مواضيع المحاضرة:
background image

 

Page 1 of 5 

 

Q1)

 In the table provided below, the results of a new diagnostic test for Cancer are 

compared  with  the  complete  diagnostic  package  in  current  use  in  a  random 
sample  representing  the  general  population.  What  are  the  sensitivity, 
specificity, accuracy, PPV and NPV of the new test. Would you recommend it 
for screening purposes in the general population? Would you justify its use for 
diagnosis of Cancer? For what purpose such test is good for? 

 

Q2)

 A physical examination was used to screen for breast Cancer in 2500 women 

with  biopsy  proven  adenocarcinoma  of  the  breast  and  in  5000  age  and  race 
matched control women. The results of the physical examination were positive 
(i.e. a mass was palpated) in 1800 cases and 800 control women (who showed 
no evidence of cancer at biopsy). 

 

Q3)

  A  colon  Cancer  screening  study  is  being  conducted  in  a  town.  Individuals 

aged 50 to 75 years will be screened with the hemoccult test, a stool sample is 
tested for the presence of blood (RBCs under microscope). The hemoccult test 
has a sensitivity of 70% and a specificity of 75%. If the prevalence of ca colon 
in  the  population  of  50-75  years  of  age  in  this  town  is  20/1000,  What  is  the 
PPV  for  this  test?  Interpret  the  value  of  PPV.  Use  a  hypothetical  sample  of 
5000. 

 

 

 


background image

 

Page 2 of 5 

 

Q1)

 In the table provided below, the results of a new diagnostic test for Cancer are 

compared  with  the  complete  diagnostic  package  in  current  use  in  a  random 
sample  representing  the  general  population.  What  are  the  sensitivity, 
specificity, accuracy, PPV and NPV of the new test. Would you recommend it 
for screening purposes in the general population? Would you justify its use for 
diagnosis of Cancer? For what purpose such test is good for? 

 

 

Complete diagnosis (true disease status) 

 

New test 

Ca Present 

Ca absent 

Total 

+ve 

1000 

1009 

-ve 

9000 

9001 

Total 

10 

10000 

10010 

 

Sensitivity = 

(9/10)x100 

=90% 

Specificity = 

(9000/10000)x100  =90% 

Prevalence (pretest probability)=  (10/10010)x100000  =99.9/100,000 
PPV = 

(9/1009)x100 

=0.9% 

NPV = 

(9000/9001)x100 

=99.99% 

 

I  would  not  recommend  it  for  screening  purposes  although  the  test  is  fairly 

sensitive  (90%)  because  the  prevalence  of  the  diseases  in  general  population  is  very 
low (99.9 per 100000) resulting in very low PPV (1% only), therefore only 1 in every 
100  possible  case  is  really  Ca  resulting  in  unnecessary  anxiety  on  the  part  of  false 
positive Ca cases. 

 
I  would  not  justify  its  use  for  establishing  the  diagnosis  of  Ca  since  its  PPV  is 

very low (1% only) 

 
The  test  is  suitable  to  exclude  a  possible  diagnosis  of  Ca  in  subjects  with  no 

other  reason  to  suspect  a  Ca  in  them  (like  in  screening)  since  its  NPV  is  almost 
perfect (100%). 

 

 

 


background image

 

Page 3 of 5 

 

Q2)

 A physical examination was used to screen for breast Cancer in 2500 women 

with  biopsy  proven  adenocarcinoma  of  the  breast  and  in  5000  age  and  race 
matched control women. The results of the physical examination were positive 
(i.e. a mass was palpated) in 1800 cases and 800 control women (who showed 
no evidence of cancer at biopsy). 

 

 

 

biopsy proven adenocarcinoma of the breast 

 

Physical examination 

Ca Present 

Ca absent 

Total 

+ve 

 

 

 

-ve 

 

 

 

Total 

2500 

5000 

7500 

 

What  are  the  sensitivity,  specificity,  proportion  of  false  positive  and  false 

negative test, accuracy, PPV and NPV of  physical examination when  used to predict 
Ca breast? What is the pretest probability of breast Ca in the present example? 

 
 

  

biopsy proven adenocarcinoma of the breast 

  

Physical examination 

Ca Present 

Ca absent 

Total 

+ve 

1800 

800 

2600 

-ve 

700 

4200 

4900 

Total 

2500 

5000 

7500 

 

Sensitivity = 

(1800/2500)x100 

=72% 

Specificity = 

(4200/5000)x100 

=84% 

Prevalence (pretest probability)=  (2500/7500)x100 

=33.3% 

PPV = 

(1800/2600)x100 

=69.2% 

NPV = 

(700/4900)x100 

=85.71% 

Proportion of false positive= 

100-specificity = 100-84  =16% 

Proportion of false negative= 

100-sensitivity = 100-72  =28% 

 
 
 

 

 


background image

 

Page 4 of 5 

 

Q3)

  A  colon  Cancer  screening  study  is  being  conducted  in  a  town.  Individuals 

aged 50 to 75 years will be screened with the hemoccult test, a stool sample is 
tested for the presence of blood (RBCs under microscope). The hemoccult test 
has a sensitivity of 70% and a specificity of 75%. If the prevalence of ca colon 
in  the  population  of  50-75  years  of  age  in  this  town  is  2/1000,  What  is  the 
PPV  for  this  test?  Interpret  the  value  of  PPV.  Use  a  hypothetical  sample  of 
5000. 

 

 
Prevalence = Total diseased / Total sample examined = 2/1000 = 0.002 
Sensitivity = T+/total diseased = 0.70 
Specificity = T- / total disease free = 0.75. 
 
0.002 = Total diseased / 5000 
Total diseased = 5000 x 0.002 = 10 
 
0.70 = T+/10 
T+ = 0.70x10=7 
 
0.75 = T- / (5000-10) 
T- = 0.75 x 4990 = 3743 
 

  

Final diagnosis of Ca colon 

  

hemoccult test

 

Ca Present 

Ca absent 

Total 

+ve 

T+ 

F+ 

 

-ve 

F- 

T- 

 

Total 

Total diseased 

Total disease free 

5000 

 
 

  

Final diagnosis of Ca colon 

  

hemoccult test 

Ca Present 

Ca absent 

Total 

+ve 

1247 

1254 

-ve 

3743 

3746 

Total 

10 

4990 

5000 

 

PPV =  (7/1254)x100  =0.6% 

 
The  PPV  is  very  low.  The  test  is  of  no  use  in  establishing  the  diagnosis  of  Ca 

colon, since the confidence in its positive value is less than 1%. 

 

 


background image

 

Page 5 of 5 

 

Formula used in calculations 

 

 

Disease status  

 

Test results 

Disease 
positive 

Disease  

free 

Total  

+ve  

(A) 

True +ve test  

(B)

 

False +ve test

 

Total positive test 

results  

-ve  

(C)

 

False –ve test

 

(D) 

True -ve test 

Total negative 

test results  

Total  

Total cases 

(disease)  

Total non-cases 

(disease free)  

Total sample  

 
Sensitivity 
=
  

Number of true positives 

=  

A 

Number of diseased people 

A+C 

Proportion of false negative = 1-sensitivity or 100-sensitivity% 

Specificity 
=
  

Number of true negative  

= 

D 

Number of disease free people  

B+D 

Proportion of false positive = 1-specificity or 100-specificity% 

Accuracy =  

Number of true +ve and -ve  

= 

A+D 

Total sample size  

A+B+C+D 

 

PPV =  

Number of true positive  

=  

A 

Number of all positive test results  

A+B 

 

NPV =  

Number of true negative  

=  

D 

Number of all negative test results  

C+D 

 

 




رفعت المحاضرة من قبل: Mostafa Altae
المشاهدات: لقد قام 4 أعضاء و 751 زائراً بقراءة هذه المحاضرة








تسجيل دخول

أو
عبر الحساب الاعتيادي
الرجاء كتابة البريد الالكتروني بشكل صحيح
الرجاء كتابة كلمة المرور
لست عضواً في موقع محاضراتي؟
اضغط هنا للتسجيل