诊断试验方法的评价基本程序与指标

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诊断试验临床效能评价

诊断试验临床效能评价

诊断试验临床效能评价诊断试验的临床效能评价是医疗领域中一项重要的工作,它旨在评估诊断试验的准确性、灵敏性和特异性,从而帮助医生和临床决策者做出准确的诊断和决策。

本文将从准确性、灵敏性和特异性三个方面,分别介绍诊断试验的评价指标和评价方法。

一、准确性评价准确性是评价诊断试验表现的重要指标之一,它代表了试验结果与实际情况之间的一致程度。

常用的准确性指标有阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)、真阳性率(TPR)和真阴性率(TNR)。

其中,阳性预测值指的是在试验结果为阳性的情况下,实际患病的比例;阴性预测值则指的是在试验结果为阴性的情况下,实际未患病的比例。

真阳性率和真阴性率则是指试验结果与实际情况一致的比例。

评价诊断试验准确性的方法主要有对照组研究和交叉验证研究。

对照组研究常用于评价新诊断试验与已有试验或“金标准”之间的一致性,通过比较试验结果与“金标准”结果之间的差异,来评价试验的准确性。

交叉验证研究则是指在不同的样本集上进行验证,通过评估试验在不同样本集上的一致性来评价其准确性。

二、灵敏性评价灵敏性是评价诊断试验的另一个重要指标,它代表了试验对实际患者的检出能力。

简而言之,灵敏性越高,试验越能检测出真正的患者。

灵敏性的评价常用的指标是真正阳性率(TPR),也称为召回率或敏感性。

它表示试验对真正患者的检测比例。

评价诊断试验灵敏性的方法主要有“金标准”对照和受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析。

在“金标准”对照中,将试验结果与“金标准”结果进行对比,来评价试验的灵敏性。

ROC曲线分析则常用于评价试验结果的连续性,通过绘制曲线来显示不同阈值下试验的灵敏性和特异性。

三、特异性评价特异性是评价诊断试验的又一个重要指标,它代表了试验对非患者的判断能力。

特异性越高,试验越能排除非患者。

特异性的评价常用的指标是真正阴性率(TNR),即试验对真正非患者的判断比例。

评价诊断试验特异性的方法主要有独立样本验证和交叉验证。

诊断试验的评价和ROC分析

诊断试验的评价和ROC分析

诊断试验的评价和ROC分析诊断试验是一种常用的医学检验方法,用于确定患者是否患有某种疾病。

然而,单纯通过试验结果判断是否患病往往并不准确。

因此,我们需要评价诊断试验的准确性,并使用ROC分析来量化其性能。

1. 诊断试验的评价指标为了评估诊断试验的性能,我们需要引入以下四个指标:敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值。

敏感度(Sensitivity)是指在真正患病的人中,试验能正确诊断出疾病的比例。

敏感度越高,表示试验具有较好的疾病检测能力。

特异度(Specificity)是指在真正健康的人中,试验能正确排除疾病的比例。

特异度越高,表示试验具有较好的非患病排除能力。

阳性预测值(Positive Predictive Value)是指在试验为阳性的情况下,患者真正患病的概率。

阳性预测值越高,表示试验结果与患病状态的相关性越高。

阴性预测值(Negative Predictive Value)是指在试验为阴性的情况下,患者真正健康的概率。

阴性预测值越高,表示试验结果与健康状态的相关性越高。

2. ROC曲线和AUC值为了综合评价诊断试验的准确性,我们引入了ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)和AUC值(Area Under Curve)。

ROC曲线是以敏感度为纵轴,以1-特异度为横轴绘制的曲线。

曲线上每一个点表示了在不同阈值下的敏感度和特异度。

ROC曲线越靠近左上角,表示试验性能越好。

AUC值是ROC曲线下面积的数值,范围在0.5到1之间。

AUC值越接近1,表示试验具有较高的准确性。

3. 如何进行ROC分析进行ROC分析通常需要以下步骤:(1)收集样本数据:包括疾病阳性和阴性样本,以及其相应的试验结果。

(2)计算敏感度和特异度:根据试验结果计算敏感度和特异度,并绘制ROC曲线。

(3)计算AUC值:根据ROC曲线计算AUC值。

(4)选择最佳阈值:根据需求和实际情况,选择最佳的阈值以平衡敏感度和特异度。

诊断试验与评价

诊断试验与评价

个性化诊断与精准医疗
个性化诊断
根据患者的基因组、表型等特征,为其量身定制最佳治疗方案,提高治疗效果和 患者生存率。
精准医疗
以个体差异为基础,结合现代医学技术,对疾病进行精确的诊断和治疗,实现医 疗服务的个性化和精细化。
人工智能在诊断试验中的应用
人工智能辅助诊断
远程诊断
利用人工智能技术对医学影像、实验 室数据等进行自动分析和识别,提高 诊断的准确性和效率。
理想的诊断试验应该是操作简便、快速且成本效益高。
疾病谱的变化与新技术的应用
疾病谱的变化
随着疾病谱的变化,诊断试验需要不断更新和改进以满足临床需求。
新技术的应用
新技术的发展为诊断试验提供了更多的可能性,如分子诊断、基因诊断和影像学诊断等。
Part
05
诊断试验的未来发展
新技术与新方法的研发
基因组学技术
诊断试验与评价
• 诊断试验概述 • 诊断试验的设计与实施 • 诊断试验的评价指标 • 诊断试验的局限性 • 诊断试验
诊断试验概述
定义与目的
定义
诊断试验是对患者进行疾病诊断或筛 查的实验手段,通过检测患者的血液、 尿液、组织或其他生物样本,以确定 患者是否患病以及患病类型。
确定诊断目的
明确诊断试验的目标,例 如确定某病种的早期诊断 方法、鉴别诊断或病情监 测等。
数据分析与解释
对试验数据进行统计分析, 得出结论,并对结果进行 解释和评估。
选择受试者
根据诊断目的选择合适的 受试者,确保受试者具有 代表性,并遵循伦理原则。
样本采集与处理
按照标准操作程序采集和 处理样本,确保样本质量 和一致性。
目的
诊断试验旨在为医生提供关于患者健 康状况的准确信息,帮助医生做出准 确的诊断,制定合适的治疗方案,并 监测患者的病情进展和治疗效果。

诊断试验评价简介

诊断试验评价简介

3. 似然比(likelihood ratio, LR):
患者人群中试验结果的概率与无病人群中试验结果 概率之比。
(1)阳性似然比(positive likelihood ratio,LR(+)): 即真阳性率与假阳性率之比值。是说明病人中出现某
种检测结果阳性的概率是非病人的多少倍。
a/(a+c)
似然比在临床诊断中有实用价值。当知道了 某诊断试验的阳性似然比,并了解到所诊断疾病 的患病率,就可计算在不同患病率情况下该试验 的预测值。
4.预测值(Predictive value,PV) 是根据诊断试验的结果来估计患病和不患病的 可能性大小。 阳性预测值: 表示阳性结果中真正患病的概率。
阴性预测值: 表示阴性结果中真正未患病的概率。
Sp=[d/(b+d )]×100%=d/ND
常用评价指标的计算
2.假阳性率(FPR, α):亦称误诊率,指非患 者错判为阳性的概率。 α=[b/(b+d)] ×100%=1 - Sp 假阴性率(FNR, β):亦称漏诊率,指患者
错判为阴性的概率。 β=[c/(a+c)] × 100%=1-Se
[12-3] 某医院收治急性心前区疼痛疑诊急性心肌梗 死患者360例。为研究血清磷酸肌酸激酶(CPK)对急 性心肌梗死的诊断价值,在经冠脉造影或心电图(金 标准)确诊的基础上,同步检测患者CPK,设诊断异 常界值为≥80u/L,结果见表12-2。试分析其Se与Sp。
诊断试验评价简介
学习目标
1.了解诊断试验的评价方法及常用指标 2. 了解ROC曲线的应用 3. 能够运用统计软件进行ROC曲线分析
问题提出
(1)什么是诊断试验? (2)诊断试验的常用评价指标?

诊断实验的研究与评价

诊断实验的研究与评价

3)再检验其血清肌酸磷酸酶(CPK)>80单位,此时阳性似然比为7.75。
其验前比=0.9167/(1-0.9167)=11.0048;验后比=11.0048×7.75=85.25。
• 验后概率=85.25/(1+85.25)=0.988 经过询问症状,心电图检查及血清CPK检查,该病人患冠心病的可能性为98.8%,因

粗一 致 a率 d 10 % 0 abcd
调整 1 一 a 致 a率 dd 4 a ba cc db d
4.似然比(likelihood ratio LR)
综合了灵敏度和特异度的信息,其含义为:病人 中出现某种检测结果的概率与非病人中出现相应结 果的概率之比,它表明某项试验所确定的阳性界值 (截点)能否良好地区分真阳性和假阳性。根据似 然比可以判断诊断试验阳性或阴性时患病的概率, 以助临床医生的诊断决策。

误诊率B 10% 0 BD
正确诊断指数(Youden指数)
一项诊断方法发现真正的病人和非病人的总能力。
约登指A 数=(灵D敏度+ 特异度 )-1
或 约登A+指C数 = B+D +
-1
将灵敏度和特异度合并为一个指标,可更全面地评价、
比较各种筛检试验的真实性。 指数愈大,反映的真实性也愈大。
约登指数的标准误为
ROC Curve
1.00
.75
Se ns it iv ity
.50
.25
0.00
0.00
.25
.50
.75
1.00
1 - Specificity
图2--ROC曲线图
第四节 诊断试验的评价
用某些指标对诊断试验的真实性、 可靠性以及效益进行评价。

诊断性试验的评价指标

诊断性试验的评价指标
诊断试验的评价指标
真实性: 敏感度(Sen)、特异度(Spe)、误诊率、
阳性预测值、阴性预测值、假阴性率、假阳性 率、似然比、符合率、准确度。 可靠性:
方法的差异、个体差异、观察者变异 收益:
预测值、成本效益分析
诊断试验评价的指标
真实性(validity) 测量值与实际值相符合的程度,亦称效度,又称准确性
_ a b
准确度=
abcd
4.似然比(likelihood ratio, LR)
★是同时反映灵敏度和特异度 的复合指标
★似然比俞大、诊断价值也俞 大
◈阳性似然比:
诊断试验结果的真阳性率与 假阳性率之比
真阳性率 灵敏度 LR 假阳性率 1 特异度
◈阴性似然比
诊断试验结果的假阴性率与真 阴性率之比
LR
假阴性率 真阴性率
1
灵敏度 特异度
预测值
◈阳性预测值(positive
predictive value):是指筛检试
验阳性者患目标疾病的可能性,即
用金标准诊断为“无病”者所占的
比例。 阳性预测值
A 100%
A B
◈阴性预测值(negative
predictive value):是指筛检试
特异度 D 100% BD
假阳性率
◈假阳性率(false positive rate)(误诊率、第 一类错误)
即实际无病,但根据该诊断标准被 定为有病的百分率
假阳性率
B
B D
100%
3.准确度(AC)
也称符合率(agreement reat),真阳性和 真阴性者在总检查例数中的比例。反应了真确 诊断患者与排除病人的能力。
病的百分率

临床检验方法学评价常用指标

临床检验方法学评价常用指标

临床检验方法学评价常用指标首先制作相关四格表,再根据表格数据计算相应指标。

1.评价诊断试验真实性的指标灵敏度( sensitivity) :指患者中试验阳性者所占比例。

计算公式:灵敏度( Sen) = a/( a+ c) % 100%。

特异度( specificity) :指没有患病的人中试验阴性者所占比例。

计算公式:特异度( Spe) = d/ ( b+ d) % 100%。

以上两个指标是评价诊断试验真实性的基本指标,若依据四格表中a、b、c、d 4 个实测值的概率关系则:Sen= 1- c/( a+ c)(假阴性率) ,Spe= 1- b/ ( b+ d) (假阳性率) ,二者有互补关系。

误诊率( mistake diagnostic rate,α):又称假阳性率,即非患者中被诊断试验判为阳性的概率。

计算公式:误诊率(α) = b/( b+ d) % 100%。

漏诊率( omission diagnostic rate,β):又称假阴性率,即患者中被诊断试验判为阴性的概率。

计算公式:漏诊率(β)= c/ ( a+ c) % 100%。

粗一致率( crude agreement rate):又称准确度( accuracy) 。

表示观察值与真实值符合的程度,是综合考虑真实性的指标。

是真阳性与真阴性之和占受检总人数的百分率。

计算公式:准确度= ( a+ d)/( a+ b+ c+ d) % 100%。

约登指数( Youden’s indx,YI ):又称正确指数。

指灵敏度与特异度之和减1 表示,故此指数值的范围只从0~ 1。

约登指数越大,其真实性亦越好。

计算公式:YI= [ a/( a+ c)+ d/( b+ d) ] - 1。

比数积( odds product,OP):指灵敏度除以漏诊率,特异度除以误诊率,所获两比数的乘积。

比数积越大,诊断试验的真实性越好。

计算公式:OP= [ Sen/( 1- Sen) ] ×[ Spe/( 1- Spe) ] = ad/bc,但要求四格表内的数字均不为零。

诊断试验评价与ROC分析方法

诊断试验评价与ROC分析方法

诊断试验评价与ROC分析方法一、诊断试验评价方法的基本概念和指标1.灵敏度和特异性:灵敏度是指真正例中被正确诊断为阳性的比例,即阳性的患者能够被正确判断出来的概率。

特异性是指真反例中被正确诊断为阴性的比例,即阴性的健康人能够被正确判断出来的概率。

灵敏度和特异性是评价诊断试验准确性的两个基本指标。

2.阳性预测值和阴性预测值:阳性预测值是指被诊断为阳性的人中,实际为阳性的比例。

阴性预测值是指被诊断为阴性的人中,实际为阴性的比例。

阳性预测值和阴性预测值与灵敏度和特异性密切相关。

3. ROC曲线:ROC曲线是用来评价诊断试验的灵敏度和特异性之间的权衡关系的一种图示工具。

ROC曲线的横轴是1-特异性(false positive rate, FPR),纵轴是灵敏度。

曲线下面积即AUC值,是评价诊断试验准确性的重要指标,值越高说明诊断试验越准确。

二、ROC分析方法的步骤和应用ROC分析方法是用来绘制ROC曲线并计算AUC值的一种方法,具体步骤如下:1.收集数据:收集与诊断结果相关的数据,包括真实结果和诊断试验结果。

2.绘制ROC曲线:将横轴设为1-特异性(FPR),纵轴设为灵敏度,然后根据不同的诊断试验结果,计算不同的FPR和灵敏度,并将这些点连接起来,得到ROC曲线。

3.计算AUC值:根据绘制的ROC曲线计算曲线下面积,即AUC值。

通常情况下,AUC值在0.5和1之间,值越高说明诊断试验准确性越高。

ROC分析方法的应用非常广泛:1.临床应用:可用于评价各种诊断试验的准确性,包括各种新型影像学检查、实验室检验、病理学检查等。

2.试验研究:可用于评价新治疗方法或新药物的疗效,比较不同治疗方法或药物的效果。

3.生物标志物研究:可用于评价生物标志物在临床诊断中的价值,确定最优的诊断阈值。

三、ROC分析方法的优势和局限性1.优势:ROC分析方法能够综合考虑灵敏度和特异性,能够克服单一指标不足的问题。

ROC曲线直观清晰,AUC值可直接用于评价诊断试验准确性。

诊断试验方法的评价

诊断试验方法的评价
病的人被误诊机会越少。
与特异度相对的是误诊率(假阳性率)。
•误诊率=1﹣特异度=假阳性/(真阴性+假阳性)×100%=b/(b+d)×100%
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诊断试验方法的评价
⒊ 似然比(likelihood ratio, LR)
① 阳性似然比(+LR)=真阳性率/假阳性率=灵敏度/误诊率 阳性似然比指正确判断阳性的可能性是错判阳性可能性的
诊断试验方法的评价
2、计算有关指标及评价
⑴ 可靠性评价
定性数据的可靠性判定用符合率和一致性评价: ① 符合率(CA)=(真阳性+真阴性)/受试者总人数=(205+37)/302 = 80.13 % ② 调整符合率(AA)=1/4[真阳性/(真阳性+假阴性)+真阴性/(假阳性+真阴性)+真阳性/(真阳性+
Youden指数(YI)越大,试验的真实性越高。
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诊断试验方法的评价
举例:见教材 P243
302例高度疑为肝癌的病人肝穿刺活检(金标准),病理报告明确 诊断为肝癌234例,非肝癌68例。对上述病人行血中甲胎蛋白检测,结 果为,阳性236例(其中肝癌者205例),阴性66例(其中肝癌者29例), 试评价甲胎蛋白检测作为诊断肝癌的价值。
试分析新方法(R2HZ-4HZ-R5HZ-7HZ)是否是检出小气道早期病变的好指标
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诊断试验方法的评价
解答:
1. 可靠性评价:定量数据的可靠性判定用变异系数评价:
变异系数(CV) = 标准差 / 算数均数,根据表1的数据计算,两组R2HZ-4H-R5HZ-7HZ的测定值 CV均很小,表明该指标是可靠的。
诊断试验方法的评价

临床检验方法学评价常用指标

临床检验方法学评价常用指标

临床检验方法学评价常用指标1.评价诊断试验真实性的指标灵敏度( sensitivity) :指患者中试验阳性者所占比例。

计算公式:灵敏度( Sen) = a/( a+ c) % 100%。

特异度( specificity) :指没有患病的人中试验阴性者所占比例。

计算公式:特异度( Spe) = d/ ( b+ d) % 100%。

以上两个指标是评价诊断试验真实性的基本指标,若依据四格表中a、b、c、d 4 个实测值的概率关系则:Sen= 1- c/( a+ c)(假阴性率) , Spe= 1- b/ ( b+ d) (假阳性率) ,二者有互补关系。

误诊率( mistake diagnostic rate,α):又称假阳性率,即非患者中被诊断试验判为阳性的概率。

计算公式:误诊率(α) = b/( b+ d) % 100%。

漏诊率( omission diagnostic rate,β):又称假阴性率,即患者中被诊断试验判为阴性的概率。

计算公式:漏诊率(β)= c/ ( a+ c) % 100%。

粗一致率( crude agreement rate):又称准确度( accuracy) 。

表示观察值与真实值符合的程度,是综合考虑真实性的指标。

是真阳性与真阴性之和占受检总人数的百分率。

计算公式:准确度= ( a+ d)/( a+ b+ c+ d) % 100%。

约登指数( Youden’s indx, YI ):又称正确指数。

指灵敏度与特异度之和减1 表示,故此指数值的范围只从0~ 1。

约登指数越大,其真实性亦越好。

计算公式:YI= [ a/( a+ c)+ d/( b+ d) ] - 1。

比数积( odds product, OP):指灵敏度除以漏诊率,特异度除以误诊率,所获两比数的乘积。

比数积越大,诊断试验的真实性越好。

计算公式:OP= [ Sen/( 1- Sen) ] ×[ Spe/( 1- Spe) ] = ad/bc,但要求四格表内的数字均不为零。

诊断性试验的分析和评价

诊断性试验的分析和评价

9、回收率 、
回收率是测定值对真值的相对百分比。 回收率是பைடு நூலகம்定值对真值的相对百分比。其愈接近 100%愈好。 愈好。 愈好
例用某新方法进行糖尿病诊断性试验,选取 250 例确诊的糖 尿病患者作为试验组,选取 250 例非糖尿病病人作为对照组。结 果如下表,试对该诊断性试验结果进行评价。 糖尿病诊断试验 糖尿病诊断试验 诊断性试验 + - 合计 糖尿病患者 188 62 250 非糖尿病患者 97 153 250 合计 285 215 500
合计 285 215 500
188 + 153 3、准确度(符合率)= 、准确度(符合率) × 100 % = 68 . 2 % 500
4、诊断指数 = 灵敏度 + 特异度 = 136.4% 、
诊断性试验 + - 合计
糖尿病诊断试验 糖尿病患者 非糖尿病患者 188 97 62 153 250 250
诊断性试验评价的四格表 金标准 诊断性 试 验 合计 + + a c a+c b d b+d 合计 a+b c+d N
7、阳性预测值 = 、 说明阳性者中真患者的比例。 说明阳性者中真患者的比例。 8、阴性预测值 = 、 说明阴性者中非患者的比例。 说明阴性者中非患者的比例。 阳性预测值与阴性预测值是评价诊断性试验收益 的指标。可受患病率的影响。 的指标。可受患病率的影响。
5、阳性似然比 = 、 说明患者中阳性结果是非患者阳性结果的多少倍。 说明患者中阳性结果是非患者阳性结果的多少倍。
6、阴性似然比 = 、 说明患者中阴性结果是非患者阴性结果的百分之几。 说明患者中阴性结果是非患者阴性结果的百分之几。 阳性似然比与阴性似然比是反映灵敏度和特异 度两方面特性,不易受患病率影响,较稳定。 度两方面特性,不易受患病率影响,较稳定。

《流行病学》7诊断试验评价

《流行病学》7诊断试验评价
20
30
56
NPV (%) 50
80
95
88
3、诊断试验阳性结果截断值的确定
理想的诊断试验灵敏度、特异度均应 接近100%。
但在实际工作中很难达到,往往表现 为灵敏度↑↓则特异度↓↑。
两者高低的转换与确定诊断试验阳性 结果的截断值(cut off point)或临界点的 选择密切相关。
.
图7-3 病人与非病人观测值分布类型
评价指标
.
二、 诊断试验的评价
(一)评价方法
诊断试验的评价就是将待评价的诊 断试验与诊断目标疾病的标准方法——即 “金标准”(gold standard)——进行同步盲 法比较,判定该方法对疾病“诊断”的真实 性和价值。
.
确定“金标准”
“金标准”指当前临床医学界公认的诊断 疾病的最可靠的方法,也称为标准诊断金标
.
PPV
指试验阳性结果中真正患病(真阳性)的比例 阳性预 测 A 1 值 0 % 0 AB
NPV
指诊断试验阴性者不患目标疾病的可能性
阴性预 测 D 值 10% 0 CD
.
2、可靠性 (reliability)
也称信度、精确度(precision)或可重复性 (repeatability)
指在相同条件下用同一诊断试验对同一受试 者重复操作时获得相同结果的稳定程度
其次是选择研究对象,用金标准将这些对象划分 “有病(病例组)”与“无病(对照组)”;
第三,用待评价的诊断试验采用盲法同步地测试这 些研究对象,将获得的结果与金标准的诊断比较,应 用相应的指标来评价该试验的诊断价值。
.
金标准
目 标 人 群

病人
- 待评价的 诊断试验

诊断试验方法的评价基本程序与指标

诊断试验方法的评价基本程序与指标
倍数,表明诊疗试验结果呈阳性时患病与不患病百分比,其 比值越大,试验诊疗价值越高。
② 阴性似然比(-LR)=假阴性率/真阴性率=漏诊率/特异度 阴性似然比指错判阴性可能性是正确判断阴性可能性
倍数,表明诊疗试验结果呈阴性时患病与不患病百分比,其 比值越小,试验诊疗价值越高。
诊断试验方法的评价基本程序与指标
Youden指数(YI)越大,试验真实性越高。
诊断试验方法的评价基本程序与指标
第20页
举例:见教材 P243
302例高度疑为肝癌病人肝穿刺活检(金标准),病理汇报明确 诊疗为肝癌234例,非肝癌68例。对上述病人行血中甲胎蛋白检测,结 果为,阳性236例(其中肝癌者205例),阴性66例(其中肝癌者29例), 试评价甲胎蛋白检测作为诊疗肝癌价值。
错误结果:① 真正有病人试验结果阴性(假阴性 c) ② 真正无病人试验结果阳性(假阳性 b)
诊断试验方法的评价基本程序与指标
第15页
一项试验方法得出正确结果越多,则该试验真实性越高 。评价试验方法真实性包含两个方面,即对有病和无病识别 能力。主要评价指标以下:
⒈ 灵敏度(sensitivity) ⒉ 特异度(specificity) ⒊ 似然比(likelihood ratio, LR) ⒋ Youden指数(Youden’s Index, YI)
诊断试验方法的评价基本程序与指标
第3页
第一节 评价基本程序(步骤)
确立金标准 选择研究对象 样本大小预计 同时评价 依据试验检验结果评价诊疗价值
诊断试验方法的评价基本程序与指标
第4页
一、确立金标准
要评价一个新诊疗试验方法,首先要确定一个参考标准 即金标准(gold standard)。
诊断试验方法的评价基本程序与指标

常用诊断试验评价指标计算及意义

常用诊断试验评价指标计算及意义
意义:当OR>1时,说明病例组的暴露频率大于 非病例组的,即暴露有较高的发病危险性;反之, 当OR<1时,说明病例组的暴露概率低于非病例 组的,即暴露有保护作用。疾病与暴露联系愈密 切,比值比的数值愈大。
似然比(likelihood ratio, LR) 是反映真实性的一种 指标,属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即有 病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一 概率的比值。该指标全面反映筛检试验的诊断价值,且 非常稳定。似然比的计算只涉及到灵敏度与特异度,不 受患病率的影响。
诊断试验的评价指标
诊断试验(diagnostic test)
诊断试验是把可疑有病但实际无病的人 与真正的病人区分开来的过程。
一、筛检或诊断试验的真实性评价
金标准
特 定 人 群
病人
非病 人
待评价筛 查方法
阳 性 阴 性
阳性
阴性
评价指标
(一)真实性评价
• 测量值与真实值的符合程度。 • 灵敏度 、特异度、漏诊率、误诊率、正确诊
阳性似然比即正确判断阳性的可能性是错 判阳性可能性的倍数。此值愈大,此诊断 方法愈好
阳性似然比=a(a+c)/b(b+d)
阴性似然比即错判断阴性的可能性是正确 判断阴性的可能性的倍数。此值愈小,此 诊断试验方法愈好。
阳性似然比=c(a+c)/d(b+d)
提高试验效率的办法
提高诊断质量的一些方法
• 1、选择合适而正确的指标 • 2、尽可能应用客观指标 • 3、测量标准化 • 4、联合试验(平行、系列、混合)
筛检试验或诊断试验的评价
筛检或诊 按“金标准”诊断
断试验 有病
无病
合计
阳性 a(真阳性) b(假阳性) a+b 阴性 c(假阴性) d(真阴性) c+d

诊断试验与评价

诊断试验与评价

诊断性试验 患者 合计
+
188
-
62
合计
250
非患者
97 153 250
285 215 500
14
计算各指标如下:
灵敏度 特异度 阳性似然比 阴性似然比 假阳性率 假阴性率 阳性预测值 阴性预测值
188 100 % 75 . 2 % 250
153 100 % 61 . 2 % 250
( 188 )(/ 97 ) 1 . 94
阳性似然比为1.94,即是说该新方法诊断糖尿病患者所得 阳性结果为非糖尿病人的2倍;阴性似然比为0.41,即用该 方法诊断糖尿病人的阴性结果为非糖尿病人的4/10。
假阳性率为38.8%,即100名非糖尿病患者中,有39人诊断 性试验阳性;假阴性率为24.8%,既100名糖尿病患者中, 有25人诊断性试验阴性。
b
bd
8
5.Youden 指数(Youden index, YI),又称正确指数,是指诊断试 验发现真正的病人和非病人的能力,反应诊断试验真实性的综合指标。 它等于灵敏度与特异度之和减一。
Y IS eSp 1
9
6.似然比(likelihood ratio)也是评价诊断试验真实性的指标,它反 映灵敏度和特异度两方面的特性,不受患病率的影响,比灵敏度和特 异度稳定。 阳性似然比(positive likelihood ratio)是真阳性率与假阳性率之比。 计算式为:
(7.11) predictive value,
PV-)是指由诊断试验判断为阴性的全部对象中,
用金标准诊断为非患者所占的比例。
d PV cd10% 0
(7.12)
12
预测值主要受患病率和诊断试验的灵敏度与特异度的影响,一般 情况下,受检人群患病率越高,阳性预测值也高。阳性预测值、阴性 预测值、灵敏度、特异度及患病率间有如下关系。
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⑴ 灵敏度:灵敏度(Se)= 真阳性/(真阳性+假阴性) ×100%
▲ Se(FEF25-75%)=22.7% ▲ Se(FEF75-85%)=2.3% ▲ Se(V50)=20.5% ▲ Se(V25)=13.6% ▲ Se(R2HZ-4H-R5HZ-7HZ)=36.4%
显示R2HZ-4H-R5HZ-7HZ检出小气道早期病变的灵敏度明显高于其他四项指标 ⑵ 特异度:特异度(Sp)= 真阴性/(真阴性+假阳性) ×100%
灵敏度(Se)=真阳性/(真阳性+假阴性 灵敏度越)高×,1说0明0试%=验a方/法(a对+疾c病)×的检1出00能%力越强,病人
漏诊机会越少。
与灵敏度相对的是漏诊率 (假阴性率) 。
漏诊率=1﹣灵敏度 = 假阴性/(真阳 性+假阴性)×100%=c/(a+c)×100%
⒉ 特异度(specificity)
特异度 (真阴性率)是无病的人中试验结果阴性的百分
率,其表示试验方法对无病的检出能力。
特异度(Sp)=真阴性/(真阴性+假阳 特异度性越高)×,说1明00试%验=方d/法(对b无+d病)的×判1断0能0力%越强,无
病的人被误诊机会越少。
与特异度相对的是误诊率(假阳性率)。
误诊率=1﹣特异度=假阳性/(真阴性+假阳性)×100%=b/(b+d)×100%
试分析新方法(R2HZ-4HZ-R5HZ-7HZ)是否是检出小气道早期病变的好指标
解答 :1. 可靠性评价:定量数据的可靠性判定用变异系数评价:
变异系数(CV) = 标准差 / 算数均数,根据表1的数据计算,两组R2HZ-4H-R5HZ-7HZ的测定值 CV均很小,表明该指标是可靠的。
2. 真实性评价:真实性判定用灵敏度、特异度等评价
Youden指数(YI)越大,试验的真实性越高。
举例:见教材 P243
302例高度疑为肝癌的病人肝穿刺活检(金标准),病理报告明确 诊断为肝癌234例,非肝癌68例。对上述病人行血中甲胎蛋白检测,结 果为,阳性236例(其中肝癌者205例),阴性66例(其中肝癌者29例), 试评价甲胎蛋白检测作为诊断肝癌的价值。
第三节 预 测 值
在试验结果(阳性或阴性)已知的条件下,有无疾病的概率称为试验的 预测值(predicative value, PV)。
当一个试验对一个人群进行检查时,仅了解其灵敏度和特异度是不够 的,还必须了解:
△ 试验结果阳性的人中患有这种疾病的概率,即阳性预测值(positive predicative value, PPV) △ 试验结果阴性的人中不患该疾病的概率,即阴性预测值(negative predicative value, NPV)
③ Kappa值= ( P0-Pc)/(1-Pc) P0= (a+d)/ (a+b+c+d) =(205+37)/302 = 0.8013 Pc={[ (a+b) (a+c)/ (a+b+c+d)]+[ (c+d) (b+d)/ (a+b+c+d)]}/ (a+b+c+d) = [(236×234)/302+(66×68)/302]/302 = (55224+4488)/91204 = 0.6547 Kappa = (0.8013-0.6547)/(1-0.6547)= 0.1466/0.3453 = 0.4246 由于 0.40 <Kappa< 0.74,表示两种试验的一致性程度为一般,因此,甲胎蛋白检测作
二、选择研究对象
在诊断试验方法评价中,研究对象包括两组: 一是被金标准确诊的病例组,另一组是金标准 证实无该病的人群,即对照组。
所有的研究对象都要有代表性,病例组和对照 组都应代表各自的总体。
三、样本大小估计
评价诊断试验的样本含量用下列公式计算:
n = zα2p(1﹣p)/δ2
注:p为试验的预期特异度或灵敏度;δ为允许
定性数据的可靠性判定用符合率和一致性评价: ① 符合率(CA)=(真阳性+真阴性)/受试者总人数=(205+37)/302 = 80.13 % ② 调整符合率(AA)=1/4[真阳性/(真阳性+假阴性)+真阴性/(假阳性+真阴性)+真阳性/(真阳性+
假阳性)+真阴性/(假阴性+真阴性)] ×100% = 1/4[205/(205+29)+37/(31+37)+205/(205+31)+37/(29+37)] ×100% = 1/4[205/234+37/68+205/236+37/68 ] ×100% = 71.24 %
表明甲胎蛋白检测作为诊断肝癌的指标敏感性较高,而判断为无病及正 确指数为一般。
举例:
论文:强迫震荡法呼吸系统有效阻力频率依赖性的测定及临床应用
目的:提出一种检出小气道早期病变的新方法(R2HZ-4HZ-R5HZ-7HZ) 金标准:现有的诊断小气道早期病变较好指标(FEF25-75% ;FEF75-85% ;V50;V25 )
误诊率(假阳性率) = 1﹣特异度 = 假阳性/(真阴性+假阳性) ×100% = 45.59 % ③ 阳性似然比 = 真阳性率/假阳性率 = 灵敏度/误诊率=0.8761/0.4559 = 1.92 ④ Youden指数(YI )=灵敏度+特异度-1=0.8761+0.5441-1= 0.4202
变异系数(coefficient of variation, CV ) 判定定量数据的可靠性 :
变异系数(CV)= 标准差 / 算数均数
㈡ 结果是定性数据的可靠性判定
⒈ 符合率:即粗一致率(crude agreement, CA)是指试
验结果与金标准结果一致性
CA=(真阳性+真阴性)/受试者总人数=(a+d)/(a+b+c+d)×100%
倍数,表明诊断试验结果呈阴性时患病与不患病的比例,其 比值越小,试验的诊断价值越高。
⒋ Youden指数(Youden’s Index, YI )
Youden指数也称正确指数 灵敏度和特异度是反映一项诊断试验的两个基 本指标,两者之和减去一,即为Youden指数。
Youden指数(YI) = 灵敏度+特异度-1 = a/(a+c)+d /(b+d)﹣1 = 1﹣漏诊率﹣ 误诊率
V25
R2HZ-4H-R5HZ-7HZ
正常组 45 3(6.7) 1(2.2) 2(4.4) 2(4.4) 3(6.7)
吸烟组 44 10(22.7) 1(2.3) 9(20.5)6(13.6) 16(36.4)
注:两组对象均为男性,体检正常,半年内胸片正常,年龄有可比性;唯吸烟组吸烟年限10-30年,吸 烟量10-20支/日
⒈ 灵敏度(sensitivity) ⒉ 特异度(specificity) ⒊ 似然比(likelihood ratio, LR) ⒋ Youden指数(Youden’s Index, YI)
⒈ 灵敏度(sensitivity)
灵敏度 (真阳性率)是真正有病的人中试验结果阳性的百分
率,其表示试验方法对疾病的检出能力。
二、真 实 性 评 价
真实性是指测量值与实际值的符合程度
任何检查或测量结果与金标准相比,有下列四种情况:
正确结果:① 真正有病的人试验结果阳性(真阳性 a) ② 真正无病的人试验结果阴性(真阴性 d)
错误结果:① 真正有病的人试验结果阴性(假阴性 c) ② 真正无病的人试验结果阳性(假阳性 b)
一项试验方法得出的正确结果越多,则该试验的真实性 越高。评价试验方法的真实性包括两个方面,即对有病和无 病的识别能力。主要评价指标如下:
之正常组的均值±1.65标准差(95%可信限)为异常判断标准
结果见下表:
表1 二组R2HZ-4HZ-R5HZ-7HZ测定值
组别
例数
R2HZ-4HZ-R5HZ-7HZ
正常组 45
0.42±0.115
吸烟组 44
0.75±0.256
表2 二组五项指标检出的异常例数和异常率(%)
组别 例数 FEF25-75% FEF75-85% V50
△ Sp(FEF25-75% )=93.3% △ Sp( FEF75-85% )=97.8% △ Sp(V50)=95.6% △ Sp(V25)=95.6% △ Sp(R2HZ-4H-R5HZ-7HZ)=93.3%
显示R2HZ-4H-R5HZ-7HZ对无小气道早期病变的判断能力与其他四项指标相近
因此,可以得出结论,新方法(R2HZ-4HZ-R5HZ-7HZ)是检出小气道早期病变较敏感的好指标。
为诊断肝癌的指标可靠性一般。
⑵ 真实性评价
真实性判定用灵敏度、特异度、 Youden指数等评价 ① 灵敏度(Se)= 真阳性/(真阳性+假阴性) ×100% =205/234 ×100% = 87.61 %
漏诊率(假阴性率) = 1﹣灵敏度 = 假阴性/(真阳性+假阴性) ×100% = 12.39 % ② 特异度(Sp)= 真阴性/(真阴性+假阳性) ×100 =37/68 ×100% = 54.41 %
误差;α为第一类误差的概率(α=0.05或0.01), zα值由z界值表查得。
四、同 步 评 价
用被评价的诊断试验方法对研究对象进行同步 检查,采用盲法观察。
目 的:
① 消除研究对象心理情绪上的波动或异常 而影响试验结果 ② 避免研究者的主观意愿 而影响试验结果。
五、根据试验检查结果评价诊断价值
符合率受人为因素影响较多,一般用调整符合率( adjusted agreement, AA):
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