诊断性研究证据的评价和应用

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【华西循证医学中心 EBM资料】5.诊断性研究证据的评价与应用

what is the probability of iron deficiency?
一. 提出可回答的问题
Well-built clinical questions should have 4 components：PICO
Patient or Problem
Intervention Could include:
证据质量良莠不齐
临床研究现状和问题现有研究证据在设计、实施、统计分析、论文撰
写等方面仍存在缺陷针对某一专题的医学文献中真正有用的不足15% 如何为患得选择真实、最新的信息？
诊断试验研究中的常见问题
1985和1995年5种中华系列杂志发表的评价诊断试验的论著112篇
90%以上的论著设计不合理 18篇缺乏金标准
Ⅱ ● 检索策略 ● 手工检索 ● 电子检索 Ⅲ ● 真实性 ● 可靠性 ● 适用性 Ⅳ
4.应用最佳证据于临床决策
5.后效评价实践效果，提高服务水平和质量
● 肯定的最佳证据：推荐临床应用
● 无效或有害：建议停止/废弃临床应用
尚无证据：建议进一步研究 ●
Ⅴ
● Evidence Is Never Enough
研究和评价诊断试验的目的
寻求新的更准确的诊断方法正确认识诊断试验的临床应用价值，合理和正确选择诊断试验
最终目的：
提高疾病的诊断水平（减少漏诊和误诊）促进疾病的有效治疗
五步法：实践循证医学的基本步骤
1.确定拟弄清的临床问题 2.查找证据
3.严格评价证据
Ⅰ ● 人群/病人 ● 干预措施
● 比较 ● 结局指标
● 不断更新，改进服务质量 ● 终身教育
1
为什么要对研究证据进行评价？

诊断性研究证据的循证评价ppt课件

对照组
采用金标准测试后证实未患有目标疾病的其他病例，尤其应包括容易与目标疾病混淆的其他病例
26
样本量的确定 1.假阳性率的水平测定，一般情况下特异度高的试验用于肯定性诊断； 2.假阴性率的水平测定，敏感度高的试验一般用于疾病的筛选； 3.允许误差范围，一般为总体率100（1-α）%可信区间宽度的一半。
泻等其他不适，阴道分泌物增多，无外阴瘙痒，于当地医
院检测尿早早孕阳性，查B超：宫腔内可见1.1×1.6cm 孕囊，囊内未见胎芽、胎心。孕囊偏右接近宫角，血 HCG3356mIU/ml。血常规检查：白细胞计数12.31×109/L ，红细胞计数3.05×1012/L。
19
查盆腔彩超：宫腔内可见24×37×4mm条状无回声区，左侧附件区无均质包块（30×20mm）。腹部平坦，未见胃肠型及蠕动波，腹软，无压痛、反跳痛及肌紧张，未触及包块，叩鼓音，移动性浊音阴性，肠鸣音正常存在。宫颈轻度糜烂，无明显举痛，子宫前位，正常大小，质中，无
DOR
似然比 likelihood ratio, LR 受试者工作特征曲线 receiver operator characteristic curve, ROC 预测值 predictive value, PV
31
按所定诊断标准将人群分组按所定诊断标准将人群分组按所定诊断标准按所定诊断标准阳性阴性按“金标准”诊断有病 a（真阳性） c（假阴性）无病 b（假阳性） d（真阴性）
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重要性
1. 是否通过该诊断方法，就能做出正确诊断或鉴别出病人是否患有目标疾病
2. 是否进行了分层似然比的计算
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适用性
1. 待评价诊断能否在本单位开展，并且能进行正确的检测

诊断性试验的评价标准

诊断性试验的评价标准诊断性试验是评估一种诊断测试的准确性和可靠性的重要手段。

在临床实践中，正确的诊断结果对于患者的治疗和预后具有重要的指导意义。

因此，对于诊断性试验的评价标准具有至关重要的意义。

本文将从准确性、可靠性、灵敏度和特异性等方面对诊断性试验的评价标准进行探讨。

首先，准确性是评价诊断性试验的重要指标之一。

准确性包括阳性预测值和阴性预测值。

阳性预测值是指在所有被试验对象中，真正患病者被诊断为患病的比例，而阴性预测值是指在所有被试验对象中，真正非患病者被诊断为非患病的比例。

准确性高意味着诊断性试验能够准确地识别出患病者和非患病者，对于临床诊断具有重要的指导意义。

其次，可靠性是评价诊断性试验的另一个重要指标。

可靠性包括重复性和稳定性。

重复性是指在相同条件下，同一检测者对同一被试验对象进行多次测试，结果之间的一致性程度。

稳定性是指在不同条件下，不同检测者对同一被试验对象进行测试，结果之间的一致性程度。

可靠性高意味着诊断性试验具有较好的重复性和稳定性，能够提供可靠的诊断结果。

此外，灵敏度和特异性也是评价诊断性试验的重要指标之一。

灵敏度是指在所有真正患病者中，被试验对象被诊断为患病的比例。

特异性是指在所有真正非患病者中，被试验对象被诊断为非患病的比例。

灵敏度高意味着诊断性试验能够准确地识别出患病者，而特异性高意味着诊断性试验能够准确地识别出非患病者。

灵敏度和特异性是相互矛盾的指标，提高灵敏度可能会降低特异性，反之亦然。

因此，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡。

综上所述，诊断性试验的评价标准包括准确性、可靠性、灵敏度和特异性等方面。

在进行诊断性试验时，需要综合考虑这些指标，选择合适的评价方法，以确保诊断性试验能够提供准确可靠的诊断结果，为临床诊断和治疗提供科学依据。

诊断性试验的设计与评价

2
二、评价诊断性试验的条件
1。标准诊断：
疾病的诊断，必须有标准诊断（即金标准, gold standard，或参考标准，reference standard）。标准诊断是目前公认的诊断方法，如：活检、手术、尸检、特殊检查或长期随访的结果
3
二、评价诊断性试验的条件
2。诊断方法的对比：
评价新的诊断性试验，必须与标准诊断方法进行比较。
急性心肌梗塞
是
否
≥80u
215
16
CPK ＜80u
15
114
230
130
SEN=a/（a+c）=215/230=0.93
SPE=d/（b+d）=114/130=0.88
+LR=SEN/（1-SPE）=0.93/（1-0.88） =7.75
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➢ 再一步分析，则可计算不同水平的阳性似然比：
CPK
AMI（+）
m Ｎ１＝ a2Ｐ１（１－Ｐ１）／δ2 m Ｎ２＝ a2Ｐ２（１－Ｐ２）／δ2
显著性水平μа取０.０５ μ０.０５＝１.９６（双侧检验）诊断性试验的允许误差δ一般定在0.05-0.10
18
五、似然比的临床应用
可用于临床计算患病的概率，便于更准确地对患者作出诊断。
例如：对怀疑急性心肌梗塞患者，作肌酸磷酸激酶（CPK）测定，根据其结果可计算似然比。爱丁堡皇家医院将怀疑心肌梗死者360例收入病房,检测CPK，由一位不知CPK结果的医生根据心电图和尸检结果判断有心肌梗死者230例，无心梗者130例，测定值如下：
阴性者为 c 用标准诊断方法，判断无该病的例数为 b+d 无该病的受试者中，诊断性试验阳性例数为
b，阴性例数为 d

1诊断性研究证据的评价与应用-yxx

验后概率的计算取决于验前概率和诊断性试验似然比（likelihood ratio,LR）的大小。具体步骤如下：
证据的重要性评价
（一）验前概率
正确估计验前概率是应用诊断性试验的前提，已知验前概率，才能根据诊断性试验结果准确估算验后概率，以便决定下一步医疗决策。验前概率因就诊对象来源及医疗环境不同而有较大差别。估算患者的验前概率，即进行诊断性试验前该患者得这种病的可能性（概率）有多大，应根据患者的病史和体征、医师临床经验进行推测，或从他人报告和实践资料中获得。
④各种诊断标准：由同行专家制订并获得公认，如SARS的临床诊断标准、诊断急性风湿热的Jones标准等。
诊断性研究的基本步骤
• 确定新的诊断方法 • 确定评判标准 • 正确选择合适的研究对象 • 新诊断方法与标准结果作比较
研究对象
新诊断方法
金标准
患病未患病
诊断性试验设计方案
诊断性试验的基本设计方案是横断面研究，但如果从研究对象纳入方式划分，又可分为2种： ①诊断性队列研究（Diagnostic cohort design） ②诊断性病例对照研究（Diagnostic case-control design）
诊断性队列研究
连续纳入所有怀疑患某种疾病的患者，同步进行
“金标准”和新诊断方法检查，再盲法评估两者结ຫໍສະໝຸດ 果。连续纳入研究对象
新诊断方法检查
“金标准”检查
盲法比较新诊断方法和“金标准”检查的结果
诊断性病例对照研究
选择一组已确诊患有某种疾病的患者（病例组），一组确定不患有某种疾病的研究对象（对照组，可为患其他疾病患者或正常人），两组患者均进行诊断性试验，根据结果评估诊断性试验的准确性
证据的适用性评价

诊断试验临床应用评价研究

诊断试验临床应用评价研究诊断试验在临床实践中扮演着至关重要的角色，它们帮助医生准确判断疾病风险，指导治疗方案的制定，并决定患者的预后。

因此，对于诊断试验的临床应用评价研究显得尤为重要。

一、诊断试验在临床应用中的意义诊断试验通过测定不同临床特征与疾病之间的关系，可以帮助医生做出正确的诊断。

它们可以帮助医生区分疾病的类型、严重程度，评估治疗效果，以及预测患者的疾病进展和生存期。

因此，诊断试验在临床应用中具有不可替代的作用。

二、诊断试验临床应用评价的方法1. 灵敏度和特异度：灵敏度和特异度是评价诊断试验准确性的重要指标。

灵敏度是指在确实患病的情况下，诊断试验能够识别出的比例；特异度是指在未患病的情况下，诊断试验能够正确排除的比例。

通常来说，一个理想的诊断试验应该同时具有高灵敏度和高特异度。

2. 阳性预测值和阴性预测值：阳性预测值是指在诊断试验呈阳性的情况下，患者实际患病的概率；阴性预测值是指在诊断试验呈阴性的情况下，患者实际未患病的概率。

阳性预测值和阴性预测值的大小直接影响了诊断试验结果的临床应用意义。

3. 受试者工作特征曲线（ROC曲线）：ROC曲线是评价诊断试验准确性的重要工具，它反映了灵敏度和特异度之间的平衡。

曲线下面积（AUC）越大，诊断试验的准确性越高。

三、诊断试验临床应用评价研究的意义诊断试验是临床诊断的基础，其准确性直接关系到患者的治疗效果和预后。

因此，对诊断试验进行临床应用评价研究，能够帮助医生更好地理解其在实践中的适用性，指导其在临床决策中的应用。

四、诊断试验临床应用评价研究的挑战1. 样本数量不足：由于临床研究的复杂性和费用的限制，有时样本数量不足会导致诊断试验的评价不够准确。

2. 患者多样性：不同人群之间的生理和病理变异性会影响诊断试验的结果，在评价研究中需要考虑到这种多样性。

3. 金标准缺失：有些疾病缺乏明确的“金标准”诊断方法，这使得诊断试验评价的难度增加。

五、诊断试验临床应用评价研究的前景随着医学技术的不断发展和研究方法的改进，诊断试验临床应用评价研究将会变得更加精准和可靠。

诊断性试验的评价标准

诊断性试验的评价标准诊断性试验是临床医学中常用的一种研究方法，用于评估医疗检查工具对疾病的诊断能力。

在进行诊断性试验时，我们需要根据一定的评价标准来判断检查工具的准确性和可靠性。

本文将就诊断性试验的评价标准进行探讨。

首先，我们需要关注的是敏感性和特异性。

敏感性是指检查工具能够准确识别患病者的能力，而特异性则是指检查工具能够准确排除非患病者的能力。

一个理想的诊断工具应该具有高的敏感性和特异性，即能够准确地诊断出患病者，并排除非患病者，从而避免误诊和漏诊的情况发生。

其次，我们需要考虑阳性预测值和阴性预测值。

阳性预测值是指在检查结果为阳性的情况下，患者真正患病的概率；而阴性预测值则是指在检查结果为阴性的情况下，患者真正未患病的概率。

这两个指标可以帮助我们更好地理解检查工具的诊断能力，从而进行更准确的诊断和治疗。

此外，我们还需要关注受试者工作特征曲线（ROC曲线）。

ROC曲线是一种用于评估诊断工具准确性的图形方法，它可以直观地展现出检查工具的敏感性和特异性之间的平衡关系。

通过分析ROC曲线，我们可以确定一个最佳的诊断阈值，从而使检查工具的诊断能力达到最优化。

最后，我们需要考虑诊断试验的重复性和稳定性。

重复性是指同一检查工具在不同时间、不同环境下进行重复测试时的一致性，而稳定性则是指检查工具在长时间内保持一致的能力。

一个优秀的诊断工具应该具有良好的重复性和稳定性，以确保其在临床应用中的可靠性和稳定性。

综上所述，诊断性试验的评价标准涉及到敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、ROC曲线、重复性和稳定性等多个方面。

通过综合考量这些评价标准，我们可以更准确地评估诊断工具的诊断能力，为临床医学的诊断和治疗提供更可靠的依据。

在进行诊断性试验时，我们需要充分重视这些评价标准，从而确保我们得到的检查结果是准确可靠的。

诊断性研究证据的评价和应用

• 阳性预测值positive predictive value; +PV • 阴性预测值negative predictive value; PV
• 阳性预测值positive predictive value; +PV：诊断性试验为阳性的全部病例中;用金标准诊断为有病的病例所占的比例
• +PV=a/a+b • 阴性预测值negative predictive value; PV：诊断性
• SpecificitySpe= d/b+d
• 假阳性率：诊断性试验结果为阳性的病例占全部无病受试者的比例;代表误诊率
• 真阴性率＝1假阳性率 • Spe高;则误诊率低;有助于确定诊断
• 敏感度和特异度的特点
当试验方法和金标准固定时;每个诊断试验的敏感度和特异度是恒定的；
当诊断试验的结果呈连续性数据时;区分诊断试验正常和异常的临界点会影响敏感度和特异度
• 患病率prevalence; PREV：经诊断性试验检测的全部病例中;真正有病患者所占的比例
• PREV=a+c/a+b+c+d
• 在级别不同的医院中;某种疾病的患者集中程度不同;故患病率差别大
• 预测值predictive value; PV：根据诊断试验的结果来估计患病可能性大小的指标
试验为阴性的全部病例中;用金标准诊断为无病的病例所占的比例
• PV=d/c+d
• 预测值的特点
敏感度越高的试验; PV越高；
特异度越高的试验; +PV越高；患病率对预测值的影响要比敏感度和特异度更重要
敏感度和特异度不变时;+PV随患病率上升而上升； PV随患病率的上升而下降; +PV上升速度快于PV的下降速度;说明患病率对+PV的影响更明显

诊断性研究证据的评价与应用

验前概率
验前概率(pre-test probability)：临床医师根据病史、体征等，估计该患者可能患病的概率。诊断性试验中验前概率的判断：根据个人经验、人群患病率资料、实践资料、文献描述、对不同情况下验前概率的研究资料
似然比
似然比(likelihood ratio, LR)：诊断试验结果在患者中出现的概率与非患者中出现的概率之比。代表一个诊断性试验区分有病和无病的能力大小。
是否所有病例无论待评价试验的结果如何，都接受了相同的金标准试验？ Workup bias：诊断试验阳性和阴性患者，接受金标准试验的机会不同造成。缺乏假阴性资料
金标准和待评价试验的检测间隔时间是否很短，确信在这个间隔时间内目标疾病的病情不会改变？疾病进展偏倚：于同一时间在同一名患者身上进行待评价试验和金标准以得出结果是最为理想。若上述情况不可行，试验需推迟进行，可能出现因疾病自愈或进展至更严重阶段所导致的错误区分。
预测值的特点灵敏度越高的试验，阴性预测值越高；特异度越高的试验，阳性预测值越高；患病率的高低对预测值的影响更大。
思考？
一位中学女教师36岁，面色不好，心悸半年多，每次月经量偏多，如何进行诊断？根据病史：面色不好、月经量偏多初步诊断：缺铁性贫血(IDA) 可能性有70% (验前概率) 经检查：Hb 65g/L，RBC 3.02 ×102/L，血清铁蛋白20μg/L (LR=4.8) 问：结合上述结果，该教师患IDA的可能性有多大？
金标准是否能将目标疾病准确分为有病、无病状态？ Reference test bias：参考试验偏倚，选择标准诊断方法（“金标准”）不妥造成的偏倚。
“金标准”的选择根据具体临床情况 “金标准”的真实性

循证医学诊断评价

•◆对待同事宽容点互相协作快乐点
30% ，该病例中患者心电图提示S-T段改变，估计该患者的验前概率为70% 。
2、重要性评价（2）
•阳性似然比= 敏感度/（1-特异度）
•
=82.2%/（1-71.4%）=2.87
•阴性似然比= （1-敏感度）/特异度
•
=（1-82.2%）/71.4%=0.25
2、重要性评价（3）
•计算验后概率 •本患者验前概率为70%，两项均为异常的似然比为2.87。 •验前比=验前概率/（1-验前概率）=0.7/（1-0.7）=2.33 •验后比=验前比*似然比=2.33*2.87=6.69 •验后概率=验后比/（1+验后比）=6.69/（1+6.69）=87%
诊断性研究证据评价与应用
主讲人：组员：
病历摘要
•患者男，55岁，农民。因“阵发性心前区疼痛3天”入院，3 天前患者无明显诱因出现心前区疼痛、不适、胀痛，持续几分钟后可缓解，心前区痛，无放射。发育正常，自主体位，浅表淋巴结无肿大。胸廓无畸形，呼吸音正常。心前区无隆起，心脏听诊无异常杂音，心界无扩大。腹软无压痛反跳痛。心电图提示：S-T段改变。医生初步诊断为：冠心病。
02 其次考虑非summaries数据库
03
无条件选择summaries数据库最终选择维普（Vip)数据库
选择数据库及检索词
数据库：UpToDate
01
维普数据库
Vip（维普）
检索词：
coronary atherosclerotic heart
disease （冠心病）
02
Diagnostic test(诊断试验) Electrocardiogram test （心电图负

诊断性试验的评价标准

诊断性试验的评价标准诊断性试验是临床医学中常见的一种研究设计，其目的是评估某种诊断测试在诊断特定疾病时的准确性和可靠性。

在进行诊断性试验时，需要对其评价标准进行严格的规范和要求，以确保试验结果的科学性和可靠性。

本文将围绕诊断性试验的评价标准展开讨论，以期为相关研究提供指导和参考。

首先，诊断性试验的评价标准应包括以下几个方面，灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和受试者工作特征曲线（ROC曲线）等。

其中，灵敏度是指在真正患病者中，诊断测试能够正确识别出患病者的能力；特异度则是指在非患病者中，诊断测试能够正确排除非患病者的能力。

阳性预测值是指在测试结果为阳性时，被测试者真正患病的概率；阴性预测值则是指在测试结果为阴性时，被测试者真正非患病的概率。

ROC曲线则是通过绘制灵敏度和1-特异度的曲线来评估诊断测试的准确性和可靠性。

其次，评价标准的制定应考虑到疾病特点、研究对象和研究目的等因素。

不同的疾病可能对测试的要求有所不同，因此在评价标准的制定时需要充分考虑到疾病的特点和临床表现。

同时，研究对象的特点也会影响评价标准的制定，比如不同年龄段、性别、病情严重程度等因素都可能对测试结果产生影响。

此外，研究目的也是评价标准制定的重要考量因素，不同的研究目的可能对测试的要求有所不同，因此需要根据具体的研究目的来确定评价标准。

再次，评价标准的制定应遵循科学、客观、全面和可操作的原则。

科学性是评价标准的基本要求，评价标准应基于充分的科学依据和临床实践经验进行制定，确保其科学性和可靠性。

客观性是评价标准的重要特点，评价标准应尽量避免主观因素的干扰，确保评价结果客观可信。

全面性是评价标准的必备条件，评价标准应全面考虑测试的各个方面，确保评价结果全面准确。

可操作性是评价标准的实用性要求，评价标准应具有一定的操作性，方便研究人员进行测试和评价。

最后，评价标准的制定应注重标准化和规范化。

评价标准应尽量遵循国际或行业标准，确保评价结果的可比性和通用性。

诊断性评价在医学基础课程中的应用性研究

诊断性评价在医学基础课程中的应用性研究随着医学科学的飞速发展，医学教育也发生了巨大变化。

今天，在医学基础课程中，诊断性评价（DAs）已成为众多医药大学的重要课程内容。

尽管这种评价形式在过去几十年中得到了研究，但至今关于诊断性评价在医学基础课程中的应用性研究仍相对薄弱。

因此，本文将详细介绍诊断性评价、它在医学基础课程的应用以及相关的研究状况。

首先，本文概述了诊断性评价的基本概念。

在最简单的定义中，诊断性评价是一种可以准确评估学生学习进度和成果的估策略。

根据目标课程的不同单元，每个单元的诊断性评价可以使用不同的工具，例如问答形式试题、小组讨论、视频分析等。

然后，本文解释了诊断性评价在医学基础课程中的应用。

由于医学基础课程涉及多个学科，因此诊断性评价可以确定学生在每个学科方面都取得了多少成绩。

此外，诊断性评价还可以帮助学生明确自己的强项和弱项，从而更有效地指导学习。

最后，本文总结了近几十年来诊断性评价在医学基础课程中的研究状况。

通过对这些研究结果的讨论，本文总结出了一些有用的研究发现。

例如，研究表明，诊断性评价有助于提高学生学习成绩和学习兴趣，从而提高学生的学习效果。

本文认为，诊断性评价是一种高效的课程有效评估工具，有助于改善学生的学习成果。

因此，政府和医学院校应积极提倡诊断性评价在医学基础课程中的应用，促进更高水平的教学和学习。

同时，在诊断性评价的应用过程中，研究人员应积极开展研究以帮助医学院校完善教学与学习环境。

综上所述，诊断性评价是一种有效的课程评估工具，具有重要的意义和重要性。

同时，关于这种评价在医学基础课程中的应用性研究仍需要进一步开展。

因此，本文详细介绍了诊断性评价、它在医学基础课程的应用以及相关的研究状况。

同时，政府和医学院校应大力推广诊断性评价，积极开展相关研究以便更好地推动教学与学习工作。

诊断性评价在医学基础课程中的应用性研究

诊断性评价在医学基础课程中的应用性研究近年来，高等教育机构都在尽职尽责地开展诊断性评价，以精准掌握学习成果，加强学生学习质量。

对于医学基础课程，诊断性评价是其重要组成部分，以改善教学质量，提高学生的学习能力。

然而，在实施诊断性评价时，存在许多挑战，例如适应诊断性评价的技术资源不足，评价方案的合理性以及利用诊断性评价的深层教学、学习机制等问题。

因此，对于医学基础课程的诊断性评价应用进行相关研究，进一步了解其有利之处并解决存在的挑战，是当前研究的重要课题。

诊断性评价在医学基础课程中得到广泛应用，主要包括以下四种方式：诊断性测试、学习检测、讨论话题评估、实践技能评估。

诊断性测试一般以问卷或实验室训练形式出现，目的是判断学生在某一时段所学知识的掌握情况。

学习检测是一种诊断性评估，旨在在多个学习活动中进行评估，有助于老师准确了解学生的学习情况，从而更有针对性地引导学生的学习。

讨论话题评估是针对课堂讨论话题的一种诊断性评估，目的是指导学生对讨论话题作出恰当的反应，进而掌握学习内容。

实践技能评估是指对学生掌握医学实践技能的一种诊断性评估，例如临床技能的掌握情况，包括运用药品和医疗器械等方面。

诊断性评价在医学基础课程中具有巨大的价值，能够帮助学生更深入地理解学习内容，提高学习效率，促进学习能力的提升。

在诊断性评价实施的过程中，老师可以根据学生的学习状态及时采取相应措施，调整教学策略及内容，以期获得更好的学习效果。

此外，诊断性评价还可以帮助开发新的教学方法，使教学更具有延续性和可靠性，以解决课程教学中各种问题。

但是，诊断性评价在医学基础课程中也存在许多挑战和问题。

首先，针对诊断性评价的技术资源尚不完备，比如诊断性测试中的题库比较单一，评价的准确性也值得商榷。

其次，诊断性评价的深层教学机制尚未充分开发，学校没有建立规范的诊断性评价编写规范，以及针对诊断性评价结果的有效处理机制。

最后，也存在建立利用诊断性评价的课程评价体系的难题。

诊断性评价在医学基础课程中的应用性研究

诊断性评价在医学基础课程中的应用性研究随着医学教育的发展，诊断性评价在医学基础课程中的应用正受到越来越多的关注。

在诊断性评价的过程中，学生首先要在课程中熟悉基础理论，然后将这些理论与日常生活经历结合，由此推理出医学措施和方案，从而提高自己的临床诊断能力。

诊断性评价在医学基础课程中具有重要的应用价值。

经过深入研究，诊断性评价具有内在的教学价值和学习效果。

它能够提升学生的学习能力、改善学习成绩，进而提高学习的学习效率，促进学生的快速发展。

但是，要有效利用诊断性评价，课程设计者必须采取有效的措施，有效控制诊断性评价的内容和质量，使之变得实用性高，有助于学生的成长。

首先，在运用诊断性评价前，课程设计者必须深入研究课程设置的基本原则和学科内容，明确教学目标，最大限度地利用诊断性评价，使其与基础理论有利地相结合，进而有效引导学生进行有效的学习。

其次，在诊断性评价的设计中，应重视实用性和学习效果，将课程的理论和实践有机结合，给学生提供适当的实践指导，帮助他们熟悉和掌握相应技能。

最后，要更新诊断性评价的内容，给每一节课制定诊断性评价指标，按照实际需要，定时进行评估，持续维护和提高诊断性评价质量。

总而言之，诊断性评价在医学基础课程中具有重要的应用价值。

但要使其发挥最大的作用，课程设计者还需要根据课程的不同特点，采取合理的设计方案，让学生在学习过程中尽可能多地受益于诊断性
评价，提升临床技能，促进个人的学习发展。

诊断性试验的研究与评价

• 稳定的指标：敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比
• 相对稳定的指标：准确度 • 不稳定的指标：阳性预测值、阴性预测值
EXAMPLE
• 某地对一批运动员进行体检，有胸前区疼痛史者 195例，分别作运动心电图及冠脉造影，结果：
•
冠状动脉狭窄≥75％
•
＋－合计
• 运动心电图＋ 55 7 62
预测值可用敏感度、特异度、患病率计算
• 根据Bayes'条件概率理论，预测值可用敏感度、特异度、患病率计算，公式如下：
• +PV=SN×P/[SN×P+(1-SP)×(1-P)]
• -PV=SP×(1-P)/[(1-SN)×P+SP×(1-P)]
•
(SN=敏感度, SP=特异度 P=患病率)
预测值与敏感度、特异度有关
•
a+c b+d
（二）特异度
• 特异度SP是金标准诊断为“无病”的例数中，诊断性试验为阴性的比例，即真阴性部分所占百分率。
• SP = d/(b+d)
• 假阳性所占部分的百分率称为误诊率，
• 诊断试验的特异度越高，则误诊率越小。
• 误诊率＝100％－SP
金标准
＋－
•
诊断试验＋ a b a+b
结果解释
• SN＝93.5％，SP＝87.7％：测定血清肌酸磷酸激酶确诊急性心肌梗死时，有93.5％的心肌梗死病例被正确诊断，有87.7％的非心肌梗死被正确排除。
• ＋PV＝93.1％，－PV＝88.4％：该诊断性试验为阳性时，93.1％疑诊病例被正确诊断为心肌梗死，而该诊断试验为阴性时，88.4％的疑诊病例被正确排除。
－PV= d/(c+d)