流行病学 02筛检.pptVIP

（一）真实性(validity,效度) 指测量值与实际值相符合的程度，故又称准确性(accuracy) 灵敏度(sensitivity)与假阴性率(false negative rate) 特异度(specificity)与假阳性率(false positive rate) 正确指数（Youden’s index ） 似然比（likelihood ratio , LR ） 预测值（predictive value，PV） 一致性（agreement rate） 灵敏度 即实际有病而按该筛检试验的标准被正确地判为有病的百分比 反映筛检试验发现病人的能力 特异度 即实际无病按该诊断标准被正确地判为无病的百分比 反映筛检试验确定非病人的能力 假阴性率 (漏诊率) 指实际有病，根据筛检试验被确定为无病的百分比 反映的是筛检试验漏诊病人的情况 假阴性率 ＝C/(A+ C) × 100% 灵敏度＋假阴性率＝1 假阳性率 (误诊率) 即实际无病，但根据筛检被判为有病的百分比 反映的是筛检试验误诊病人的情况 假阳性率＝B/(B+D) × 100% 特异度＋假阳性率＝1 正确指数 (约登指数) 表示筛检方法发现真正病人与非病人的总能力 约登指数=灵敏度+特异度-1 =l－(假阴性十假阳性) 范围在0～1之间 指数越大，其真实性越高 似然比 属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标，是筛检试验的结果在患者中出现的概率与在非患者中出现的概率之比。 该指标全面反映了筛检试验的诊断价值，非常稳定 计算只涉及灵敏度与特异度，不受患病率的影响 阳性似然比 是筛检试验的阳性结果在患者中出现的概率（真阳性率）与在非患者中出现的概率（假阳性率）之比。 该指标反映了筛检试验正确判断阳性的可能性是错误判断阳性可能性的倍数 比值越大，试验结果阳性时为真阳性的概率越大 阴性似然比 是筛检试验的阴性结果在患者中出现的概率（假阴性率）与在非患者中出现的概率（真阴性率）之比。 该指标表示错误判断阴性的可能性是正确判 断阴性可能性的倍数 比值越小，试验结果阴性时为真阴性的可能性越大 预测值 是筛检试验结果阳性或阴性时受试对象有或无疾病的概率。 阳性预测值(positive predictive value, PPV) 阴性预测值(negative predictive value, NPV) PPV 即真阳性者占诊断试验阳性者总数的百分比。 NPV 即真阴性者占筛检试验阴性者总数的百分比。 预测值与受检人群目标疾病患病率的关系 阳性预测值、阴性预测值与患病率、灵敏度和特异度的关系，根据Bayes定理可用以下公式 患病率对阳性预测值的影响 患病率对预测值的影响，要比灵敏度和特异度对预测值的影响明显得多。 筛检对象 患病率 （1/10万） 阳性预测值 （％） 一般人群 3.5 0.02 75岁以上男性 500 3.4 有可疑结节者 50000 87.5 表2－2 不同患病率、灵敏度与特异度的情况下 阳性预测值与阴性预测值的变化 患病率 (%) 灵敏度 (%) 特异度 (%) 筛检 结果 金标准 合计 PPV (%) NPV (%) 患者 非患者 50 50 50 ＋ 250 250 500 50 － 250 250 500 50 合计 500 500 1000 20 50 50 ＋ 100 400 500 20 － 100 400 500 80 合计 200 800 1000 20 90 50 ＋ 180 400 580 30 － 20 400 420 95 合计 200 800 1000 20 50 90 ＋ 100 80 180 56 － 100 720 820 88 合计 200 800 1000 一致性 粗一致性（总符合率）：是筛检试验判定的结果与标准诊断的结果相同的数占总受检人数的比例。 粗一致性受受试人群患病率的影响。患病率越高，粗一致性越高。 =1/4（Se+Sp+PPV+NPV） 粗一致性受受试人群患病率的影响 （二） 可靠性 (reliability) 也称信度、精确度(p