ziet. Succes!quote:
[..]
Ik kan naar formules kijken en ik snap dat als je 100% specificiteit hebt je ''false positives'' 0 is, dus dat je alleen maar true positives hebt. Maar waarom wordt dan aangeleerd dat bij een 100% specificiteit alle negatieve uitslagen terecht zijn?
Therefore, a test with 100% specificity correctly identifies all patients without the disease.
Dat kloptquote:
[..]
Misschien is het het tijdstip of zijn mijn hersenen gesmolten, maar ik snap het nog steeds niet:
Een specificiteit van 100% zegt:
- Je hebt geen fout-positieven (dus je hebt alleen terecht-positieven)
- Je hebt terecht-negatieven
- Je hebt fout-negatieven
Dus een specificiteit van 100% betekent dus: alle zieke mensen testen altijd positief.
De negatieve testen bevatten echter mensen die niet ziek zijn (terecht-negatieven) máár ook mensen die wel ziek zijn (fout-negatieven)
Snap ik het zo?
Ho, wacht even. Een specificiteit van 10% zegt dat alle gezonde mensen altijd negatief testen, maar zegt niet over het deel van de zieke mensen dat positief test. Je kan dus nog wel fout-negatieven hebben, waardoor je sensitiviteit daalt.
Wel hebt je een positief voorspellende waarde van 100% (omdat je geen fout positieven hebt), dus alle mensen met een positieve test zijn ziek. Dat is iets anders dan dat alle zieke personen positief testen.
Maw: de sensitiviteit is de proportie positieve testuitslagen bij personen met de ziekte, de specificiteit is de proportie negatieve testuitslagen bij personen zonder de ziekte.
De PPV is de proportie zieken bij een positieve testuitslag, de NPV is de proportie gezonden bij een negatieve testuitslag.
Ok, ik realiseer me dat dit misschien al een paar keer gezegd is, maar het viel me op in de gequote post hierboven.
[ Bericht 17% gewijzigd door christiman op 28-02-2014 22:59:04 ]
Wel hebt je een positief voorspellende waarde van 100% (omdat je geen fout positieven hebt), dus alle mensen met een positieve test zijn ziek. Dat is iets anders dan dat alle zieke personen positief testen.
Maw: de sensitiviteit is de proportie positieve testuitslagen bij personen met de ziekte, de specificiteit is de proportie negatieve testuitslagen bij personen zonder de ziekte.
De PPV is de proportie zieken bij een positieve testuitslag, de NPV is de proportie gezonden bij een negatieve testuitslag.
Ok, ik realiseer me dat dit misschien al een paar keer gezegd is, maar het viel me op in de gequote post hierboven.
[ Bericht 17% gewijzigd door christiman op 28-02-2014 22:59:04 ]
En omdat een specificiteit van 100% dus zegt dat alle gezonde mensen negatief testen zegt het ook meteen dat alle positieve uitslagen zieke mensen zijn, wat niet wil zeggen dat er geen zieke mensen gemist worden. Want er zijn immers wel fout negatieven.quote:
Ho, wacht even. Een specificiteit van 10% zegt dat alle gezonde mensen altijd negatief testen, maar zegt niet over het deel van de zieke mensen dat positief test. Je kan dus nog wel fout-negatieven hebben, waardoor je sensitiviteit daalt.
Wel hebt je een positief voorspellende waarde van 100% (omdat je geen fout positieven hebt), dus alle mensen met een positieve test zijn ziek. Dat is iets anders dan dat alle zieke personen positief testen.
Maw: de sensitiviteit is de proportie positieve testuitslagen bij personen met de ziekte, de specificiteit is de proportie negatieve testuitslagen bij personen zonder de ziekte.
De PPV is de proportie zieken bij een positieve testuitslag, de NPV is de proportie gezonden bij een negatieve testuitslag.
Ok, ik realiseer me dat dit misschien al een paar keer gezegd is, maar het viel me op in de gequote post hierboven.
Dat is wat ik zei.
Even een kick!
Binnenkort dan eindelijk afgestudeerd. Heeft iemand een idee hoelang tegenwoordig een BIG registratie duurt? Wil graag meteen aan de slag, maar vrees dat dat lastig gaat worden. Ik weet dat er officieel maximaal 8 weken voor staan ;-)
Binnenkort dan eindelijk afgestudeerd. Heeft iemand een idee hoelang tegenwoordig een BIG registratie duurt? Wil graag meteen aan de slag, maar vrees dat dat lastig gaat worden. Ik weet dat er officieel maximaal 8 weken voor staan ;-)
Er bestaat zeker geen mogelijkheid om via een telefoontje even wat vaart erachteraan te zetten?quote:
Bij mij (december 2013) was het 3,5 week, de snelste registratie die ik heb gehoord was 1 week.
..
Nou ja, je kunt het altijd proberen. Mailtje sturen kan ook. Heb ik ook gedaan, hoorde wisselende verhalen over hoe nuttig het is.quote:
[..]
Er bestaat zeker geen mogelijkheid om via een telefoontje even wat vaart erachteraan te zetten?
Ik ben morgen wel even de BIG-informatielijn! Hou jullie op de hoogte hoe het aflooptquote:
[..]
Nou ja, je kunt het altijd proberen. Mailtje sturen kan ook. Heb ik ook gedaan, hoorde wisselende verhalen over hoe nuttig het is.
..Word eens tijd voor een nieuwe casus, zal binnenkort eens kijken of er nog 1 te binnen schiet. Zit nu op de radiologie, weinig patiënten gezien nog
die van mij was er in 2 weken doorheen. Overigens zijn veel ziekenhuizen wel coulant rondom het afstuderen, en laten je bijvoorbeeld alvast werken als "vakantie-assistent". Ik zou dus gewoon solliciteren en laten weten dat je snel beschikbaar bent, maar mogelijk nog wel op je registratie moet wachten. Volgens mij heb ik 1 dag "illegaal" gewerkt als arts maar dat was toch een introductiedagquote:
[..]
Ik ben morgen wel even de BIG-informatielijn! Hou jullie op de hoogte hoe het afloopt
Word eens tijd voor een nieuwe casus, zal binnenkort eens kijken of er nog 1 te binnen schiet. Zit nu op de radiologie, weinig patiënten gezien nog
Wij haalden opgelucht adem toen zij dat niet meer deden...
