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Regarding probability and diagnostic tests, analyze the following statements: P(B) = P(A1 ∩ B) + P(A2 ∩ B) + P(A3 ∩ B) +....+ P(An ∩ B) Sensibility...

Regarding probability and diagnostic tests, analyze the following statements:
P(B) = P(A1 ∩ B) + P(A2 ∩ B) + P(A3 ∩ B) +....+ P(An ∩ B)
Sensibility: probability of the test being positive given that the patient is sick.
Specificity: probability of the test being negative given that the patient is not sick.
False negative: proportion of sick individuals that the test failed to diagnose.
False positive: proportion of healthy individuals that the test diagnosed as sick.
Positive Predictive Value (PPV): probability of a patient with a positive test having the disease.
Negative Predictive Value (NPV): probability of a patient with a negative test not having the disease.
Accuracy: overall validity of the test (efficiency).
Prevalence: proportion of people who have the disease, it is the pre-test probability.
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Essa pergunta também está no material:

Resumo de Nocoes de Probabilidade
2 pág.

💡 1 Resposta

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Analisando as afirmações fornecidas: 1. P(B) = P(A1 ∩ B) + P(A2 ∩ B) + P(A3 ∩ B) +....+ P(An ∩ B): Essa afirmação está correta e é conhecida como a regra da probabilidade total. Ela afirma que a probabilidade de um evento B ocorrer é igual à soma das probabilidades condicionais de B ocorrer dado que cada evento Ai ocorre, onde i varia de 1 a n. 2. Sensibilidade: probabilidade do teste ser positivo dado que o paciente está doente. Essa afirmação está correta. A sensibilidade é uma medida da capacidade do teste em identificar corretamente os indivíduos doentes, ou seja, a probabilidade de o teste ser positivo quando o paciente realmente está doente. 3. Especificidade: probabilidade do teste ser negativo dado que o paciente não está doente. Essa afirmação está correta. A especificidade é uma medida da capacidade do teste em identificar corretamente os indivíduos saudáveis, ou seja, a probabilidade de o teste ser negativo quando o paciente realmente não está doente. 4. Falso negativo: proporção de indivíduos doentes que o teste falhou em diagnosticar. Essa afirmação está correta. O falso negativo é o resultado do teste que indica que o paciente não está doente, quando na verdade ele está. 5. Falso positivo: proporção de indivíduos saudáveis que o teste diagnosticou como doentes. Essa afirmação está correta. O falso positivo é o resultado do teste que indica que o paciente está doente, quando na verdade ele não está. 6. Valor Preditivo Positivo (VPP): probabilidade de um paciente com teste positivo ter a doença. Essa afirmação está correta. O VPP é a probabilidade de um paciente com resultado positivo no teste realmente ter a doença. 7. Valor Preditivo Negativo (VPN): probabilidade de um paciente com teste negativo não ter a doença. Essa afirmação está correta. O VPN é a probabilidade de um paciente com resultado negativo no teste realmente não ter a doença. 8. Acurácia: validade geral do teste (eficiência). Essa afirmação está correta. A acurácia é uma medida da precisão global do teste, ou seja, a proporção de resultados corretos em relação ao total de resultados. 9. Prevalência: proporção de pessoas que têm a doença, é a probabilidade pré-teste. Essa afirmação está correta. A prevalência é a proporção de indivíduos em uma população que têm a doença antes de realizar o teste. Portanto, todas as afirmações fornecidas estão corretas.

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