敏感性-特異性-假陽性-假陰性-診斷實驗評價指標(biāo)的應(yīng)用及分析3頁

1、診斷實驗評價指標(biāo)的應(yīng)用在實驗診斷的評價指標(biāo)中，比較穩(wěn)定的指標(biāo)有敏感性、特異性、陽性似然比和陰性似然比。但敏感性和特異性要達(dá)到何種水準(zhǔn)才有價值，需要根據(jù)臨床實際進(jìn)行分析，一般來說，其敏感性和特異性越強(qiáng)，臨床意義也就越大。關(guān)于金標(biāo)準(zhǔn)     金標(biāo)準(zhǔn)是指當(dāng)前公認(rèn)的診斷疾病最可靠的標(biāo)準(zhǔn)方法，可正確區(qū)分“有病”或“無病”。當(dāng)新試驗實際上更優(yōu)于傳統(tǒng)“金標(biāo)準(zhǔn)”方法時，應(yīng)采用最新的病理生理知識去更新傳統(tǒng)的“金標(biāo)準(zhǔn)”1. 敏感性    敏感性就是指由金標(biāo)準(zhǔn)確診有病的實驗組內(nèi)所檢測出陽性病例數(shù)的比率（%）。即本實驗診斷的真陽性率。其敏感性越高，假陰性率也

2、就越低。假陰性率等于漏診率，因此，敏感性高的實驗診斷用于疾病診斷時其值越高，漏診的機(jī)會就越少。所以，敏感性和假陰性率具有互補(bǔ)性。.即：敏感性=真陽性/病例組=a/( a+c)2. 特異性    是指由金標(biāo)準(zhǔn)確診為無病的對照組內(nèi)所檢測出陰性人數(shù)的比率（%），即本診斷實驗的真陰性率。特異性越高，其假陽性率也就越低。假陽性率等于誤診率，因此，特異性越高的檢驗診斷方法用于疾病診斷時，其發(fā)生誤診的機(jī)會就越少。由此可見，特異性和假陽性率也具有互補(bǔ)性。即：特異性=真陰性/對照組= d/(b+d)3. 準(zhǔn)確性    是指臨床診斷檢測出的真陽性和真陰性

3、例數(shù)之和，占病例數(shù)的比例，即稱本臨床實驗診斷的準(zhǔn)確性。準(zhǔn)確性反映了實驗診斷的基本特性，即：敏感性和特異性。準(zhǔn)確度高的實驗診斷方法，其敏感性和特異性之和也一定較高，假陽性和假陰性之和也就最小。即：準(zhǔn)確性=（真陽性+真陰性）/（病例組+對照組）= (a+d)/ (a+b+c+d)4. 漏診率    是指用金標(biāo)準(zhǔn)確診為患某病的病例組中，被待評價的診斷試驗判斷為陰性的比例。敏感性與漏診率是互補(bǔ)的，敏感性越高，漏診率就越低。即：漏診率=1-敏感性=假陰性/病例組= c/(a+c)5. 誤診率    是指用金標(biāo)準(zhǔn)確診為無病的對照組中，被評價的試驗

4、判斷為陽性的比例。特異性和誤診率也是互補(bǔ)的，特異性越高，誤診率就越低。即：誤診率=1-特異性=假陽性/對照組= b/(b+d)6. 陽性預(yù)測值(postivepredictive value)     又稱預(yù)測陽性結(jié)果的正確率，是指待評價的診斷試驗結(jié)果判為陽性例數(shù)中，真正患某病的例數(shù)所占的比例，即從陽性結(jié)果中能預(yù)測真正患病的百分?jǐn)?shù)，這也是臨床醫(yī)生最關(guān)心的診斷指標(biāo)。陽性預(yù)測值的高低主要受患病率的影響，因此，臨床實驗診斷研究的陽性預(yù)測值能在不同的患病率情況下指導(dǎo)臨床醫(yī)師合理運(yùn)用實驗診斷項目。即：陽性預(yù)測值=真陽性/（真陽性+假陽性）= a/ (a+b)7. 陰性預(yù)測值

5、(negative predictive value)     又稱預(yù)測陰性結(jié)果的正確率，是指臨床診斷實驗檢測出的全部陰性例數(shù)中，真正沒有患本病的例數(shù)所占的比例。一般情況下（患病率）敏感性越高的實驗診斷項目，其陰性預(yù)測值越高，相反，特異性越高的臨床實驗診斷陽性預(yù)測值越好。但是，患病率對預(yù)測值的影響要比敏感性和特異性的影響更為重要。即：陰性預(yù)測值=真陰性/（真陰性+假陰性）= d/(c+d)8. 患病率(prevalence)     是指被檢測的全部對象中，真正患者的比例?；疾÷适芎芏嘁蛩赜绊?，如不同水平的醫(yī)療機(jī)構(gòu)或患者來源不同，其患

6、病率會有很大差別。因此，不同的患病率，其實驗診斷的預(yù)測值也有較大的差別?；疾÷蕦Ρ辉u價的診斷試驗，也稱為驗前概率，而預(yù)測值屬于驗后概率。即：患病率=病例組/（病例組+對照組）= (a+c)/( a+b+c+d)9. 陽性似然比（positive likelihood ratio）    陽性似然比是指臨床診斷檢測出的真陽性率與假陽性率之間的比值，即陽性似然比=敏感性/（1-特異性）?？捎靡悦枋鲈\斷試驗陽性時，患病與不患病的機(jī)會比。LR()提示正確判斷為陽性的可能性是錯誤判斷為陽性的可能性的倍數(shù)。LR()數(shù)值越大，提示能夠確診患有該病的可能性越大。它不受患病率影響，

7、比起敏感度和特異度更為穩(wěn)定。利用這一指標(biāo)可以計算出不同患病率的陽性預(yù)測值。陽性似然比=敏感性/（1-特異性）= a (b+d)/ b(a+c)10. 陰性似然比（negative liklihoodratio）    陰性似然比是指臨床實驗診斷檢測出的假陰性率與真陰性率之比值，此值越小，說明該診斷方法越好。可用以描述診斷試驗陰性時，患病與不患病的機(jī)會比。LR()提示錯誤判斷為陰性的可能性是正確判斷為陰性的可能性的倍數(shù)。LR()數(shù)值越小，提示能夠否定患有該病的可能性越大。陰性似然比=（1-敏感性）/特異性= c (b+d)/d(a+c)11. 比數(shù)比（OR）

8、0;   有病患者陽性試驗似然比與陰性試驗似然比的比值。數(shù)值越大，表明診斷試驗區(qū)分患者與非患者的能力越大。12. 驗前概率：    臨床醫(yī)師對就診者可能患何種病的初步印象的量化指標(biāo)，稱為驗前概率，驗前概率的大小在總體上必須符合該病的患病率，因此，在進(jìn)行計算時，驗前概率等于該病的患病率；13. 驗后概率（診斷概率）：    驗前概率結(jié)合診斷試驗的結(jié)果，得出就診者患病可能性大小的估計稱之為驗后概率。診斷試驗的四格表       病例組 非病例組診斷 陽性 (真

9、陽性) ab (假陽性)a+b試驗 陰性 (假陰性) cd (真陰性)c+d a+cb+da+b+c+d敏感性(SEN) = a/(a+c)特異性(SPE) = d/(b+d)陽性似然比(+LR) = SEN/1SPE陰性似然比(LR) = (1SEN)/SPE準(zhǔn)確度=a+d/(a+b+c+d)患病率(即驗前概率)= a+c/(a+b+c+d)驗前比(pre-test odds) = 患病率/(1患病率)驗后比(posr-test odds) = 驗前比×陽性似然比驗后概率(post-test probability) = 驗后比/(驗后比+1)    診斷試驗的評價指標(biāo)中，穩(wěn)定的指標(biāo)有敏感性、特異性、陽性似然比和陰性似然比。由于它們都是以診斷金標(biāo)準(zhǔn)確診的病人來測定和計算的，所以，除了可將其用于對臨床醫(yī)師的診斷提供量化指標(biāo)外，還可將敏感性、特異性等指標(biāo)用于對診斷試驗的方法學(xué)研究進(jìn)行評價。    因陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值隨流行率而變化，它們在指導(dǎo)臨床醫(yī)師作診斷時很有幫助，但不能作為評價診斷試驗本身價值的指標(biāo)。靈敏度和特異性之間的關(guān)系 對于一項診斷試驗，可以通過調(diào)整分界值提高靈敏度或特異性，但二者不能同時提高。提高