Sensitiviteit en specificiteit
bij een diagnostische test
Stel: je schaft een thuistest aan. De ene is de andere niet, dus hoe betrouwbaar is het betreffende exemplaar? Hoe groot is de kans op een vals-positieve of vals-negatieve uitslag? Zéker in het geval van een test waarbij een diagnose wordt gesteld, niet geheel onbelangrijk om te weten. Om die vraag te beantwoorden, moeten verschillende aspecten meegewogen worden. En dan met name de sensitiviteit en specificiteit. Wij leggen uit hoe het precies zit. En omdat die twee termen vaak door elkaar gebruikt worden, vertellen we ook meteen hoe u ze nooit meer per abuis door elkaar gebruikt.
Hebben we het over de prestaties van diagnostische testen, dan kun je die op een aantal punten beoordelen. De sensitiviteit en specificiteit zijn er twee van. Kort gezegd: bij een sensitiviteit van 100% wordt iedereen die ziek is daarvan op de hoogte gesteld. Bij een specificiteit van 100% krijgt niemand een vals-positieve testuitslag. Testen die op beide vlakken 100% scoren, bestaan eigenlijk amper of niet. Dat betekent dat er altijd deelnemers zijn die onterecht als ziek of ten onrechte als gezond worden aangemerkt. Bij de ontwikkeling van een diagnostische test voor de markt is het dus altijd een kwestie van belangen afwegen.
Sensitiviteit; aanwezigheid van ziektes aantonen
Sensitiviteit geeft het vermogen van een test aan om ziektes aan te tonen. Bij een hoge sensitiviteit krijgen veel mensen die daadwerkelijk ziek zijn een positieve testuitslag. Belangrijk, in het geval van HIV bijvoorbeeld. Of corona. Je gaat hiermee fout-negatieve uitslagen tegen en voorkomt besmettingen. Is de sensitiviteit van een test hoog, dan kun je er ook ziektes mee uitsluiten. Het nadeel: je kunt alleen met een hoge sensitiviteit niet uitsluiten dat er fout-positieven zijn.
De sensitiviteit van een diagnostische test hangt met meerdere zaken samen. Zo heb je de technische (analytische) en de klinische sensitiviteit. De technische sensitiviteit geeft aan hoe goed een test specifieke moleculen kan aantonen; eenvoudig in een laboratorium te analyseren. De klinische sensitiviteit hangt ook samen met het onderzochte materiaal, het niveau van afname, de timing van afname in het ziekteproces, enzovoorts.
Ter illustratie: bij een PCR-test om een virus aan te tonen − zoals in de coronateststraat − neemt de sensitiviteit met de tijd na besmetting af. Dit omdat de uitscheiding van het virus mettertijd over het algemeen ook vermindert. Bij tests op de aanwezigheid van antistoffen in het lichaam, is de sensitiviteit in het begin juist laag. Het duurt immers even voordat de productie van de antistoffen op gang is.
Specificiteit; kans op vals-positief verkleinen
Hebben we het over specificiteit, dan wordt gedoeld op het percentage mensen met een negatieve testuitslag dat de ziekte ook echt niet heeft. Een diagnostische test met een hoge specificiteit kent dus maar weinig fout-positieven; diegenen die positief testen zijn het overwegend ook. Een test met een hoge specificiteit is dan ook vooral geschikt om ziektes bij een positieve uitslag te bevestigen. Van belang bij zeldzame aandoeningen bijvoorbeeld. Maar het sluit niet uit dat personen negatieve testuitslagen krijgen, terwijl ze eigenlijk positief zijn.
Gebruik je een test met een lage specificiteit voor bijvoorbeeld het opsporen van baarmoederhalskanker, dan zullen veel vrouwen een vals-positieve uitslag krijgen. Niet wenselijk, want dat leidt tot de nodige zorgen en onrust. Het is dus altijd van belang om bij de keuze van een test de sensitiviteit en specificiteit tegen elkaar af te wegen en in het oog te houden. De keuze voor een bepaalde test heeft immers altijd gevolgen.
PPV en NPV berekenen
Weet je de sensitiviteit en de specificiteit van een diagnostische test, dan kun je de voorspellende waarden ervan berekenen. De positief voorspellende waarde (positive predictie value (PPV)) en de negatief voorspellende waarde (negative predictie value (NPV)). Op die manier krijg je inzicht in de kans dat een positieve of negatieve uitslag ook daadwerkelijk juist is. De waarden houden ook verband met het aantal ziektegevallen binnen de onderzoeksgroep. Dat aantal hangt op zijn beurt weer af van wie er getest is, hoe vaak de ziekte voorkomt en welke keuzes er verder zijn gemaakt bij de uitvoer van de test.
De prevalentie van een aandoening wordt meestal weergegeven als een aantal gevallen per duizend of honderdduizend personen. Hoe vaak het voorkomt op een bepaald moment, uitgedrukt als deel van de populatie dus. Gebruik je een specifieke test bij mensen met een typisch ziektebeeld, dan zal de kans dat ze de ziekte hebben relatief hoog zijn. Om bij een negatief testresultaat de ziekte uit te sluiten, is een test met een hogere sensitiviteit nodig. Andersom is het ook zo. Gebruik je een test bij bijvoorbeeld een bevolkingsonderzoek op mensen zonder typische klachten, dan is de kans dat ze de ziekte hebben heel klein. Heeft een positieve uitslag grote gevolgen, dan moet zo’n resultaat bevestigd worden met een test met een hoge specificiteit.
Afweging maken tussen sensitiviteit en specificiteit
De betrouwbaarheid van een diagnostische test is alles; lever je tijdens het productieproces in op betrouwbaarheid, dan kun je er net zo goed niet aan beginnen. Toch lezen veel consumenten niet hoe betrouwbaar de test van hun keuze precies is. Dat kan tot misverstanden leiden, met alle gevolgen van dien.
Bij Future Diagnostics kan het gehele ontwikkelingsproces van een diagnostische test de nodige tijd in beslag nemen. Want wij ontwikkelen niet alleen. Wij richten ons ook op de betrouwbaarheid; we testen volop om te bepalen of die voldoende is. Omdat we met vakkundige mensen, de juiste apparatuur en voldoende tijd werken, kunnen wij garanties geven. Zo verkleinen we de kans op vals-negatieve uitslagen en de daaruit voortvloeiende besmettingen. We zorgen ook dat het aantal onterecht positieve uitslagen zo klein mogelijk is. Want ook die situatie is allesbehalve wenselijk.
Met onze klanten spreken wij dan ook van tevoren af hoe sensitief en specifiek een test moet zijn. Om de concurrentie voor te zijn, maar ook om aan de markteisen te voldoen; wil je een nieuwe diagnostische test op de markt brengen, dan mag die nooit minder accuraat zijn dan de tests die al op de markt zijn. Wij faciliteren daarin en denken mee. Zo vinden we samen de optimale balans tussen sensitiviteit en specificiteit en streven we altijd hetzelfde doel na.