Quality of Interpretation of Immunological Tests: Interventions to Reduce False Positives
DOI:
https://doi.org/10.70577/qe6mdg40Keywords:
immunological tests, false positives, positive predictive value, Bayesian modeling, diagnostic confirmation, post-analytical quality, patient safety.Abstract
The interpretation of immunological tests faces a structural challenge related to the occurrence of false-positive results, particularly in low-prevalence settings and population screening contexts, where pretest probability critically determines the positive predictive value and the clinical coherence of reported findings. In this framework, the objective of the study was to analyze the quality of interpretation of immunological tests and to evaluate interventions aimed at reducing falsely reactive results through confirmatory strategies and structured post-analytical control. The research adopted a quantitative approach with a non-experimental design, based on secondary analysis of official reports issued by national and international public health authorities between 2021 and 2023. Bayesian modeling was applied to estimate predictive values across different prevalence scenarios, multivariate logistic regression was used to identify factors associated with higher probabilities of false positives, and partial least squares structural equation modeling (SEM-PLS) was employed to examine the relationships among epidemiological context, interpretative control, and confirmatory intervention. The findings demonstrated that even with high specificity, low prevalence substantially decreases positive predictive value and increases the operational burden of false positives, whereas the implementation of two-step orthogonal confirmation markedly enhances net specificity and reduces expected false positives by more than 98% in certain scenarios. Furthermore, the structural model indicated that interpretative control and methodological confirmation function as key mediators between epidemiological context and diagnostic safety. Overall, reducing false positives depends not solely on the analytical performance of immunoassays but on the integration of probabilistic reasoning, confirmatory algorithms, and institutionalized post-analytical governance, thereby strengthening interpretative quality and patient safety.
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