The appropriate use of diagnostics is important as misdiagnosis may have serious consequences. Confidence in a diagnostic test result depends on the test’s accuracy (sensitivity and specificity) in the context of the use-case (who is tested and why) and the prevalence of the condition investigated. Here, we offer an approach to diagnostics focused on the risks and effects of making the wrong diagnosis. We propose ‘fitness brackets’ for a given test to define the range within which the test is fit-for-purpose, based on the use-case and risk-management principles. We use as exemplars tests for dengue pre-vaccination screening and tests for diagnosing Covid-19 in different settings.
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【저자키워드】 COVID-19, diagnostics, Dengue, Misdiagnosis, 【초록키워드】 diagnostic test, diagnostic, Diagnosis, risk, Prevalence, Consequences, Accuracy, Sensitivity and specificity, Dengue, Misdiagnosis, test result, confidence, diagnosing, offer, pre-vaccination, Effect, approach, tested, investigated, to define, 【제목키워드】 risk, managing,
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오진은 심각한 결과를 초래할 수 있으므로 진단의 적절한 사용이 중요합니다. 진단 테스트 결과의 신뢰도는 유스 케이스(누가 테스트를 받았고 왜 테스트를 받았는지)와 조사된 상태의 유병률에 따라 테스트의 정확도(민감도 및 특이도)에 따라 달라집니다. 여기서 우리는 잘못된 진단을 내리는 위험과 영향에 초점을 맞춘 진단에 대한 접근 방식을 제공합니다. 우리는 유스 케이스 및 위험 관리 원칙을 기반으로 테스트가 목적에 맞는 범위를 정의하기 위해 주어진 테스트에 대한 '적합 브래킷'을 제안합니다. 우리는 뎅기열 사전 예방 접종 검사 및 다양한 환경에서 Covid-19 진단을 위한 테스트의 표본으로 사용합니다.