31:[] 2f:{"title":"Paradosso del falso positivo","cells":[{"id":0,"value":"md`# Paradosso del falso positivo`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":5,"value":"html`

Questp notebook è di supporto all'articolo intitolato Test sierologici pubblicato su infigures.it. In questo articolo si parla di test di screening, del loro grado di attendibilità e di come interpretare correttamente i risultati di un test. In particolare si introducono i concetti di sensibilità e specificità ed inoltre si discute di quella che viene chiamata base rate fallacy o paradosso del falso positivo.

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La tabella riportata qui sotto viene aggiornata automaticamente al variare dei valori di sensibilità e specificita e incidenza. Tramite il presente strumento è possibile modificare i seguenti parametri per vedere come cambia la probabilità di essere sani/malati a fronte della positività/negatività del test.

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Sensibilità del test: probabilità che un individuo malato risulti positivo al test
Specificità del test: probabilità che un individuo sano risulti negativo al test
Incidenza della malattia sulla popolazione

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	Malato	Sano	Totale
Test positivo	${Math.round(totalincidenzasensitivity)}	${Math.round((total - totalincidenza)(1-specificity))}	${Math.round(totalincidenzasensitivity + (total - totalincidenza)(1-specificity))}
Test negativo	${Math.round(totalincidenza(1-sensitivity))}	${Math.round((total - totalincidenza)specificity)}	${Math.round(totalincidenza(1-sensitivity))+Math.round((total - totalincidenza)specificity)}
Totale	${Math.round(totalincidenzasensitivity)+Math.round(totalincidenza(1-sensitivity))}	${Math.round(total - total*incidenza)}	${Math.round(totalincidenza)+Math.round(total - totalincidenza)}

`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":68,"value":"md `Sulla base di questa tabella è possibile calcolare:`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":72,"value":"html `

La probabilità di essere MALATI dato che il test è POSITIVO: ${Math.round(1000*Math.round(total*incidenza*sensitivity)/(Math.round(total*incidenza*sensitivity + (total - total*incidenza)*(1-specificity))))/10}%
La probabilità di essere SANI dato che il test è POSITIVO: ${Math.round(1000*Math.round((total - total*incidenza)*(1-specificity))/Math.round(total*incidenza*sensitivity + (total - total*incidenza)*(1-specificity)))/10}%
La probabilità di essere SANI dato che il test è NEGATIVO: ${Math.round(1000*Math.round((total - total*incidenza)*specificity)/(Math.round(total*incidenza*(1-sensitivity))+Math.round((total - total*incidenza)*specificity)))/10}%
La probabilità di essere MALATI dato che il test è NEGATIVO: ${Math.round(1000*Math.round(total*incidenza*(1-sensitivity))/(Math.round(total*incidenza*(1-sensitivity))+Math.round((total - total*incidenza)*specificity)))/10}%

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	Malato	Sano	Totale
Test positivo	${Math.round(totalincidenzasensitivity)}	${Math.round((total - totalincidenza)(1-specificity))}	${Math.round(totalincidenzasensitivity + (total - totalincidenza)(1-specificity))}
Test negativo	${Math.round(totalincidenza(1-sensitivity))}	${Math.round((total - totalincidenza)specificity)}	${Math.round(totalincidenza(1-sensitivity))+Math.round((total - totalincidenza)specificity)}
Totale	${Math.round(totalincidenzasensitivity)+Math.round(totalincidenza(1-sensitivity))}	${Math.round(total - total*incidenza)}	${Math.round(totalincidenza)+Math.round(total - totalincidenza)}