诊断试验的评价(第七版)课件.pptVIP

诊断试验的评价 刘 晴 武汉大学公共卫生学院 流行病学与卫生统计学系 第一节 概述 定义 诊断试验（diagnostic test)是指应用各种实验、医疗仪器等手段对病人进行检查，以确定或排除疾病的试验方法。 第二节 诊断试验的评价 1.建立标准诊断方法 金标准：指目前医学界公认诊断某种疾病最准确的诊断方法。 2.选择研究对象：应能代表该方法可能应用的靶人群。 病例组应包括所研究疾病的各种临床类型，以使病例组对该病患者总体具有代表性。 非病例组应选择确定无该病的其他病例或健康人，尤其应包括易与该病混淆的其他病例，以考察该方法的鉴别能力。 3.样本含量的估计 4.评价 评价程序 第二节 筛检和诊断试验的评价 评价内容 真实性（validity) 可靠性（reliability) 收益 第二节 诊断试验的评价 似然比（likelihood ratio, LR) 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。 第二节 诊断试验的评价 例：某临床医师用酶联免疫吸附试验法（ELISA)检查柯萨奇B组（COXB)病毒的感染情况，以微量中和试验作为标准诊断，检查结果见表，试对该法的真实性进行评价。 第二节 诊断试验的评价 可靠性（reliability)：又称可重复性，是指诊断试验在同样条件下，进行重复操作获得相同试验结果的稳定程度。 评价指标 计量资料：变异系数（CV) 计数资料：Kappa值、符合率 影响因素 方法的差异 被观察者的个体生物学变异 观察者的变异 第二节 筛检和诊断试验的评价 收益：是指经诊断试验可使多少原来未发现的病人得到正确诊断和早期治疗，改善其预后，以及其创造的经济价值和社会价值如何。 评价指标 预测值(predictive value) 成本效益分析（cost-effect analysis) 第二节 筛检和诊断试验的评价 收益 预测值(predictive value) 预测值的影响因素： 灵敏度和特异度 患病率 ?阳性预测值（positive predictive value）：是指筛检试验阳性者患目标疾病的可能性 ?阴性预测值（negative predictive value）： 是指筛检试验阴性者不患目标疾病的可能性 第三节 诊断试验的指标与标准 试验指标 客观指标 主观指标 半客观（或半主观）指标 诊断标准的划分 1.正态分布法： 2.百分位数法 3.根据实际情况来确定正常值的范围 选择诊断标准的原则 假阳性、假阴性重要性相等时，一般把标准定在“特异度=灵敏度”分界线处，或定在正确诊断指数最大处； 有些严重疾病，若能早期诊断可获得较好治疗效果，否则后果严重，故应达灵敏度高的诊断标准，保证所有病人尽可能被筛检或诊断，减少漏诊，即标准定低； 治疗效果不理想，确诊及治疗费用昂贵时，选特异度较高的诊断标准，以减少误诊，即标准定高； 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，因此，应以提高特异度为主，判断标准定高； 从治疗的实际出发（按可治疗界限划分）。 似然比(likelihood ratio, LR) ★是同时反映灵敏度和特异度的复合指标 ★有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出同一概率的比值 ?阳性似然比： 筛检试验结果的真阳性率与假阳性率之比 ?阴性似然比 筛检试验结果的假阴性率与真阴性率之比 例：某男性，60岁，有胸痛症状。已知心绞痛的验前概率为0.60，则： 验前比= 0.60/(1- 0.60)=1.5；若LR=4.4，则： 验后比= 1.5× 4.4=6.6 验后概率= 6.6/ (1+6.6)=0.8684 即患者检查结果为阳性时，目前心绞痛发生的可能性增加到86.84%。 似然比应用步骤 1、从文献中找出某一症状的似然比或找出不同 诊断水平的似然比以及联合诊断的似然比； 2、确定其可行性和诊断试验在理论上的结果； 3、估计病人的验前概率，应用公式及似然比计算出第一个诊断试验后的验后概率； 4、第一个验后概率是下一个诊断试验的验前概率，重复上述过程，即可得到最后的诊断。 第四节 提高试验效率的办法 联合试验 平行试验 系列试验 第四节 提高试验效率的办法 全部筛检对象 │ 先用第一种