2d:null 2e:["$","title",null,{"children":"Paradosso del falso positivo | Luigi Cipollini | Observable"}] 33:[] 31:{"id":"436938617eb8eb63","slug":"paradosso-del-falso-positivo","title":"Paradosso del falso positivo","thumbnail":"38d50a848541419663ccfdafdc22ea61b41c784304d4316f2b0b2e0c925363d3","access_level":"public","create_time":"$D2020-06-25T06:53:28.309Z","update_time":"$D2020-06-25T08:31:14.012Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2020-06-25T08:30:29.456Z","has_unpublished_edits":null,"fork":false,"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"c1f2b3cfcc7bfb74","login":"infigures","name":"Luigi Cipollini","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/48dab62398a4fc08ca8aba23f0df28e1b1ba02b11acee02e41f60f9f1331df0f","tier":"starter_2024"},"version":233,"publish_version":233,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"15d8668173d2dd2e","login":"infigures","name":"Luigi Cipollini","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/48dab62398a4fc08ca8aba23f0df28e1b1ba02b11acee02e41f60f9f1331df0f","tier":null}],"members":[{"type":"individual","id":"15d8668173d2dd2e","login":"infigures","name":"Luigi Cipollini","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/48dab62398a4fc08ca8aba23f0df28e1b1ba02b11acee02e41f60f9f1331df0f","tier":null,"role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":true,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":0,"collection":null,"type":"notebook","body":{"title":"Paradosso del falso positivo","cells":[{"id":0,"value":"md`# Paradosso del falso positivo`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"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)}

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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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