第八章 筛检与诊断试验研究及其评价.ppt

* * * CV-定量测定；符合率又称准确度，定性测定；如要衡量临床医生的诊断水平如何，他们之间对同一人群的诊断结果是否存在差异，可采用Kappa分析。 * * 测定值 频率% 正常人 病人 漏诊 假阴性 界值 * 选择筛检/诊断标准时，一般要遵循以下原则 有些严重疾病，如能早期诊断则可获得较好的治疗效果，否则后果严重，此时应该选择灵敏度高的诊断标准。 治疗效果不理想的疾病，确诊及治疗费用较贵时，则可选择特异度较高的诊断标准。 当假阳性和假阴性的重要性相等时，一般可把诊断标准定在“特异性=灵敏度”的分界线处，或定在正确诊断指数最大处。 * （2）预测值与疾病的患病率、灵敏度和特异度的关系 患病率相同时： 灵敏度 愈高，假阴性↓，-PV高 特异度 愈高，假阳性↓，+PV高 在筛检试验的灵敏度和特异度不变的情况下： 试验的阳性预测值随着筛检人群患病率的升高而升高　　　　　　 阴性预测值随患病率的升高而降低 * 患病率 (%) 灵敏度 (%) 特异度 (%) 筛检 结果 诊断 合计 阳性预 测值(%) 阴性预 测值(%) 糖尿病 非糖尿病 1.5 22.9 99.8 ＋ 34 20 54 63.0 ? ? ? － 116 9830 9946 ? 98.8 ? ? ? 合计 150 9850 10000 ? ? 1.5 44.3 99.0 ＋ 66 98 164 40.2 ? ? ? ? － 84 9752 9836 ? 99.1 ? ? ? 合计 150 9850 10000 ? ? 2.5 44.3 99.0 ＋ 111 97 208 53.3 ? － 139 9653 9792 98.6 合计 250 9750 10000 摘自(《流行病学进展》第4卷，施侣元，1986) 灵敏度、特异度和患病率不同时糖尿病筛检结果 * （3）受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC） ROC曲线 是以不同诊断标准的诊断试验的灵敏度作为纵坐标，假阳性率作为横坐标所得的曲线。 * ROC曲线常用来决定最佳临界点，通常最接近左上角那一点，可定为最佳临界点，此时诊断的灵敏度和特异度均较好，且误诊率和漏诊率最小。 * 表7－3 糖尿病血糖试验不同血糖水平的灵敏度和特异度分布 餐后2小时血糖mg/100ml） 灵敏度（％） 特异度（％） 70 98.6 8.8 80 97.1 25.5 90 94.3 47.6 100 88.6 69.8 110 85.7 84.1 120 71.4 92.5 130 64.3 96.9 140 57.1 99.4 150 50.0 99.6 160 47.1 99.8 170 42.9 100.0 180 38.6 100.0 190 34.3 100.0 200 27.1 100.0 ? * 图7－8 糖尿病血糖试验的ROC曲线 横轴表示假阳性率(1-特异度) 纵轴表示真阳性率(灵敏度) 点代表筛检试验的特定阳性标准值相对应的灵敏度和特异度对子 * ROC曲线也可用来比较两种和两种以上诊断试验的诊断价值，从而帮助临床医师作出最佳选择 CT和放射性核素脑扫描诊断脑瘤的ROC曲线 * 二、可靠性（reliability） 概念：又称可重复性、信度 用同一种诊断/筛检方法在同样条件下，对相同的人群进行一次以上的检查，获得试验结果的稳定程度。 影响诊断方法可靠性的因素有： （1）方法的差异： 试验结果受试剂稳定性、试剂质量、配制方法、温度湿度等因素影响。 仪器未校正或受外环境因素的影响，可使测量值发生误差。 （2）被观察者的个体生物学变异 （3）观察者的变异（观察者自身的变异与观察者间的变异） * 评价指标 变异系数 (Coefficient of variance, CV) 符合率 (Agreement rate) 诊断试验的一致性分析——kappa值 测定值均数标准差/测定值均数 同一批研究对象两次诊断结果均为阳性与均为阴性的人数之和/所有进行诊断试验人数(a+d)/(a+b+c+d) ×100% 观察一致性 机遇一致性 非机遇一致性 实际一致性 Kappa值 * 判断临床意见一致性的分析 观察一致率：（observed agreement,Po ） 乙医生 诊断 甲医生诊断 合计 肺门淋巴结核 正常 肺门淋巴结核 46（a） 10（b） 56（r1） 正常 12（c） 32（d） 44（r2） 合计 58（c1） 42（c2） 100（N） 甲、乙两医生阅读100张胸部X线片诊断结果 * 机遇一致率（Pc，agreement exp