诊断试验临床效能评价

(3)对检验结果的评价：灵敏度和特异度随着诊断分界
点的升高或降低而变化
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六、临床应用评价指标综合分析
• 特异度、灵敏度，两个最重要的指标 • 其他评价指标都可用它们来推导 • 缺少这两个指标，该检验项目无法进行评价
• 在撰写和评价论文，在引进或评价一项新检验 项目，这两个指标必须具备可供分析的资料
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一、灵敏度和特异度
诊断试验 阳性 阴性 合计 金标准 非病例 b（假阳 性） d（真阴 性） b+d
病例 a（真阳 性） c（假阴 性）
a+c
合计
a+b c+d N
1.灵敏度（sensitivity,Sen）又称真
阳性率（true positive rate, TPR）
值越大，越准确。
ROC曲线分析
•ROC曲线 图还可比较 两种诊断试 验临床价值。 其原则是曲 线下覆盖面 积越大临床 价值越大。 甲法比乙法 临床价值要 大
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ROC曲线分析
ROC曲线的临床应用
(1)选择最佳分界值：取ROC曲线上的拐点作为分界值
将会得到最大的准确性，但是必须结合似然比、尤登指 数以及筛查和确诊等试验目的综合确定 (2)诊断效率分析：利用曲线下的面积来评价不同检验 项目或不同检测方法对某种疾病的诊断价值
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临床应用评价指标综合分析
•阳性及阴性预测值
•指导临床诊断时比灵敏度、特异度更直观、更容 易理解的指标，应用广泛
•当患者的检验结果为阳性时，必须参考该检验项 目的阳性预测值，结果为阴性时必须参考其阴性 预测值
•在实验设计中，疾病组与对照组的样本组成有所 变化时，可以影响到预测值的大小，造成误解
用以描述诊断性试验阳性时，患 病与不患病的机会比。若该比值 大于1，则患病的概率也增大。
2.阴性似然比（-LR）
假阴性率（FNR） c d 1 Sen LR = ＝ = 真阴性率（TNR） a c b d Spe
用以描述诊断性试验阴性时， 患病与不患病的机会比。其比 值愈大，则患病的概率愈小。
指真阴性人数占试验结果阴性人数 的百分比，表示试验结果阴性者属 于非病例的概率。
d NPV = 100％ cd
灵敏度、特异度、阳性预测值、阴 性预测值之间的关系
一般说来，试验的灵敏度愈高， 阴性预测值就愈高；特异度愈高的试验， 阳性预测值就愈好。 但诊断试验的灵敏度和特异度并 不能完全决定试验的阳性预测值，在很 大程度上与人群某病的患病率有关。

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2.特异度（specificity,Spe）又称真
阴性率（true negative rate, TNR）
指在非某病者中，应用该试验 获得阴性结果的百分比
特异度愈高，误诊病例（误诊 率）愈少，其计算公式为：
d Spe = bd
理想试验的诊断特异性为100%。 特异度高的诊断试验，常用于
又称预告值，它是表示试验能做 出正确判断的概率。
分为阳性预测值和阴性预测值。
1.阳性预测值 （positive predictive value，PPV） 指真阳性人数占试验结果阳性人 数的百分比，表示试验结果阳性 者属于真病例的概率。
a PPV = 100％ ab
2.阴性预测值 （negative predictive value，NPV）
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四、ROC曲线分析
• 以真阳性率（灵 敏度）为纵坐标， 假阳性率（1-特 异度）为横坐标
• 表示灵敏度与特 异度相互关系的 方法
四、ROC曲线分析
受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic, ROC）
• 一般选择曲线转弯处，离左上角最近的
一点，即灵敏度和特异度均较高的点为 诊断分界点（cut off point）。 • ROC曲线越凸向左上角，表明其诊断价
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临床应用评价指标综合分析
•ROC分析方法 •目前公认的评价准确度的标准方法 •在循证医学、临床试验、临床检验、统计模型 好坏的判别等方面具有十分重要的应用价值
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第四节
提高诊断试验效率 的方法
一、选择患病率高的人群（高危人群） 二、采用联合试验的方法
真实 性
特异度 （specificity）
二、内容
2.可靠性（reliability） ——一项诊断试验在完全 相同的条件下，重复使用时获得相同 结果的程度（用符合率表示）。 符合率 =
重复试验获得相同结果的次数
试验总次数
* 100%
A：准确而可靠 B：准确，但不可靠 C：不准确，但可靠 D：既不准确，又不可靠
第四章 诊断试验的临床效能评价
第一节
诊断试验临床效能评 价的意义和内容
一、意义
掌握——诊断试验的临床效能
着手——选择合理、可靠、有效的诊断试验 判断——检验结果对于某种诊断的贡献 从而确定和执行合理的医疗决策
二、内容
1.真实性（validity） ——反映患病实际情况的程度。
灵敏度 （sensitivity）



①拟诊患有某病的概率较大时，以便确诊；
②拟诊疾病严重但疗效与预后均不好的疾病， 以防误诊，尽早解除病人的压力； ③拟诊疾病严重且根治方法是具有较大损害 时，需确诊，以免造成病人不必要的损害。 敏感性与特异性均高的试验，常用于病情十 分危急，需要尽快作出特殊处理的疾病，如 急性中毒时的抢救。
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真实性与可靠性关系示意图
二、内容
3.实用性
——包括仪器设备、试剂的 费用多少、来源、操作难度及效率、效 益、效能、不良反应、对患者的危险性、 患者的依从性等。
第二节 诊断试验临床效能 评价的研究设计
一、确定研究目标
① ②
③
④ ⑤ ⑥
评价的试验是什么？ 试验观察的内容？ 该研究的临床实际意义？ 这是一个新试验,还是已应用成熟试 验？ 已有类似的或可以与之竞争的试验？ 在研究期间，该试验可能会发生的变 化？
指在患病者中，应用该诊断试验检查 得到阳性结果的百分比。 该值愈大，漏诊病例（漏诊率）愈少， 其计算公式为：
a Sen = ac
理想试验的诊断灵敏度为100%。 灵敏度高的诊断试验，通常用于 ①拟诊为严重但疗效好的疾病，以防漏诊 ②拟诊为有一定治疗效果的恶性肿瘤，以 便早期确诊及时治疗 ③存在多种可能疾病的诊断，可排除某一 诊断 ④普查或定期健康体检，能筛选某一疾病, 以防漏诊
二、目标患者总体
对照组：金标准证实 未患该病的人。 受试对象 分为两组 病例组：金标准证实 的患者。
三、抽样计划
1.探索研究阶段
通常对每个患者采用回顾性抽样计划
2.挑战研究阶段
仔细考虑目标患者总体特征频谱，重点考虑 目标患者的病理学、临床表现、合并症等。
3.临床研究阶段
患者样本必须真实地代表样本总体。
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临床应用评价指标综合分析 • 似然比 表达的是在某一检验项目的某个数值范
围内患有或不患有某种疾病的概率
•似然比是将灵敏度及特异度较好结合起来的指标。 •阳性似然比数值越大，当试验结果阳性时，诊断 某病可能性越大 •阴性似然比数值越小，当试验正常时，患某病可 能性越小

3.漏诊率和误诊率
与灵敏度和特异度互补的指标是漏诊率和误诊率

漏诊率（β），又称假阴性率（False negative rate，FNR）。反映将患者诊断错误 的概率，该值愈小愈好。 误诊率（α），又称假阳性率（False positive rate，FPR）。反映将非患者诊断错 误的概率，该值愈小愈好。 漏诊率（β）＝c/a＋c ＝1－Sen（灵敏度） 误诊率（α）＝b/b＋d ＝1－Spe（特异度）
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灵敏度和特异度的关系
诊断界点
对照组→ 特异度（1-α） 灵敏度（1β）
←病例组
漏诊率（β）
误诊率（α）
3.诊断分界点
理想的诊断试验
实际的诊断试验
正常群体与患者群体分布曲线
4.尤登指数（Youden’s index） 又称正确指数，是指灵敏度和特异 度之和减去1，表示诊断试验发现 真正的患病和非患病者的总能力。 是综合评价真实性的指标。理想的 试验应为1。 其计算公式为： 尤登指数 = ( Sen + Spe ) – 1

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五、评价指标


准确度
尤登指数 似然比


预测值
R源自文库C曲线
第三节
诊断试验临床效能 评价方法
临床诊断试验的数据与患病情况的关系


诊断试验的结果和患某病的情况之间可能出 现四种关系： ①真阳性（True positive，TP）指经试验而 被正确分类的患者的数目。 ②假阳性（False positive，FP）指经试验 而被错误分类的非患者的数目。 ③真阴性（True negative，TN）指经试验而 被正确分类的非患者的数目。 ④假阴性（False negative，FN）指经试验 而被错误分类的患者的数目。
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临床应用评价指标综合分析
•准确性、尤登指数及诊断效率是综合灵敏度、 特异度计算的
•以往认为这些指标对评价一个检验项目有很好， 实际上是很有限 •如甲、乙两个试验灵敏度分别为80％、95％， 而特异度分别为95％、80％，上述指标结果是相 同或相近的[尤登指数=(0.8+0.95)-1=0.75]，但 这两个试验临床应用价值是不同的，甲试验可能 在确诊时更有价值，乙试验用于筛查更好
1.并联试验 2.串联试验
第五节
参考区间和医学决 定水平
一、参考区间
选定足够数量的“健康”人 （参考个体）作为调查的对象。
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参 考 区 间 的 概 念 、 确 定 和 应 用 流 程
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参考区间
（1）定义 参考区间是指正常人解剖、生理 生化等各种数据的波动范围。 又称参考范围和正常值范围 因人、环境、生理状况的改变而 在一个范围内波动。
灵敏度、特异度、阳性预测值、阴 性预测值之间的关系
患病率 灵敏度 阳性预测值(%) = 100 ％ 患病率 灵敏度＋1 患病率1 特异度
阴性预测值(%) =
1 患病率 特异度 100 ％ 1 患病率 特异度＋患病率 1 灵敏度
5.准确度(accuracy，ACC)
又称总符合率、诊断效率，是指在患
病和非患病者中，用诊断试验能准确划 分患者和非患病者的百分比。反映诊断 试验正确诊断患者与非患者的能力。 其计算公式为：
ad Acc = 100％ abcd
理想试验的诊断准确度为100%。准确度高，真实性好。
二、预测值（predictive value，PV）
四、金标准
概念：指被公认的诊断疾病的最 可靠的方法，金标准能正确地区 分受试者患病与否。若金标准选 择不妥，可造成错误分类，影响 对诊断试验的正确评价。

“金标准”通常指的是病原学检查、细胞学 检查、活体组织检查、尸检、特殊影像检查、 长期随访结果、临床专家共同制定被公认的 最新诊断标准 检验方法，即使是公认的参考方法，在临床 应用评价时，不要简单看作为“金标准”， 务必注意
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三、似然比（likelihood ratio，LR）
指患病人群中试验结果的概率与无 病人群中试验结果概率之比。 分阳性似然比和阴性似然比。
1.阳性似然比（+LR）
真阳性率（TPR） a b Sen LR = ＝ = 假阳性率（FPR） a c b d 1 Spe
四、ROC曲线分析
•ROC是受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC) •又称相对工作特性曲线 •原来是雷达屏幕上通过飞行物的回响来判断飞 行物的一种方法 •做临界值的判断及不同试验临床价值的比较
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