阳性预测值（PPV）告诉你，如果您为此测试为阳性，那么您实际上患有疾病的可能性有多大。 它被定义为真阳性的数量（测试阳性的人患病）除以测试阳性的总人数。 它随测试灵敏度，测试特异性和疾病发生率而变化 。
您可以在下面的示例中了解这些方面如何更改测试的PPV。 对于医生来说，PPV是一件困难的事情，这对于患者来说可能很难。 但是，这很大程度上取决于他们所在社区的疾病流行情况。 知道敏感性和特异性不足以说明PPV是什么。 您还必须了解您正在测试的疾病的常见情况。
例子
想象一下，衣原体测试具有80％的灵敏度和80％的特异性。 在衣原体感染率为10％的100人中：
8/10真正的肯定会测试正面
72/90的真实否定将测试否定
在26个正面测试中，有8个是正面测试。 18是假阳性 。 因此，阳性预测值（PPV）将为31％（8/26）。 检测阳性的人中只有三分之一实际上有披衣菌。
另一方面，如果披衣菌的流行率是30％：
24/30真正的肯定会测试正面
56/70的真实否定将会测试否定。
在这种情况下，PPV将是24/38 = 63％。 三分之二的人群测试结果为准确的测试结果。
什么是80％敏感的测试。 和95％的规格。 在20％的人口中？
16/20真+将测试+
76/80真正 - 将测试 -
而PPV将是16/20 = 80％
增加PPV的因素
增加真实肯定的百分比和测试PPV需要两件事情中的一件或两件。 该测试可能具有很高的特异性。 大多数没有披衣菌的人会测试阴性。 那么，会有很少的误报。 增加测试PPV的另一件事是高发病率。
受感染的人比例越高，PPV越高。
在大多数情况下，每个人都希望只增加测试的特异性。 让更多的人生病只是为了提高诊断测试的性能，这有点违反直觉。