实验的诊断性能评价.doc

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1、实验的诊断性能评价——杨婷婷12级检验3班1.前言本文系统阐述了诊断试验的评价方法、常用的评价指标——诊断灵敏度、诊断特异度、预测值、似然比等及其优缺点、ROC曲线在诊断试验评价中的应用情况及存在的问题,为诊断试验的进一步评价研究提供了依据。关键词：诊断试验,ROC曲线,阈值,灵敏度,特异度，预测值，似然比2.诊断实验诊断试验是指对疾病进行诊断的试验方法，它不仅包括各种实验室检查，还包括各种影像学诊断，如X线诊断、CT等。应用诊断试验有助于科学地选择诊断方法、正确地分析和评价诊断结果。此外，诊断试验还可用于病例随访、预后估计、疗效判断以及治疗的副作用检测等,而诊断试验提供的这些信息的可靠性

2、大小依赖于诊断试验的准确度评价结果。2.1临床诊断试验的数据与患病情况的关系诊断试验分定性试验和定量试验。定性试验的结果分为阳性和阴性结果，定量试验的结果为一系列连续的计量数据，这些数据可被分界值将其分为两个部分，也可判断为阳性和阴性结果。一般情况下，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（Truepositive，TP）指经试验而被正确分类的患者的数目。②假阳性（Falsepositive，FP）指经试验而被错误分类的非患者的数目。③真阴性（Truenegative，TN）指经试验而被正确分类的非患者的数目。④假阴性（Falsenegative，FN）指经试验而被错误

3、分类的患者的数目。2.2诊断性能评价实验的设计原理目前，诊断性能评价实验的研究设计大多采用横断面研究方案。在进行评价实验前，首先需确定一个疾病诊断的金标准，金标准是指当前为临床医学界公认的诊断某种疾病最可靠的诊断方法，可通过活检、尸检、外科手术、随访等所作出的决定性诊断，又称确诊试验，如诊断肿瘤的金标准一般是病理学检查，诊断冠心病的金标准是冠状动脉造影等；确立金标准后，再与诊断试验同步盲法测量研究对象，据金标准将研究对象划分为“有某病”、“无某病”，据诊断试验的临界值将其划分为“阳性”、“阴性”结果，然后整理出相应的四格表如表1计算准确性、有效性等评价指标。表1临床检验方法诊断性能评价试验

4、结果四格表3.临床生化诊断试验的诊断性能评价指标3.1临床生化诊断试验的准确性评价指标准确性（accuracy，AC），又称真实性（validity）是诊断试验测量值与实际值的符合程度，即判断受试者有病与无病的能力。如敏感度、特异度、准确度等。3.1.1敏感度敏感度（Sensitivity），又称真阳性率（Truepositiverate），是指在某疾病的患者中，用临床检验方法检出患者的百分率。其计算公式为：敏感度=高灵敏度的检验方法常应用于：①拟诊为病情严重但疗效好的疾病，以防漏诊；②拟诊为有一定疗效的恶性肿瘤，以便早期诊断、早期治疗；③该病情可由多种疾病引起，用高灵敏度的检验方法可以排

5、除某一疾病的可能性；④普查或定期健康体检，用于筛选某一疾病。3.1.2特异度特异度（Specificity）,又称真阴性率（Truenegativerate）,是指在非某疾病的患者中，用临床检验方法排除患者的百分率，其计算公式为：特异度=高特异性的检验方法常应用于：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和预后均不好的疾病，以防误诊；③拟诊疾病严重且根治方法具有较大损害时，需确诊，以免造成病人不必要的损害。3.1.3漏诊率和误诊率漏诊率，又称假阴性率（Falsenegativerate），即将患者错误诊断的百分率，其计算公式为：漏诊率=1灵敏度=。误诊率，又称假阳性率（F

6、alsepositiverate），即将非患者错误诊断的百分率，其计算公式为：误诊率=1特异度=。漏诊率、误诊率越小，说明该临床检验方法的性能就越好。3.1.4准确度准确度又称总符合率、诊断效率(diagnosticefficiency，DF)，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：准确度=×100%。理想试验的诊断准确度为100%。准确度高，真实性好。受发病率的影响很大。3.1.5准确性评价指标之间的关系由于灵敏度与漏诊率、特异性与误诊率存在互补关系漏诊率和误诊率可以通过灵敏度与特异度体现出来并求得，因此

7、，灵敏度与特异度是评价一项诊断试验真实性的两个基本指标。从理论上讲，一项理想的诊断试验其灵敏度、特异度最好均为100%，即假阳性与假阴性均为零，无一漏诊与误诊。灵敏度和特异性之间的关系对于一项诊断试验，可以通过调整分界值提高灵敏度或特异性，但二者不能同时提高。提高一个，必然降低另一个，因此，选择分界时必须权衡，使两者得到兼顾。在大多数情况下，如单独使用敏感性很高的诊断试验，虽然漏诊率低，但由于其特异性相对较差，结果误诊率