最新abc符号的确定时课件ppt.ppt

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1、abc符号的确定时1二次函数的图象如图所示，则a0，b0，c02二次函数的图象如图所示，那么下列四个结论：<0；②>0③>0;④<0中，正确的结论有()个6.已知二次函数中，则此函数的图象不经过第象限(1)已知二次函数中，则此函数的图象不经过第象限7.如图，直线x=–1是二次函数的图象的对称轴，则下列代数式abc，a+b+c，b2-4ac，2a-b，3a-b，中负数有（）个。（A）1（B）2（C）3（D）48.如图是二次函数y＝ax2＋bx＋c的图象，判断以下各式的值是正值还是负值:(1)a；(2)b；(3)c；(4)b2-4ac；(5)2a＋b；(6)a＋b＋c；(7)a-b

2、＋c;(8)a+2b+4c.诊断试验评价指标（diagnostictest）10诊断试验的评价指标基本指标灵敏度、特异度预测值阳性预测值、阴性预测值综合评价指标总符合率、阳性似然比、阴性似然比差异性检验配对卡方检验、Kappa系数11诊断试验评价的基本指标灵敏度（Sensitivity，Se）是试验发现有病的人的能力，即实际诊断为有病的病例中，诊断试验结果为阳性例数的比例。计算公式：Se=a/(a+c)又称真阳性率将实际有病的人正确判断为患者的能力12诊断试验的评价基本指标特异度（Specificity，Sp）是甄别出没有病的人的能力，即实际无病的例数中，诊断试验结果为阴性的

3、比例计算公式：Sp=d/(b+d)又称真阴性率将实际无病的人正确判断为非患者的能力13诊断试验评价的预测值阳性预测值(positivepredictivevalue,+PV)如果诊断试验结果是阳性病人真正有病的可能性。计算公式：+PV＝a/(a+b)反映诊断指标阳性时患者患某病的概率。14诊断试验的综合评价指标阴性预测值(negativepredictivevalue,－PV)如果试验结果是阴性，病人真正无病的概率计算公式：－PV＝d/(c+d)反映诊断结果阴性时受试者不会患某病的概率15诊断试验的综合评价指标总符合率（）计算公式：=(a+d)/(a+b+c+d)表示观察值

4、与标准值或真实值符合的程度16诊断试验的综合评价指标阳性似然比(positivelikelihoodratio，PLR)指真阳性率与假阳性率之比，说明病人中出现某种检验结果阳性的概率是非病人的多少倍，即一项试验按某已定标准判断某病人结果为阳性计算公式：PLR=Se/(1－Sp)表明阳性时患病与未患病机会的比值，比值愈大患病概率愈大17诊断试验的综合评价指标阴性似然比(negativelikelihoodratio，NLR)指假阴性率与真阴性率之比，说明病人中出现某种检测结果阴性的概率是非病人的多少倍计算公式：NLR=（1-Se）/Sp表明阴性时不患病与患病机会的比值比值愈小患病

5、概率愈大18诊断试验的综合评价指标受试者工作特征曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve，简称ROC曲线），ROC曲线是以每一个检测结果作为可能的诊断界值,以计算得到相应的真阳性率(即灵敏度)为纵座标,以假阳性率(即1-特异度)为横坐标绘制曲线,其曲线下面积的大小表明了诊断试验准确度的大小。19诊断试验的综合评价指标ROC曲线下面积（AUC）作为诊断试验真实性评价的固有准确度指标已被普遍认可,完全无价值的诊断试验曲线下面积为0.5,理想的诊断试验曲线下面积为1,而一般认为对于一个诊断试验，ROC曲线下面积在0.5～0.7之间时诊断价值较低,

6、在0.7～0.9之间时诊断价值中等,在0.9以上时诊断价值较高。20差异性检验——配对卡方配对卡方公式当b+c≥40时，当b+c<40时，临界值=3.84，若<,P>0.05,说明两组没有统计学差异若>,P<0.05,说明两组有统计学差异差异性检验——Kappa系数Kappa系数在0～+1间判断一致性才有意义。Kappa系数越大，表示一致性越好。一般认为Kappa系数>0.8，为高度一致，认为两系统等效；0.4