臨床研究科研方法-診斷試驗的評價課件

診斷試驗的評價診斷試驗的評價第一節(jié)概述1.篩檢：是指運用快速、簡便的檢驗、檢查或其它措施把健康人群中可能

有病或有缺陷但表面健康的人同那些真正無病的人區(qū)分開來。2.診斷：醫(yī)務(wù)人員通過詳盡的檢查及調(diào)查等方法收集信息，經(jīng)過整理加工

后對患者病情的基本認(rèn)識和判斷，診斷是將病人與可疑有病但實

際無病的人區(qū)別開來。2第一節(jié)概述1.篩檢：是指運用快速、簡便的檢驗、檢

篩檢試驗診斷試驗

對象不同健康人或無癥狀的病人

病人目的不同把病人及可疑病人與無病者區(qū)分開來

病人與可疑有病但實際無病的人區(qū)分開來

要求不同快速、簡便、高靈敏度

科學(xué)性、準(zhǔn)確性費用不同簡單、廉價一般花費較貴處理不同陽性者須進(jìn)一步作診斷試驗以便確診結(jié)果陽性者要隨之以治療

篩檢試驗與診斷試驗的區(qū)別3

篩檢試驗診斷試驗對象不同健康人或無癥狀的病人

病人目的不同第二節(jié)診斷試驗的評價設(shè)計

（一）確定“金標(biāo)準(zhǔn)”

指當(dāng)前臨床醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的診斷疾病最可靠的方法。也稱標(biāo)準(zhǔn)診斷。通常，活體病理組織檢查、手術(shù)探查、尸體解剖，以及特殊影像診斷，或公認(rèn)的臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)等作為金標(biāo)準(zhǔn)。其目的就是準(zhǔn)確區(qū)分受試對象是否為某病患者。4第二節(jié)診斷試驗的評價設(shè)計（一）確定“金標(biāo)準(zhǔn)”4（二）研究對象的選擇病例組病例應(yīng)為經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)診斷的患有目標(biāo)疾病的病人，應(yīng)包括各種不同臨床類型和病期的病例。對照組應(yīng)選擇經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)證實沒有患目標(biāo)疾病的其它疾病患者，并且應(yīng)包括在臨床上易與目標(biāo)疾病混淆的病例。5（二）研究對象的選擇病例組5（三）樣本量的估計

與研究樣本量有關(guān)的因素：①待評價診斷試驗的靈敏度，②待評價診斷試驗的特異度，③顯著性檢驗水平α，④容許誤差δ。當(dāng)靈敏度和特異度均接近50％時，可用下面的近似公式。

n=uα2p(1-p)/δ2

式中uα為正態(tài)分布中累積概率等于α/2時的u值。

σ為容許誤差，一般定在0.05～0.10。

p為待評價診斷方法的靈敏度或特異度,靈敏度估計病例組所需樣本量，特異度估計對照組所需樣本。6（三）樣本量的估計與研究樣本量有關(guān)的因素：①待評價診斷試

當(dāng)待評價診斷試驗的靈敏度或特異度小于20%或大于80%，樣本率的分布呈偏態(tài)，需要對率進(jìn)行平方根反正旋轉(zhuǎn)換，并用下面的公式計算樣本量。

n=[57.3uα/sin-1(δ/sqrt(p(1-p)))]27當(dāng)待評價診斷試驗的靈敏度或特異度小于20%或大于80%，

例題：假如待評價診斷試驗的估計靈敏度為75%，估計特異度55%，試計算病例組和對照組所需要樣本量。設(shè)α=0.05，δ=0.08n1=(1.96/0.08)2×(1-0.75)×0.75=112.5≈113n1=(1.96/0.08)2×(1-0.55)×0.55=148.6≈149

所以評價該診斷試驗病例組樣本量為113例，對照組樣本量為149例。8例題：假如待評價診斷試驗的估計靈敏度為75%，估計特異度（四）確定診斷實驗的分界值

分界值（cutoffvalue）指劃分診斷試驗結(jié)果正常與異常的標(biāo)準(zhǔn)。均數(shù)加減標(biāo)準(zhǔn)差法百分位數(shù)法臨床判斷法

ROC曲線法9（四）確定診斷實驗的分界值分界值（cutoffva（五）與金標(biāo)準(zhǔn)同步盲法比較

金標(biāo)準(zhǔn)診斷出來的患病和非患病兩組，用待評價的診斷方法對研究對象進(jìn)行同步盲法測量，并將結(jié)果進(jìn)行比較。10（五）與金標(biāo)準(zhǔn)同步盲法比較金標(biāo)準(zhǔn)診斷出來的患病和非患病兩組11第三節(jié)診斷試驗的評價

將待評診斷試驗與診斷目標(biāo)疾病的標(biāo)準(zhǔn)方法--“金標(biāo)準(zhǔn)”進(jìn)行同步盲法比較，判定對疾病“診斷”的真實性和價值。11第三節(jié)診斷試驗的評價將待評診斷試驗與診斷目金標(biāo)準(zhǔn)診斷試驗患者非患者合計+真陽性A假陽性BA+B-假陰性C真陰性DC+D合計A+CB+DN表1診斷試驗評價整理表12金標(biāo)準(zhǔn)診斷試驗患者非患者合計+真陽性假陽性A+B-假陰140，137，142，145139，150，146，135145，138，140，145140，144，148，132………………甲（137cm）

乙（139cm）

13平均身高（140cm）

？140，137，142，145甲（137cm）乙（139

（一）真實性（validity）

指診斷實驗的測量值與實際值相符合的程度,亦稱效度、準(zhǔn)確性（accuracy）。靈敏度與假陰性率特異度與假陽性率正確診斷指數(shù)似然比14（一）真實性（validity）14⒈靈敏度與假陰性率靈敏度(sensitivity，真陽性率)

即實際有病而按該診斷試驗被正確地判為有病的百分率.假陰性率(falsenegativerate，漏診率)

即實際有病，但根據(jù)該診斷試驗被定為非病者的百分率.

15⒈靈敏度與假陰性率靈敏度(sensitivity，真陽性率⒉特異度與假陽性率

特異度(specificity，真陰性率)

實際無病按該診斷標(biāo)準(zhǔn)被正確地判為無病的百分率

假陽性率(falsepositiverate，誤診率)

即實際無病，但根據(jù)該診斷標(biāo)準(zhǔn)被定為有病的百分率16⒉特異度與假陽性率特異度(specificity，真陰性3.正確指數(shù)

也稱約登指數(shù)（Youden’sindex）,是靈敏度和特異度之和減去1。正確指數(shù)＝（靈敏度十特異度）－1

＝l－（假陽性率十假陰性率）173.正確指數(shù)也稱約登指數(shù)（Youden’sindex4.似然比(likelihoodratio,LR)★同時反映靈敏度和特異度的復(fù)合指標(biāo).★陽性結(jié)果或陰性結(jié)果在患者中出現(xiàn)的概率與非患者出現(xiàn)的概率之比.184.似然比(likelihoodratio,LR)★陽性似然比診斷試驗結(jié)果的真陽性率與假陽性率之比.陰性似然比診斷試驗結(jié)果的假陰性率與真陰性率之比.19陽性似然比19(二）可靠性(reliability)

又稱信度，指某一診斷方法在相同條件下重復(fù)測量同一受試者時，所獲結(jié)果的一致性。影響因素受試對象生物學(xué)變異觀察者實驗室條件20(二）可靠性(reliability)又稱信度，評價指標(biāo)變異系數(shù)2.符合率（agreement/consistencyrate）又稱一致率，是診斷試驗判定的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)診斷的結(jié)果相同的數(shù)占總受

檢人數(shù)的比例。21評價指標(biāo)21223.ICC（組內(nèi)相關(guān)系數(shù)）ICC表示測量個體的差異的方差占總方差的比例，取值0≦ICC≦1。ICC越接近1，表明測量誤差對總方差的影響越?。籌CC越接近0，表明測量誤差對總方差的影響越大；

一般認(rèn)為，ICC≧0.75時，測量結(jié)果的可重復(fù)性較好

223.ICC（組內(nèi)相關(guān)系數(shù)）4.Kappa值

Kappa值=實際一致性/非機遇一致性234.Kappa值

Kappa值=實際一Kappa值一致性強度≤0.4差0.4～0.75中高度一致≥0.75極好的一致性表2Kappa值判斷標(biāo)準(zhǔn)24一般情況下，不對kappa值做顯著性檢驗，但當(dāng)kappa值<0.6時，需要檢驗。Kappa值一致性強度≤0.4差0.4～0.75中高度一25評價實例1欲評價某種方法檢測黃曲霉毒素B（AFB1）的血清白蛋白加合物的一致性，某研究者用該方法檢測了10名研究對象的血清樣本，每份樣本重復(fù)檢測2次，所得數(shù)據(jù)如下：

表510名對象血清白蛋白加合物檢測結(jié)果測次研究對象編號12345678910第一次1.241.182.011.051.231.021.121.731.250.92第二次1.151.021.911.151.351.021.051.621.210.8325評價實例1測次研究對象編號12345678910第一次126變異來源自由度DFSSMSFP對象（組間）91.9110.21244.792<0.0001對象（組內(nèi)）100.0470.005總變異191.958

本例方差分析結(jié)果如下：由此，可以計算

26變異來源自由度DFSSMSFP對象（組間）91.911027評價實例2用某方法檢測DNA樣品的純度，對沒份樣品重復(fù)檢測2次，各次測定結(jié)果的判斷如下表，“+”為達(dá)到純度要求，“-”為未達(dá)到純度要求。試分析該檢測方法的一致性：

（K=0.722）第二次第一次合計+-+53457-51823合計58228027評價實例2第二次第一次合計+-+53457-51823合(三）收益1.預(yù)測值(Predictivevalue，PV)

預(yù)測值是根據(jù)診斷試驗的結(jié)果來估計真正患病可能性大小的指標(biāo)。2.檢出新病例及預(yù)后3.衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)評價28(三）收益1.預(yù)測值(Predictivevalue，陽性預(yù)測值（positivepredictivevalue）指診斷試驗陽性者患目標(biāo)疾病的可能性.陰性預(yù)測值（negativepredictivevalue）是指診斷試驗陰性者不患目標(biāo)疾病的可能性.29陽性預(yù)測值（positivepredictivevaluELISA法微量中和試驗合計COXB陽性COXB陰性+16580245-45730775合計2108101020練習(xí)1某臨床醫(yī)生利用ELISA法檢查科薩基病毒（COXB）感染情況，檢查結(jié)果如下，對該方法進(jìn)行評價30微量中和試驗COXB陽性COXB陰性+16580245-4

靈敏度特異度正確指數(shù)符合率假陰性率假陽性率陽性似然比陽性預(yù)測值+

16580

患者

非患者

－45

730

31+16580患者非患

計算結(jié)果靈敏度=165/（165+45）×100%=78.6%假陰性率=45/（165+45）×100%=21.4%特異度=730/（80+730）×100%=90.1%假陽性率=80/（80+730）×100%=9.9%正確指數(shù)=78.6%+90.1%-1=68.7%符合率=（165+730）/1020×100%=87.7%陽性似然比=78.6%/9.9%=7.94陽性預(yù)測值=165/245=67.3%32計算結(jié)果32（四）評價指標(biāo)的相互關(guān)系及其應(yīng)用

1.靈敏度與特異度33（四）評價指標(biāo)的相互關(guān)系及其應(yīng)用1.靈敏度與特異度33表5糖尿病血糖試驗不同血糖水平的靈敏度和特異度分布餐后2小時血糖mg/100ml）靈敏度（％）特異度（％）7098.68.88097.125.59094.347.610088.669.811085.784.112071.492.513064.396.914057.199.415050.099.616047.199.817042.9100.018038.6100.019034.3100.020027.1100.034表5糖尿病血糖試驗不同血糖水平的靈敏度和特異度分布餐后2截斷值的選擇標(biāo)準(zhǔn)若早期診斷有助于病人的治療和恢復(fù)，漏診會造成嚴(yán)重后果，應(yīng)將截斷值定低一些；治療效果不理想，誤診會嚴(yán)重影響病人心理、生理，截斷值應(yīng)該定高一些；如果漏診和誤診同樣重要，可把標(biāo)準(zhǔn)定在靈敏度=特異度處；35截斷值的選擇標(biāo)準(zhǔn)若早期診斷有助于病人的治療和恢復(fù)，漏診會造成2.預(yù)測值與靈敏度、特異度、患病率的關(guān)系

靈敏度越高，陰性預(yù)測值越高特異度越高，陽性預(yù)測值越高36SN=a/（a+c）100%，-PV=d/（c+d）100%SP=d/（b+d）100%，+PV=a/（a+b）100%2.預(yù)測值與靈敏度、特異度、患病率的關(guān)系36SN=a/（a+37假設(shè)已知樣本人群的患病率（P）、診斷實驗的靈敏度（Sen）和特異度（Spe），則診斷試驗的結(jié)果可表述于下表診斷實驗實際有病實際無病合計陽性Sen×P(1-Spe)×(1-P)Sen×P+(1-Spe)×(1-P)陰性(1-Sen)×PSpe×(1-P)(1-Sen)×P+Spe×(1-P)合計P1-P137假設(shè)已知樣本人群的患病率（P）、診斷實驗的靈敏度（Sen38根據(jù)Bayes概率理論，得到下述公式38根據(jù)Bayes概率理論，得到下述公式39患病率受檢人數(shù)(1)實際患病人數(shù)(2)實際未患病人數(shù)(3)試驗真陽性人數(shù)(4)=(2)×0.99試驗假陽性人數(shù)(5)=(3)×(1-0.99)總陽性人數(shù)(6)=(4)+(5)陽性預(yù)測值（%）(7)=(4)/(6)1/1000010000010999909.9999.910100.991/1000100000100999009999910989.021/100100000100099000990990198050.001/1010000010009000099009001080091.67

表6靈敏度、特異度均為99%的試驗在不同患病率人群中的陽性預(yù)測值39患病率受檢人實際患病實際未患病試驗真陽性人數(shù)試驗假陽性人患病率(%)靈敏度(%)特異度(%)診斷結(jié)果金標(biāo)準(zhǔn)合計陽性預(yù)測值(%)陰性預(yù)測值(%)糖尿病非糖尿病1.522.999.8＋34205463.0

－11698309946

98.8

合計150985010000

1.544.399.0＋669816440.2

－8497529836

99.1

合計150985010000

2.544.399.0＋1119720853.3

－1399653979298.6合計250975010000摘自(《流行病學(xué)進(jìn)展》第4卷，施侶元，1986)

表7靈敏度、特異度和患病率不同時糖尿病診斷結(jié)果40患病率靈敏度特異度診斷金標(biāo)準(zhǔn)陽性預(yù)陰性預(yù)糖尿病非糖尿病1.（四）受試者工作特性曲線(ROC)

用真陽性率和假陽性率作圖得出的曲線，它可表示靈敏度和特異度之間的關(guān)系。41糖尿病血糖試驗的ROC曲線（四）受試者工作特性曲線(ROC)用真陽性率和假陽

ROC曲線常用來決定最佳臨界點，通常最接近左上角那一點，可定為最佳臨界點。42ROC曲線常用來決定最佳臨界點，通常最接近左上角那一點ROC曲線也可用來比較兩種和兩種以上診斷試驗的診斷價值，從而幫助臨床醫(yī)師作出最佳選擇。43ROC曲線也可用來比較兩種和兩種以上診斷試驗的診斷價1.提高患病率（驗前概率）第四節(jié)提高診斷效率的方法441.提高患病率（驗前概率）第四節(jié)提高診斷效率的方法4

2.采用聯(lián)合試驗1）串聯(lián)：全部診斷試驗結(jié)果均為陽性者才定為陽性。適用情況：雖有幾項試驗方法，但特異度都不高；慢性病，不急需作出判斷但要診斷正確；當(dāng)某些診斷方法較昂貴時，可先用簡單的實驗，提示有患病可能時再行進(jìn)一步診斷。452.采用聯(lián)合試驗45

2）并聯(lián)只要有任何一項診斷試驗結(jié)果為陽性就可定為陽性。該法可以提高靈敏度。適用情況：疾病對人群影響很大，目前只有幾項靈敏度不高的實驗；復(fù)診困難、醫(yī)療條件不足地區(qū)的病人，需迅速做出診斷；462）并聯(lián)46試驗結(jié)果尿糖血糖糖尿病病人非糖尿病病人＋－1410－＋3311＋＋11721－－357599合計1997641練習(xí)2聯(lián)合試驗診斷糖尿病的結(jié)果▲串聯(lián)：全陽為陽，否則為陰▲并聯(lián)：一陽即陽，全陰才陰47試驗結(jié)果尿糖血糖糖尿病病人非糖尿病病人＋－1410－＋33血糖試驗75.3899.58尿糖試驗65.8399.59串聯(lián)試驗58.7999.73并聯(lián)試驗82.4199.45實驗方法靈敏度（%）特異度（%）48血糖試驗75.3899.58尿糖試驗65.8399.493.聯(lián)合試驗的多元分析Bayes概率法是指根據(jù)一個患者具有多種癥狀和體征出現(xiàn)的概率，進(jìn)行判別和診斷某種疾病。若以X1，X2,X3….XM表示各種臨床表現(xiàn)；A1A2A3…AG表示疾病種類，當(dāng)一個患者各種癥狀體征的指標(biāo)值分別為S1S2S3…..Sm,，則屬于AG病種的概率如下式：

493.聯(lián)合試驗的多元分析50例：尿路感染的診斷，由于尿路感染的33.5%無癥狀，診斷主要依靠實驗室檢查，如尿路細(xì)菌學(xué)檢查，包括尿白細(xì)胞鏡檢、白細(xì)胞排泄率等。某醫(yī)院尿路感染檢查結(jié)果如下表。50例：尿路感染的診斷，由于尿路感染的33.5%無癥狀，51臨床表現(xiàn)腎盂腎炎膀胱炎例數(shù)%例數(shù)%X1（尿頻）①有6270.455475.00②無2629.551825.00X2（尿痛）①有4450.005069.44②無4450.002230.56X3（發(fā)熱）①有2831.8268.33②無6068.186691.67X4（腎區(qū)叩痛）①有8090.911622.22②無89.095677.78X5（尿白細(xì)胞鏡檢）①<10個/HP2427.274461.11②≥10個/HP6472.732838.89X6（白細(xì)胞排泄率）①<30萬/小時3034.094866.67

②≥30萬/小時5865.912433.33表5160例尿路感染患者定位診斷的資料若某患者X1-X6的結(jié)果分別是①①①①②①，試用Bayes概率法進(jìn)行定位診斷51臨床表現(xiàn)腎盂腎炎膀胱炎例數(shù)%例數(shù)%X1（尿頻）①有62521.驗前概率的計算：

腎盂腎炎P(A1)=88/160=55.00%

膀胱炎P(A2)=72/160=45.00%2.再用前面公式計算P（A1/S1S2S3…S6）的分子，得A=0.55×0.7045×0.5×0.3182×0.9091×0.7273×0.3409=0.013895B=0.45×0.75×0.6944×0.0833×0.2222×0.3889×0.6667=0.001125521.驗前概率的計算：533.計算P（A1/S1S2S3…S6）P(A1/S1S2S3…S6)=A/(A+B)=0.013895/(0.013895+0.001125)=92.51%P(A2/S1S2S3…S6)=B/(A+B)=0.001125/(0.013895+0.001125)=7.49%

由于P(A1/S1S2S3…S6)大，故診斷為腎盂腎炎，其驗后概率為92.51%，即該患者有92.51%的可能性是腎盂腎炎。533.計算P（A1/S1S2S3…S6）

練習(xí)3：某醫(yī)生對140例糖尿病患者及1020例正常人進(jìn)行口服葡萄糖2h后血糖實驗，若以血糖≥6.1mmol/L為陽性診斷界值，結(jié)果見下表:問題1：計算該試驗的靈敏度、特異度、陽性預(yù)測值、似然比問題2：若分界點降低為5.8mmol/L，診斷結(jié)果陽性有652人，其中526人為非病人組，使計算此時靈敏度和特異度。問題3：降低分界點對假陽性和假陰性影響如何？診斷的血糖水平（≥6.1mmol/L）金標(biāo)準(zhǔn)合計病人非病人陽性124324448陰性16696712合計1401020116054練習(xí)3：某醫(yī)生對140例糖尿病患者及1020例正常診斷試驗的評價診斷試驗的評價第一節(jié)概述1.篩檢：是指運用快速、簡便的檢驗、檢查或其它措施把健康人群中可能

有病或有缺陷但表面健康的人同那些真正無病的人區(qū)分開來。2.診斷：醫(yī)務(wù)人員通過詳盡的檢查及調(diào)查等方法收集信息，經(jīng)過整理加工

后對患者病情的基本認(rèn)識和判斷，診斷是將病人與可疑有病但實

際無病的人區(qū)別開來。56第一節(jié)概述1.篩檢：是指運用快速、簡便的檢驗、檢

篩檢試驗診斷試驗

對象不同健康人或無癥狀的病人

病人目的不同把病人及可疑病人與無病者區(qū)分開來

病人與可疑有病但實際無病的人區(qū)分開來

要求不同快速、簡便、高靈敏度

科學(xué)性、準(zhǔn)確性費用不同簡單、廉價一般花費較貴處理不同陽性者須進(jìn)一步作診斷試驗以便確診結(jié)果陽性者要隨之以治療

篩檢試驗與診斷試驗的區(qū)別57

篩檢試驗診斷試驗對象不同健康人或無癥狀的病人

病人目的不同第二節(jié)診斷試驗的評價設(shè)計

（一）確定“金標(biāo)準(zhǔn)”

指當(dāng)前臨床醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的診斷疾病最可靠的方法。也稱標(biāo)準(zhǔn)診斷。通常，活體病理組織檢查、手術(shù)探查、尸體解剖，以及特殊影像診斷，或公認(rèn)的臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)等作為金標(biāo)準(zhǔn)。其目的就是準(zhǔn)確區(qū)分受試對象是否為某病患者。58第二節(jié)診斷試驗的評價設(shè)計（一）確定“金標(biāo)準(zhǔn)”4（二）研究對象的選擇病例組病例應(yīng)為經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)診斷的患有目標(biāo)疾病的病人，應(yīng)包括各種不同臨床類型和病期的病例。對照組應(yīng)選擇經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)證實沒有患目標(biāo)疾病的其它疾病患者，并且應(yīng)包括在臨床上易與目標(biāo)疾病混淆的病例。59（二）研究對象的選擇病例組5（三）樣本量的估計

與研究樣本量有關(guān)的因素：①待評價診斷試驗的靈敏度，②待評價診斷試驗的特異度，③顯著性檢驗水平α，④容許誤差δ。當(dāng)靈敏度和特異度均接近50％時，可用下面的近似公式。

n=uα2p(1-p)/δ2

式中uα為正態(tài)分布中累積概率等于α/2時的u值。

σ為容許誤差，一般定在0.05～0.10。

p為待評價診斷方法的靈敏度或特異度,靈敏度估計病例組所需樣本量，特異度估計對照組所需樣本。60（三）樣本量的估計與研究樣本量有關(guān)的因素：①待評價診斷試

當(dāng)待評價診斷試驗的靈敏度或特異度小于20%或大于80%，樣本率的分布呈偏態(tài)，需要對率進(jìn)行平方根反正旋轉(zhuǎn)換，并用下面的公式計算樣本量。

n=[57.3uα/sin-1(δ/sqrt(p(1-p)))]261當(dāng)待評價診斷試驗的靈敏度或特異度小于20%或大于80%，

例題：假如待評價診斷試驗的估計靈敏度為75%，估計特異度55%，試計算病例組和對照組所需要樣本量。設(shè)α=0.05，δ=0.08n1=(1.96/0.08)2×(1-0.75)×0.75=112.5≈113n1=(1.96/0.08)2×(1-0.55)×0.55=148.6≈149

所以評價該診斷試驗病例組樣本量為113例，對照組樣本量為149例。62例題：假如待評價診斷試驗的估計靈敏度為75%，估計特異度（四）確定診斷實驗的分界值

分界值（cutoffvalue）指劃分診斷試驗結(jié)果正常與異常的標(biāo)準(zhǔn)。均數(shù)加減標(biāo)準(zhǔn)差法百分位數(shù)法臨床判斷法

ROC曲線法63（四）確定診斷實驗的分界值分界值（cutoffva（五）與金標(biāo)準(zhǔn)同步盲法比較

金標(biāo)準(zhǔn)診斷出來的患病和非患病兩組，用待評價的診斷方法對研究對象進(jìn)行同步盲法測量，并將結(jié)果進(jìn)行比較。64（五）與金標(biāo)準(zhǔn)同步盲法比較金標(biāo)準(zhǔn)診斷出來的患病和非患病兩組65第三節(jié)診斷試驗的評價

將待評診斷試驗與診斷目標(biāo)疾病的標(biāo)準(zhǔn)方法--“金標(biāo)準(zhǔn)”進(jìn)行同步盲法比較，判定對疾病“診斷”的真實性和價值。11第三節(jié)診斷試驗的評價將待評診斷試驗與診斷目金標(biāo)準(zhǔn)診斷試驗患者非患者合計+真陽性A假陽性BA+B-假陰性C真陰性DC+D合計A+CB+DN表1診斷試驗評價整理表66金標(biāo)準(zhǔn)診斷試驗患者非患者合計+真陽性假陽性A+B-假陰140，137，142，145139，150，146，135145，138，140，145140，144，148，132………………甲（137cm）

乙（139cm）

67平均身高（140cm）

？140，137，142，145甲（137cm）乙（139

（一）真實性（validity）

指診斷實驗的測量值與實際值相符合的程度,亦稱效度、準(zhǔn)確性（accuracy）。靈敏度與假陰性率特異度與假陽性率正確診斷指數(shù)似然比68（一）真實性（validity）14⒈靈敏度與假陰性率靈敏度(sensitivity，真陽性率)

即實際有病而按該診斷試驗被正確地判為有病的百分率.假陰性率(falsenegativerate，漏診率)

即實際有病，但根據(jù)該診斷試驗被定為非病者的百分率.

69⒈靈敏度與假陰性率靈敏度(sensitivity，真陽性率⒉特異度與假陽性率

特異度(specificity，真陰性率)

實際無病按該診斷標(biāo)準(zhǔn)被正確地判為無病的百分率

假陽性率(falsepositiverate，誤診率)

即實際無病，但根據(jù)該診斷標(biāo)準(zhǔn)被定為有病的百分率70⒉特異度與假陽性率特異度(specificity，真陰性3.正確指數(shù)

也稱約登指數(shù)（Youden’sindex）,是靈敏度和特異度之和減去1。正確指數(shù)＝（靈敏度十特異度）－1

＝l－（假陽性率十假陰性率）713.正確指數(shù)也稱約登指數(shù)（Youden’sindex4.似然比(likelihoodratio,LR)★同時反映靈敏度和特異度的復(fù)合指標(biāo).★陽性結(jié)果或陰性結(jié)果在患者中出現(xiàn)的概率與非患者出現(xiàn)的概率之比.724.似然比(likelihoodratio,LR)★陽性似然比診斷試驗結(jié)果的真陽性率與假陽性率之比.陰性似然比診斷試驗結(jié)果的假陰性率與真陰性率之比.73陽性似然比19(二）可靠性(reliability)

又稱信度，指某一診斷方法在相同條件下重復(fù)測量同一受試者時，所獲結(jié)果的一致性。影響因素受試對象生物學(xué)變異觀察者實驗室條件74(二）可靠性(reliability)又稱信度，評價指標(biāo)變異系數(shù)2.符合率（agreement/consistencyrate）又稱一致率，是診斷試驗判定的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)診斷的結(jié)果相同的數(shù)占總受

檢人數(shù)的比例。75評價指標(biāo)21763.ICC（組內(nèi)相關(guān)系數(shù)）ICC表示測量個體的差異的方差占總方差的比例，取值0≦ICC≦1。ICC越接近1，表明測量誤差對總方差的影響越??；ICC越接近0，表明測量誤差對總方差的影響越大；

一般認(rèn)為，ICC≧0.75時，測量結(jié)果的可重復(fù)性較好

223.ICC（組內(nèi)相關(guān)系數(shù)）4.Kappa值

Kappa值=實際一致性/非機遇一致性774.Kappa值

Kappa值=實際一Kappa值一致性強度≤0.4差0.4～0.75中高度一致≥0.75極好的一致性表2Kappa值判斷標(biāo)準(zhǔn)78一般情況下，不對kappa值做顯著性檢驗，但當(dāng)kappa值<0.6時，需要檢驗。Kappa值一致性強度≤0.4差0.4～0.75中高度一79評價實例1欲評價某種方法檢測黃曲霉毒素B（AFB1）的血清白蛋白加合物的一致性，某研究者用該方法檢測了10名研究對象的血清樣本，每份樣本重復(fù)檢測2次，所得數(shù)據(jù)如下：

表510名對象血清白蛋白加合物檢測結(jié)果測次研究對象編號12345678910第一次1.241.182.011.051.231.021.121.731.250.92第二次1.151.021.911.151.351.021.051.621.210.8325評價實例1測次研究對象編號12345678910第一次180變異來源自由度DFSSMSFP對象（組間）91.9110.21244.792<0.0001對象（組內(nèi)）100.0470.005總變異191.958

本例方差分析結(jié)果如下：由此，可以計算

26變異來源自由度DFSSMSFP對象（組間）91.911081評價實例2用某方法檢測DNA樣品的純度，對沒份樣品重復(fù)檢測2次，各次測定結(jié)果的判斷如下表，“+”為達(dá)到純度要求，“-”為未達(dá)到純度要求。試分析該檢測方法的一致性：

（K=0.722）第二次第一次合計+-+53457-51823合計58228027評價實例2第二次第一次合計+-+53457-51823合(三）收益1.預(yù)測值(Predictivevalue，PV)

預(yù)測值是根據(jù)診斷試驗的結(jié)果來估計真正患病可能性大小的指標(biāo)。2.檢出新病例及預(yù)后3.衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)評價82(三）收益1.預(yù)測值(Predictivevalue，陽性預(yù)測值（positivepredictivevalue）指診斷試驗陽性者患目標(biāo)疾病的可能性.陰性預(yù)測值（negativepredictivevalue）是指診斷試驗陰性者不患目標(biāo)疾病的可能性.83陽性預(yù)測值（positivepredictivevaluELISA法微量中和試驗合計COXB陽性COXB陰性+16580245-45730775合計2108101020練習(xí)1某臨床醫(yī)生利用ELISA法檢查科薩基病毒（COXB）感染情況，檢查結(jié)果如下，對該方法進(jìn)行評價84微量中和試驗COXB陽性COXB陰性+16580245-4

靈敏度特異度正確指數(shù)符合率假陰性率假陽性率陽性似然比陽性預(yù)測值+

16580

患者

非患者

－45

730

85+16580患者非患

計算結(jié)果靈敏度=165/（165+45）×100%=78.6%假陰性率=45/（165+45）×100%=21.4%特異度=730/（80+730）×100%=90.1%假陽性率=80/（80+730）×100%=9.9%正確指數(shù)=78.6%+90.1%-1=68.7%符合率=（165+730）/1020×100%=87.7%陽性似然比=78.6%/9.9%=7.94陽性預(yù)測值=165/245=67.3%86計算結(jié)果32（四）評價指標(biāo)的相互關(guān)系及其應(yīng)用

1.靈敏度與特異度87（四）評價指標(biāo)的相互關(guān)系及其應(yīng)用1.靈敏度與特異度33表5糖尿病血糖試驗不同血糖水平的靈敏度和特異度分布餐后2小時血糖mg/100ml）靈敏度（％）特異度（％）7098.68.88097.125.59094.347.610088.669.811085.784.112071.492.513064.396.914057.199.415050.099.616047.199.817042.9100.018038.6100.019034.3100.020027.1100.088表5糖尿病血糖試驗不同血糖水平的靈敏度和特異度分布餐后2截斷值的選擇標(biāo)準(zhǔn)若早期診斷有助于病人的治療和恢復(fù)，漏診會造成嚴(yán)重后果，應(yīng)將截斷值定低一些；治療效果不理想，誤診會嚴(yán)重影響病人心理、生理，截斷值應(yīng)該定高一些；如果漏診和誤診同樣重要，可把標(biāo)準(zhǔn)定在靈敏度=特異度處；89截斷值的選擇標(biāo)準(zhǔn)若早期診斷有助于病人的治療和恢復(fù)，漏診會造成2.預(yù)測值與靈敏度、特異度、患病率的關(guān)系

靈敏度越高，陰性預(yù)測值越高特異度越高，陽性預(yù)測值越高90SN=a/（a+c）100%，-PV=d/（c+d）100%SP=d/（b+d）100%，+PV=a/（a+b）100%2.預(yù)測值與靈敏度、特異度、患病率的關(guān)系36SN=a/（a+91假設(shè)已知樣本人群的患病率（P）、診斷實驗的靈敏度（Sen）和特異度（Spe），則診斷試驗的結(jié)果可表述于下表診斷實驗實際有病實際無病合計陽性Sen×P(1-Spe)×(1-P)Sen×P+(1-Spe)×(1-P)陰性(1-Sen)×PSpe×(1-P)(1-Sen)×P+Spe×(1-P)合計P1-P137假設(shè)已知樣本人群的患病率（P）、診斷實驗的靈敏度（Sen92根據(jù)Bayes概率理論，得到下述公式38根據(jù)Bayes概率理論，得到下述公式93患病率受檢人數(shù)(1)實際患病人數(shù)(2)實際未患病人數(shù)(3)試驗真陽性人數(shù)(4)=(2)×0.99試驗假陽性人數(shù)(5)=(3)×(1-0.99)總陽性人數(shù)(6)=(4)+(5)陽性預(yù)測值（%）(7)=(4)/(6)1/1000010000010999909.9999.910100.991/1000100000100999009999910989.021/100100000100099000990990198050.001/1010000010009000099009001080091.67

表6靈敏度、特異度均為99%的試驗在不同患病率人群中的陽性預(yù)測值39患病率受檢人實際患病實際未患病試驗真陽性人數(shù)試驗假陽性人患病率(%)靈敏度(%)特異度(%)診斷結(jié)果金標(biāo)準(zhǔn)合計陽性預(yù)測值(%)陰性預(yù)測值(%)糖尿病非糖尿病1.522.999.8＋34205463.0

－11698309946

98.8

合計150985010000

1.544.399.0＋669816440.2

－8497529836

99.1

合計150985010000

2.544.399.0＋1119720853.3

－1399653979298.6合計250975010000摘自(《流行病學(xué)進(jìn)展》第4卷，施侶元，1986)

表7靈敏度、特異度和患病率不同時糖尿病診斷結(jié)果94患病率靈敏度特異度診斷金標(biāo)準(zhǔn)陽性預(yù)陰性預(yù)糖尿病非糖尿病1.（四）受試者工作特性曲線(ROC)

用真陽性率和假陽性率作圖得出的曲線，它可表示靈敏度和特異度之間的關(guān)系。95糖尿病血糖試驗的ROC曲線（四）受試者工作特性曲線(ROC)用真陽性率和假陽

ROC曲線常用來決定最佳臨界點，通常最接近左上角那一點，可定為最佳臨界點。96ROC曲線常用來決定最佳臨界點，通常最接近左上角那一點ROC曲線也可用來比較兩種和兩種以上診斷試驗的診斷價值，從而幫助臨床醫(yī)師作出最佳選擇。97ROC曲線也可用來比較兩種和兩種以上診斷試驗的診斷價1.提高患病率（驗前概率）第四節(jié)提高診斷效率的方法981.提高患病率（驗前概率）第四節(jié)提高診斷效率的方法4

2.采用聯(lián)合試驗1）串聯(lián)：全部診斷試驗結(jié)果均為陽性者才定為陽性。適用情況：雖有幾項試驗方法，但特異度都不高；慢性病，不急需作出判斷但要診斷正確；當(dāng)某些診斷方法較昂貴時，可先用簡單的實驗，提示有患病可能時再行進(jìn)一步診斷。992.采用聯(lián)合試驗45

2）并聯(lián)只要有任何一項診斷試驗結(jié)果為陽性就可定為陽性。該法可以提高靈敏度。適用情況：疾病對人群影響很大，目前只有幾項靈敏度不高的實驗；復(fù)診困難、醫(yī)療條件不足地區(qū)的病人，需迅速做出診斷；1002）并聯(lián)46試驗結(jié)果尿糖血糖糖尿病病人非糖尿病病人＋－1410－＋3311＋＋11721－－357599合計1997641練習(xí)2聯(lián)合試驗診斷糖尿病的結(jié)果▲串聯(lián)：全陽為陽，否則為陰▲并聯(lián)：一陽即陽，全陰才陰101試驗結(jié)