诊断与筛检试验

阳（阴）性人数的百分比，又称验后概率
（PV）。
阳性
试 验 金标准
合计
病例 非病例
预测值 a/a+b
阳性 a b
a+b
阴性 c d
c+d
合 计 a+c b+d a+b+c+d
阴性 预测值
患病率
d/c+d
a+c/a+b+c+d （验前概率）
预测值的影响因素:特异度、灵敏度、患病率
灵敏度×患病率 阳性预测值＝————————————————————
灵敏度 特异度
正确诊断指数（Youden’s index，r）
r ＝（灵敏度＋特异度）－1 ＝1－（假阳性率＋假阴性率）
r值范围在0~1之间 r越大，准确性越高，与实际越符合
例题
ELISA
微量中和实验
COXB阳性 COXB阴性
COXB阳性 85
40
ห้องสมุดไป่ตู้
COXB阴性 15
160
合计
100
200
ROC曲线下面积应在0.5—1.0之间。
0.5～：准确性较低
0.7～：准确性中等
>0.9：准确性较高
对ROC曲线下的面积应作显著性检验。
ROC曲线：确定试验最佳诊断阈值（图
中最接近左上方的A点）
CK和EKG诊断心梗ROC曲线比较
100%
真
80%
阳
性
60%
CPK
率
（
40%
EKG
简单、廉价、快速、安全、
易被群众接受
良好的可靠性和准确性
2、筛检的分类
（1）按对象范围 整群筛检(mass screening)：一般人群 目标筛检(targeted screening)：特殊人群 （2）按筛检项目的多少 单项筛检(single screening) 多项筛检(multiple screening)
判断标准：界值
确定截断值（cut-off value)的原则
1．假阳性与假阴性的重要性相等 当出现 这种情况时，可选择灵敏度与特异度相 等，或使正确指数最大的分界值作为判 断标准。
2．进一步确诊试验的繁简程度 如果其 阳性预测值较低，对试验阳性者必须作 进一步确诊。如果确诊试验较繁，费用 高，则以提高特异度为主，判断标准右 移；否则可考虑以提高灵敏度为主，判 断标准左移。
简化公式 Kappa=
n(a+d)-(r1c1+r2c2) n2-(r1c1+r2c2)
Kappa值判断标准
Kappa值 0 0~0.2
0.21~0.40 0.41~0.60 0.61~0.80 0.81~1.00
一致性强度 弱 轻
尚好 中度 高度 最强
评价试验的收益
预测值：指真阳（阴）性人数占试验结果
通过筛检确定高危人群，及早从病 因学角度采取措施，实现疾病一级 预防的目的。
了解疾病的自然史，开展流行病学 监测
筛检应用的原则
被筛检的疾病或缺陷是当地当前重大的 卫生问题
被筛检的疾病有有效的治疗或预防方法 有进一步确诊的方法与条件 有明确的疾病自然史 该病有较长的潜伏期或领先时间 预期有良好的筛检效益
＝(85％+80％)－100％＝65％
2、可靠性(reliability)
可靠性（信度、重复性或精密度）：是指在相 同的条件下，重复试验获得相同结果的稳定程 度。
影响试验可靠性的因素有：
（1）受试对象自身的生物学变异 （2）观察者的变异：包括观察者间误差和观察者
自身误差。 （3）试验方法的变异：所使用的仪器、药品和试
筛检试验与诊断试验的区别
筛检试验
诊断试验
对象 健康人/无症状的病人 病人
目的
把病人及可疑病人与健 康者区分开来
把病人与可疑有病 但实际无病的人区 分开来
要求 快速、简便、高灵敏度 科学性、准确性
费用 廉价
一般花费较高
处理
阳性者须进一步作诊断 试验以便确诊
阳性者要进行治疗
筛检的目的及意义
达到二级预防：“三早”措施
灵敏度、特异度和患病率不同时糖尿病筛检结果
患病率 (%)
灵敏 度
(%)
1.5 22.9
1.5 44.3
2.5 44.3
特异 度 (%) 99.8
99.0
99.0
筛检
诊断
结果 糖尿病 非糖尿病
＋ 34 － 116 合计 150 ＋ 66 － 84 合计 150 ＋ 111 － 139 合计 250
20 9830 9850 98 9752 9850 97 9653 9750
80
Ô¤²â Öµ £¨%£©
60
40
20
0
0
20
40
60
80
100
»¼ ²¡ ÂÊ £¨%£©
预测值ͼ 1与5£­ 1患0 病Ô¤²â率Öµ 、Óë »¼灵²¡ ÂÊ敏¡¢ 度Áé Ãô和¶È ºÍ特ÌØ 异Òì ¶È度µÄ ¹Ø的ϵ 关系
患病率相同时，灵敏度越高，阴性预测值越好； 特异度越高，阳性预测值越好。
诊断（diagnosis)
不仅包括各种实验室检查，也包 括病史体检所获得的临床资料、X线、 超声等各种公认的诊断标准，并且利 用这些资料和技术标准对疾病和健康 状况做出确切的结论。
诊断试验（diagnostic test）：泛指在诊 疗过程中进行的各种以诊断为目的的 检查手段。是把病人与可疑有病但实 际无病的人区别开来。
剂的变异。
诊断试验精确性的评价指标
计量资料：变异系数 CV= SD/M
计数资料：符合率、卡帕（Kappa）值 a+d
符合率 = —————— ×100% a+b+c+d
Kappa值计算
观察一致率(po)= a+d/n
机遇一致率(pc)= [(r1 c1)/n+ (r2 c2)/n]/n 非机遇一致率=1-pc 实际一致率=po-pc Kappa值=po-pc/1-pc
3．漏掉一个可能病例的后果 如果该病早期诊 断和早期治疗可获得很好的治疗效果，否则 后果严重，此时应选择灵敏度高的判定标准， 尽可能把所有的可疑病人都诊断出来。如果 早期治疗的效果与临床期才开始治疗的效果 相近，则应选择特异度高的判断标准，尽量 减少假阳性。
4．一定间隔期后再次检查的可能性 若试验对 象在一定间隔期后有机会做第二次检查，则 本次漏诊不会造成严重后果，此时应考虑以 提高特异度为主，判断标准向右移；否则判 断标准向左移。
5．该病的患病率 如果某病的患病率低、正常 人占绝大多数，此时如果特异度稍有下降， 将出现大量的假阳性（误诊）。因此，应以 提高特异度为主，判断标准右移。
6．应考虑治疗的需要 确定诊断标准应考虑治 疗的需要，是否能降低病死率及减少并发症
判断标准左移时，灵敏度增加，特异度 下降，假阳性增加，将使诊断成本增加。相 反，当判断标准右移时，特异度增加，灵敏 度下降，假阴性增加，将使漏诊率增加。
合计
125 175 300
灵敏度＝85/(85+15)×100％＝85％ 特异度＝160/(40+160)×100％＝80％ 假阴性率＝15/(85+15)×100％＝15％ 假阳性率＝40/(40+160)×100％＝20％ 阳性似然比＝85/(85+15 )/40/(40+160)＝4.25 阴性似然比＝15/(85+15 )/160/(40+160)＝0.19 正确诊断指数＝100％－ (20％+15％ )
筛检或诊断试验的研究设计要点
确定“金标准” 选择研究对象 确定样本量 试验结果与金标准分类结果比较
1.确定“金标准”
金标准：指可靠的、公认的、能正确 地将有病和无病区分开的诊断方法。
冠心病: 冠状动脉造影 肿瘤: 病理学检查 不明原因的腹痛: 手术探查
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。
假阴性 率
c/a+c
试 验 金标准
合计
病例 非病例
阳性 a b
a+b
阴性 c d
c+d
合 计 a+c b+d a+b+c+d
假阳性率 b/b+d
特异度 d/b+d
似然比 (likelihood ratio, LR)
即病人中出现某种试验结果的概率与 非病人中出现相应结果的概率之比， 说明病人出现该结果的机会是非病人 的多少倍。
4. 确定正常值
选择检查结果最接近金标准判断结果的 界值作为正常值标准 正态分布法 对数正态分布法 百分位数法
第二节 诊断试验和筛检试验的评价
病人
阳性
a
目标人群
金标 准
非病人
待评 价的 试验
阴性
b
阳性
c
阴性
d
诊断和筛检试验的评价程序
第二节 诊断试验和筛检试验的评价
试验
金标 准
合计
是一个相对稳定的综合性评价指标， 不受患病率影响。
阳性似然比 筛检试验结果的真阳性率与假阳性
率之比。比值越大诊断价值越高。
真阳性率 灵敏度 LR 假阳性率 1 特异度
阴性似然比
筛检试验结果的假阴性率与真阴性 率之比。比值越小诊断价值越高。
LR

假阴性率 真阴性率

1
灵敏度（sensitivity，Se）：反映对疾病的检
出能力。
特异度（specificity，Sp）：反映对非病例的
排除能力。 假阴性率（漏诊率） 假阳性率（误诊率） 似然比（likelihood ratio，LR) 正确诊断指数（r，约登指数）
评价试验的真实性
灵敏度 a/a+c
2. 选择研究对象
病例组
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
对照组
* 健康人 * 未患该病而患其他疾病的病人
3、样本含量估算
待评价筛检试验的灵敏度 待评价筛检试验的特异度 α 容许误差δ：0.05或0.01
当灵敏度和特异度均接近50%时，可用 近似公式1计算样本量。
n (u )2 (1 p) p

当灵敏度或特异度小于20%或大于80%时， 因其趋向偏态分布，可用公式2计算样 本量。
n [57.3u / sin1( / p(1 p)]2
灵敏度用于估计病例组人数，特异度用于估计对照组人 数。
两组样本量都至少在30例以上，才能保证结果受机会影 响的程度在可接受的范围内。
灵敏度×患病率+(1－特异度）(1－灵敏度）
(1－患病率)×特异度 阴性预测值＝————————————————————
(1－患病率)×特异度+患病率× (1－灵敏度）
100
80
预测值（%）
60
40
20
0
0
20
40
60
80
100
患病率（%）
患病率与预测值的关系
患病率：患病率越高，阳性预测值越高
100
灵
敏
20%
度
）
0%
0%
20% 40% 60% 80% 100%
假阳性率
比较两种或两种以上试验的价值
第四节 提高试验效率的方法
一、选择患病率高的人群（增加验前概率） 二、联合试验
并联试验（parallel test）：全部筛检试验结果均 为阳性者才定为阳性。该法可以提高特异度。 平行
合计
54 9946 10000 164 9836 10000 208 9792 10000
阳性预 阴性预 测值(%) 测值(%)
63.0 98.8
40.2 99.1
53.3 98.6
摘自(《流行病学进展》第4卷，施侣元，1986)
第三节 试验的指标与标准
试验指标
客观指标：最好 主观指标 半客观指标
病例
非病例
阳 性 真阳性（a） 假阳性（b） 总阳性人数（a+b，r1） 阴 性 假阴性（c） 真阴性（d） 总阴性人数（c+d，r2）
合 计 患者总数 非患者总数
受检查人数
（a+c，c1） （b+d，c2） （a+b+c+d，n）
评价：真实性、收益、可靠性
1、真实性（validity)
真实性：指测量值与实际值（金标准的 测量值）符合的程度。
确定诊断试验的阈值
均数加减标准差法： 正态分布时 均数±2倍标准差
百分位数法：偏态分布或分布状态不明 时，5%—95%为正常。
临床判断法 ROC曲线法
ROC曲线—受试者工作特性曲线
诊断性试验用计量资料表达结果时，将测量值 按大小顺序排列，可用任意测量值作为正常与 异常的阈值计算敏感度和特异度。ROC曲线能 将每个敏感度/假阳性率(1-特异度)对子，用图 形表示出来，直观地表示整个敏感度/特异度变 动范围及其特征。
第十二章 筛检和诊断试验
今日要点
筛检和诊断试验的概念 筛检和诊断试验的研究方法 *筛检和诊断试验的评价 *筛检和诊断试验判断标准的确定
ROC曲线
提高试验效率的方法
第一节 概 述
定 期
筛检与诊断步骤示意图
筛检（screening)
1.定义：是在大量表面上无病的人群中通
过快速简便的试验、检查和其他检测措 施，去主动发现那些未被识别的、可疑 的病人或有缺陷的人。