11诊断试验评价(医学统计学)

用灵敏度做纵坐标，1-特异度做横坐标的 曲线，它可表示灵敏度和特异度之间的关 系，同时找出最优化得诊断标准临界点。
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R O C 曲 线
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多项检验项目ROC曲线之间的统计学比较
对检查结果的ROC曲线，统计上的变化会含有一定的误差。因此各 ROC曲线的AUC亦有标准误（SE）的问题。将两条要进行比较的ROC 曲线的“AUC差”除以“差的标准误”所得的值Z，是呈正态分布的。
例如：画出试验1和试验2的ROC曲线，可分别得到AUC1和AUC2，对其差 的检验按下式进行。
AUC1 AUC2 Z SE( AUC1 AUC2 )
式中SE（AUC1-AUC2）为两个AUC的标准误。其计算式为：
SE(AUC1 - AUC2 ) SE 2 ( AUC 1 ) SE 2 ( AUC 2 ) 2rSE ( AUC 1 ) SE ( AUC 2 )
影响可靠性的因素与控制措施
1. 试验条件 2. 观察者的变异 3. 被观察者的个体生物学变异
应对被观察者的不同时机、不同试验条 件、、不同观察者之间的一致性进行评价
观察一致率 P
Kappa 一致性检验
三、提高诊断试验效率的方法
1. 选择患病率高的人群 ：
在试验前，应用常规临床知识排除无 必要做试验的人员。 症状 体征 诊断性试验
定义：指用某种∕某些试验方法把患某种疾病 目的：区别病人与可疑有病而实际无病者
的病人从可疑患者及无病者中区分出来。
应用：1.诊断疾病
2.从筛检的可疑对象中发现病人
3.用于随访，病情观察和疗效判定指标。
筛检试验与诊断试验的区别
筛检试验 对象 目的 要求 健康人或无症状 的病人 发现可疑病人以 进一步确诊 快速、经济、安 全 简单实验 检查 诊断试验 可疑病人或病人 对可疑病人进行 确诊 科学性 精确性
诊断试验评价指标
真实性 validity指标
有病
试验 结果
阳性
阴性
无病
b 假阳性
d 真阴性 b+d a+b c+d
a+b+c+d
a 真阳性 c 假阴性
a+c
1. 灵敏度 sensitivity a 灵敏度＝ a+c ×100% 反映对疾病的检出能力
< 真实性 validity >
有病
试验 结果
阳性
a 阳性预测值 100% ab
阴性预测值（negative predictive value）： 是指筛检试验阴性者不患目标疾病的可能性
d 阴性预测值 100% cd
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预测值与灵敏度、特异度、患病率的关系：
灵敏度越高，阴性预测值越高 特异度越高，阳性预测值越高 与受检人群目标疾病患病率（P）密切相关
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左图中实验C的曲线偏左 上，实验D偏右下。这两个 检查都有明显的特征，在相 同水平的FPR对两者进行比 较时，在2条曲线交叉点左 上侧的实验C的TPR高（但 FPR高）。 位于右下侧的实验D的TPR 变高（FPR处于低水平）。 如果目的在于尽量发现新 患者，假阳性增加也没有关 系的情况下，实验C是适宜 的，相反，如果需要尽量减 少假阳性，则实验D是好的。
a 真阳性 c 假阴性
a+c
3. 假阴性率（漏诊率） c 假阴性率 = a+c ×100%
< 真实性 validity >
有病
试验 结果
阳性
阴性
无病
b 假阳性
d 真阴性 b+d a+b c+d
a+b+c+d
a 真阳性 c 假阴性
a+c
4.假阳性率（误诊率） b 假阳性率 = b+d ×100%
5. 约登指数 Youden’s index
方法
实验 医疗仪器
筛检或诊断方法
问卷 体格检查 内镜检查 X线检查 血清学检查 生物化学 基因检查 病理切片检测
筛检与诊断的方法：
试验数量
单项试验
多项试验
普通筛检
并联：有“＋”就阳性 串联：全“＋”才阳性
筛检对象
选择筛检
人群
筛检试验 可疑病人 或病人 诊断试验
健康者
病人
非病人
筛检与诊断试验流程图
局限性：ROC曲线图上显示的不是真正的判断值。（真 正的判断值（诊断标准）需要用软件求出。
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金标准
冠心病:
肿瘤: 肾结石:
冠状动脉造影
病理学检查 手术发现
金标准具有创伤性，因此探求一些新的 诊断方法（诊断试验），并比较其与金标准 的差别、得失及推广价值有现实意义。
选择研究对象
（1）病例组：是指用金标准确诊‘有病’ 的病例，应包含典型的、不典型病例，早、 中、晚期病例，轻、中、重病例、有和无 并发症的患者。 （2）对照组：是指用金标准证实没有目标 疾病的其他病例，特别是与该病容易混淆 的病例。正常人一般不宜纳入对照组。
诊断试验的研究与评价:
诊断试验的研究与评价包括三方面内 容:确定医学参考值范围（正常值范 围）;对诊断试验进行评价；确定诊 断标准。
诊断研究方法
1. 选择标准方法（金标准）
金标准（Gold Standard）
指的是一种公认的，可靠的能将有病和 无病分开的标准方法。。
目的：将研究人群准确地分为有病和无病两组
疾病的诊断
2. 联合试验
1) 串联 <Series test>：系列试验
只有全部试验皆为阳性，才认为是阳性（有病） 提高了特异性；但降低了灵敏度和增大了漏诊。
2) 并联<Paraner test>：平行试验
只要有一个试验为阳性，就判定为阳性（有病） 提高了灵敏度但特异度下降和增大了误诊。
医生最关心的问题：
3· 要求灵敏度和特异度两者相对较高
在常规情况下或对一般疾病，尽可能使二 者相对均较高。
样本大小的计算
样本大小的计算举例
（三）诊断试验的条件
* 安全、快速、简单、可靠
* 较高的灵敏度
* 较高的特异度
（四）诊断试验方法的建立
对用金标准选出的病例、对照，确定评价 的正常值标准而建立新的试验方法。
灵敏度 患病率 阳性预测值 灵敏度 患病率 (1 患病率)(1 特异度)
特异度 (1 患病率) 阴性预测值 特异度 (1 患病率) (1 灵敏度) 患病率
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受试者工作曲线（ROC曲线）
（Receiver Operator Characteristive Curve ROC曲线）
要求特异度高的情况 即要求降低误诊率，常见于以下几种情况: (1)因假阳性结果而采取不当防治措施而导致 病人精神上、肉体上严重损害者。 (2)对疾病的确诊。如在专科医院接诊转诊病 人，有临床表现高度疑似者，此时并不是要发 现可疑患者，而是要做出确实诊断。 (3)治疗效果不理想，治疗费用较高的疾病。 (4)科研中挑选典型病例
图 两条互相交叉、曲线面积基本相等的ROC曲线
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ROC曲线的优点与局限性
优点： 1、方法简单、直观，通过图形可观察分析方法的临 床准确性，并可用肉眼作出判断。 2、可准确反映某分析方法灵敏度和特异度的关系， （因为ROC曲线是由灵敏度和特异度绘制的）。 3、与阳性预测值不同的是ROC曲线评价方法与群体 发病率无关。
筛检与诊 断 试 验以及评价
一、概述
1. 筛检 Screening
定义：指应用快速简便的试验、检查或其
它法，从外表健康的人群中查出某 种疾病或 缺陷的可疑患者及高危个体。
目的：把病人及可疑病人与无病者分开 应用： 1. 早期发现，早s
金标准
试验 高气道 反应 合计 阳性 阴性
哮喘组
76 13 89
对照组
9 84 93
灵敏度＝
76 89
＝85.39%
<78.05~92.73%>
特异度= 84 = 90.32% 93
Yonder’s index＝75.71%
<84.31~96.33%>
<69.48~81.94%>
诊断符合率＝(76+84 ) / (89+93) = 76.5%
又称正确指数，是评价真实性的综合指标 约登指数＝灵敏度＋特异度－1 (越接近1,越好)
金标准有病
诊断试验阳性
诊断试验阴性 合计
金标准无病
b 假阳性
d 真阴性 b+d
合计 a+b c+d
n=a+b+c+d
a 真阳性 c 假阴性
a+c
准确度 accuracy （符合率） a+d 准确度= a+b+c+d ×100% 反映总的诊断效能
1. 试验阳性时患病的概率多大？ 2. 试验阴性时不患病的概率多大？
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预测值
预测值（predictive value）又称诊断价值，它 是表示试验能做出正确判断的概率。也表示试验结 果的实际临床意义。
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
实验设计常采用盲法设计
样本大小的计算 与筛检试验研究的样本量有关的因素： ①对试验灵敏度的要求，即假阴性率 控制在什么水平； ②对试验特异度的要求，即假阳性率 控制在什么水平； ③检验水平（a值），一般为0.05 ， u0.05=1.96 ； ④容许误差，一般为0.05-0.10。
要求灵敏度高的情况 即要求避免漏诊，保证所有病人尽可能被 发现。见于如下5种情况: (1)筛选无症状病人， 如某病体检，健康检 查等。 (2)疾病的早期诊断。 (3)病死率高，因漏诊会造成严重后果的疾病 (4)基层卫生机构。 (5)有几个诊断假设，为排除某病的诊断。