流行病学诊断性试验

55.7
98.6
18050.099.8 Nhomakorabea敏 100
感
A
度 80
%
真 60
阳
性 40
率
20
0 20 40 60 80 100
1-特异度%（假阳性率）
图1.糖尿病诊断中的ＲＯＣ曲线
最佳阈值的选择，如图中的Ａ点，此时的敏感度和特异度分 别为８５％和８８％
（三）ＲＯＣ曲线用构图法除直观地表达了敏感度和 特异度之间的关系外，还具有以下几个特性：
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。
三、具体方法和步骤: 选择受试对象 确定样本含量 按金标准分组 进行诊断试验 评价，结论
（要有代表性） (病例组和对照组) （四格表）
选择病例
病例的代表性：临床各型 ( 轻、中、重 )
临床各期 ( 早、中、晚 ) 有无并发症
1．并联试验：
同时进行多项诊断试验，在这些试验中只要有 一项是阳性，即可认为有患病的证据，并联试验常 常应用于一些必须迅速确诊的危重症病人或急诊病 人
优点：能提高敏感度和阴性预测值 缺点：同时降低特异度、阳性预测值
并联敏感度＝敏感度A＋（1-敏感度A）×敏感度B 并联特异度＝特异度A×特异度B
例： 并联试验对深部静脉血栓形成的诊断 (与静脉造影术比较)
2.临床意义？
3.适用性和推广性？
一、诊断试验证据的真实性评价
❖ 1. 是否设立了准确性高的标准方法（金标 准），并采用了盲法与它进行比较？
标准方法本身的准确性是保证新方法准确性的 关键，在评价一项诊断性实验的价值时，也应看该 研究过程中是否设立了准确性高的金标准作为对照。
盲法它包括两层意思：
1. 进行诊断试验和解释试验结果应由不知道受试者 金标准诊断结果的医师完成；
130
81.4
82.4
140
74.3
91.2
160
55.7
98.6
180
50.0
99.8
以高敏感度为优先考虑： ① 疾病的漏诊可能造成严重后果。 ② 诊断性试验的目的是为了排除疾病。 ③ 在无症状人群中筛选病例，而该病的发病率又 较低。
以高特异度作为优先考虑： ①假阳性结果会导致病人肉体、精神或者经济上 的严重危害时。
金标准诊断为有病的病例中，诊断试验检测为 阳性例数的比例。
敏感度越高，漏诊率（假阴性率， ）越少。 漏诊率（假阴性率）＝１－敏感度
2. 特异度（Specificity，Spe，真阴性率）： Spe＝d/（b＋d）×100％
金标准诊断为无病的病例中，诊断试验检测为阴性 例数的比例。
特异度越高，误诊率（假阳性率， ）越少。 误诊率（假阳性率）＝１－特异度
8.准确度（accuracy，Acc)
Acc ＝（a+d）/（a+b+c+d） 诊断性试验检测为真阳性和真阴性，在总检例数中 的比例。
9.患病率（prevalence，prev）：
PREV＝ （a+c)/ （a+b+c+d）
意义：经诊断试验检测的全部病例中，真正“ 有病”患者所占的比例。
在级别不同的医院中，某种疾病的患者集中程 度不同，故患病率差别较大，因而会影响阳性及阴 性预测值的结果。
选择对照
* 健康人 * 未患该病而患其他疾病的病人
样本含量与下列因素有关
❖ 对试验灵敏度的要求 ❖ 对试验特异度的要求 ❖ 允许误差
表1：诊断性试验与金标准检测结果的比较
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
金标准
━━━━━━━━━
有病
无病
合计
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
PLR＝Sen/ ＝ 真阳性率/假阳性率
意义：诊断试验结果阳性时，患病与不患病机会 的比值。
PLR ↑患病概率↑
7.阴性似然比（Negative likelihood ratio，NLR）：
NLR＝ / Spe ＝假阴性率/真阴性率
意义：诊断试验结果阴性时，患病与不患病机 会的比值。
阴性似然比较大，表明当试验结果为阴性时患 病的可能性仍较大，因而排除该病的可能性不大。
1. 相同的实验条件下，该试验对同样的病人其结果的重 复性如何；
2. 按照研究者报导的方法，其它医院试验结果的重复性 如何。
4. 试验中所确定的参照值（正常值，截断值） 是否可靠？
参照值是否可靠主要与若干因素有关：
表示：全部阳性例数中，“有病”患者（真阳性 ）所占的比例。
5.阴性预测值（Negative predictive value，NPV）
阴性预告值：NPV＝d/（c＋d）×100％
表示：全部阴性例数中，“无病”者（真阴性 ）所占的比例。
6.阳性似然比（positive likelihood ratio，PLR）：
诊断试验评价指标计算举例：
表1：医院就诊者心电图运动试验对冠状动脉狭窄病人的诊断结果
心电图 ＋ 运动试验 －
合计
冠状动脉狭窄≥７５％
是
否
合计
55 (a) 7 (b) 62 (a＋b)
49 (c) 84 (d) 133 (c＋d)
104
91
∑195
(a＋c) (b＋d)
表1计算结果： 患病率=(a＋c)/(a＋b＋c＋d)=104/195=53% 敏感度=a/(a＋c)=55/104=53% 特异度=d/(b＋d)=84/91=92% 准确度=(a＋d)/(a＋b＋c＋d)=139/195=71% 阳性预测值=a/(a+b)=55/62=89% 阴性预测值=d/(c+d)=84/133=63% 阳性似然比=敏感度/(1-特异度)=0.53/(1-0.92)=6.63 阴性似然比=(1-敏感度)/特异度=(1-0.53)/0.92=0.5
优点：是可以提高特异度和阳性预测值 缺点：降低敏感度和阴性预测值
串联特异度＝特异度A＋（1－特异度A） ×特异度B 串联敏感度＝敏感度A×敏感度B
例：血清酶的串联试验对急性心肌梗塞的诊断
血清酶试验 ＣＰＫ ＧＯＴ ＬＤＨ 三项均阳性
敏感度 0.96 0.91 0.87 0.78
特异度 0.57 0.74 0.91 0.95
表2:某社区冠心病高发区人群心电图运动试验对冠状动脉狭窄病人的诊断结 果
心电图 ＋ 运动试验 －
合计
冠状动脉狭窄≥７５％
是
否
55(a) (b) 42 (a＋b) 97
49(c) (d)478 (c＋d) 527
104
520
∑624
(a＋c) (b＋d)
表2计算结果： 患病率=(a＋c)/(a＋b＋c＋d)=17% 敏感度=a/(a＋c)=53% 特异度=d/(b＋d)=92% 准确度=(a＋d)/(a＋b＋c＋d)=85% 阳性预测值=a/(a+b)=57% 阴性预测值=d/(c+d)=91% 阳性似然比=敏感度/(1-特异度)=6.63 阴性似然比=(1-敏感度)/特异度=0.51
（二）它以敏感度（真阳性率）为纵坐标，1 －特异度（假阳性率）为横坐标
例：不同血糖水平诊断糖尿病的灵敏度、特异度
血糖水平标 灵敏度（％） 特异度（％）
准（mg/dL）
90
98.6
7.3
100
97.1
25.3
110
92.9
48.4
120
88.6
68.2
130
81.4
82.4
140
74.3
91.2
160
❖ 能对轻型，早期非典型病例作出正确的诊断应具有更 重要的临床实用价值；
病例的筛选也是进行诊断试验研究关键的一环，应 对病例的纳入标准作严格的规定
如一些个体特征：如年龄、性别、体质等 病例的不同来源：一般门诊与专家门诊 患病率的不同和病人患病的病情严重程度
3.试验结果的重复性如何？
结果的重复性包括两层意思：
②为了肯定诊断。这样，当试验结果是阳性时， 就有足够的把握确定诊断。
3.约登指数( Youden’s indx， YI ) YI＝灵敏度+特异度-1 表示：约登指数越大， 其真实性亦越好。
4.阳性预测值（Positive predictive value，PPV）
阳性预告值：PPV＝a/（a＋b）×100％
二、基本方法:
• 将待评价的诊断试验与金标准诊断试验进行盲法 同步（或先后）比较；
• 金标准：指可靠、公认的诊断方法： 活体检查、尸检、外科发现、特殊的影像诊
断、长期随访临床观察等；
金标准的目的：
将研究人群准确地分为有病和无病两组
例：
冠心病: 肿瘤: 肾结石:
冠状动脉造影 病理学检查 手术发现
诊断性试验的研究和评价
引言
疾病的诊断和治疗是临床医学的两个主要组成 部分,正确的诊断是治疗的重要前提。
随着现代科学技术和医学本身的发展，越来 越多的实验室检查及医疗仪器检查被引入临床， 这些对疾病的诊断也起着日益重要的作用。
第一节 诊断性试验的概念和 研究方法
一、诊断性试验的概念
诊断性试验（Diagnostic Test）是对 一种新的诊断方法,包括症状、体征、化验 与特殊检查的评价。
l ＲＯＣ曲线常用来决定最佳阈值的选择
诊断性试验最佳诊断阈值一般为敏感度与特异 度之和最高，而假阳性和假阴性之和最小的测试值
所选的点从ROC曲线看是接近左上角的测试值， 也即应尽量靠近左上角。
l 曲线下的面积，它代表该试验在各阈值判断正 确（真阳性及真阴性）部分，代表诊断性试验 整体准确性或真实性，ROC曲线下面积越大则 该诊断性试验的准确性越高；