诊断试验ppt课件.ppt

1 诊断试验 diagnostictest 卫生统计学教研室陆健副教授2011 6 4 2 诊断试验的概念 评价某种疾病诊断方法的临床试验 诊断试验的用途诊断疾病筛选无症状的病人判断疾病的严重程度估计疾病临床过程及预后估计对治疗的反应判断治疗效果 3 诊断试验设计 确定金标准选择研究对象样本含量的估计 4 确定金标准 当前医学界公认的诊断某疾病最可靠 准确度最高的诊断方法 常用的金标准包括病理学诊断 活检 尸检 外科手术或诊断性操作特殊的影像学诊断权威机构颁布的综合诊断标准 5 选择研究对象 要求 代表性好 盲法试验组经金标准确诊为某疾病的患者 具有反应该疾病的全部特征 如病情 病程 症状体征 并发症 治疗或未治疗等 对照组经金标准证实未患该疾病的患者 可患其它疾病 或正常人 6 样本含量估计 估计样本含量的方法估计总体率的公式 准确性指标 灵敏度 特异度 AUC 配对计数资料样本含量估计的公式样本含量估计的要素准确性指标的水平 检验水准 即I类误差的概率 检验效能1 即II类误差的概率 允许误差 7 样本含量估计 单个诊断试验样本含量的估算计算公式公式中n为所需例数 u 2为检验水准 所对应的双侧正态分布界值 P为灵敏度或特异度的预期值 为允许误差 8 样本含量估计 例6 1肿瘤标志物CA19 9是临床上用来诊断胰腺癌的指标之一 其对诊断胰腺癌的灵敏度估计为77 3 特异度估计为73 9 若设定容许误差 0 08 检验水准 0 05 u 2 1 96 试问需要多大的样本量才能具有统计学意义 9 样本含量估计 试验组的样本量估计对照组样本量估计 10 表1诊断试验结果 11 诊断试验的评价指标 基本指标灵敏度 特异度 误诊率 漏诊率预测值阳性预测值 阴性预测值综合评价指标正确率 约登指数 优势比 似然比阳性似然比 阴性似然比 12 诊断试验评价的指标 灵敏度 Sensitivity Se 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漏诊率 omissiondiagnostic 计算公式 c a c 又称假阴性率将实际有病的人错误判断为非患者的比例 13 诊断试验评价的指标 高灵敏度试验的适用范围漏诊可能造成严重后果排除某病的其他诊断筛检无症状病人而且该病发病率较低 14 诊断试验的评价指标 特异度 Specificity Sp 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误诊率 mistakediagnosticrate 计算公式 b b d 又称假阳性率将实际无病的人错误判断为患者的比例 15 诊断试验的评价指标 高特异度试验的适用范围假阳性会使病人受到严重危害确诊某病 16 灵敏度和特异度的关系 都是反映诊断试验准确性的最基本指标提高一方面水平 会降低另一方面水平一般选择敏感度和特异度都较高的试验作为诊断依据根据研究目的 调整灵敏度和特异度来确定临界值以产生漏诊和误诊之和最小时的数据确定临界值 17 诊断试验的评价指标 阳性预测值 positivepredictivevalue PV 计算公式 PV a a b 诊断性试验中阳性患者占全部患者的比例 反映诊断指标阳性时患者患某病的概率 18 诊断试验的评价指标 阴性预测值 negativepredictivevalue PV 计算公式 PV d c d 检查结果阴性的非患者占全部非患者的比例 反映诊断结果阴性时受试者不会患某病的概率 19 表2CK试验诊断心肌梗死的结果 ICU病房调查结果 20 表2资料的评价指标情况 敏感度 Se 215 230 0 9348特异度 Sp 114 130 0 8769阳性预测值 PV 215 231 0 9307阴性预测值 PV 114 129 0 8837患病率 P 230 360 0 6389 21 表3CK试验诊断心肌梗死的结果 所有病房调查结果 22 表3资料的评价指标情况 敏感度 Se 215 230 0 9348特异度 Sp 1822 2070 0 8802阳性预测值 PV 215 463 0 4644阴性预测值 PV 1182 129 0 9918患病率 P 230 2300 0 1000 23 表4两种情况下诊断性试验结果 24 预测值的特点 患病率的高低对预测值的影响更大 患病率越高 阳性预测值越大 患病率越低 阴性预测值越大 25 诊断试验的评价指标 正确率 计算公式 a d a b c d 又称总符合率表示观察值与标准值或真实值符合的程度 26 诊断试验的评价指标 约登指数 YoudenIndex YI 计算公式 YI Se Sp 1又称正确指数表示诊断试验判断真正患者和非患者的总能力同时考虑灵敏度和特异度的指标数值越大 真实性越好 0 7 27 诊断试验的评价指标 优势比 OddsRatio OR 计算公式 表示试验组中诊断阳性数与阴性数比值与对照组中诊断阳性数与阴性数比值的比值 OR 1 表示试验组比对照组更容易获得诊断阳性结果 反之亦然 28 诊断试验的评价指标 阳性似然比 positivelikelihoodratio PLR 计算公式 PLR Se 1 Sp 真阳性与假阳性之比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 29 诊断试验的评价指标 阴性似然比 negativelikelihoodratio NLR 计算公式 NLR 1 Se Sp假阴性与真阴性之比表明阴性时不患病与患病机会的比值比值愈小患病概率愈大 30 表5心脏瓣膜受损与瓣膜完好者的缝隙值 31 ROC曲线评价方法 受试者工作特征曲线 ReceiverOperatorCharacteristiccurve 简称ROC曲线 表示一个特定的诊断方法对区别特定的患者组与非患者组样本的检测性能 表示不同诊断水平的真阳性率对假阳性率的函数关系 32 ROC曲线评价方法 以灵敏度和假阳性率为两个轴的取值作的图性 通常用于测定值为连续或等级数据 常用于确定最佳临界值 也可用于比较两种和两种以上诊断试验的诊断价值 33 表6心脏瓣膜影像判断结果 34 ROC曲线评价方法 以试验灵敏度为y轴 以假阳性率为x轴 由不同决策界值产生图中各个点 采用线段连接图中所有的点 绘制而成的线图 图中反映了随着灵敏度的增加 假阳性率也随之增加 35 0 00 0 00 0 03 0 05 0 07 0 13 0 58 ROC曲线评价方法 36 ROC曲线的特点 综合了灵敏度和特异度两个指标 不受患病率的影响 考虑了所有可能的诊断临界值的影响 全面客观地评价诊断试验的准确性 描述了诊断试验区分事件发生与不发生的固有能力 37 拟合ROC曲线 38 最佳诊断界值的确定 ROC曲线上最靠近左上角的点所对应的灵敏度和特异度都是较大的 该点为ROC曲线的正切线与曲线相交的点 常以此点所对应的诊断界值作为最佳诊断界值 Youden指数最大的点就是最佳诊断界值 通过解拟合ROC曲线的方程寻找该点 39 ROC曲线下的面积 AreaUnderCurve 简称AUC以点 0 0 1 0 0 1 和 1 1 围成的面积做为1或100 ROC曲线和X轴围成的面积占总面积的百分比作为曲线面积的估计值 ROC曲线下面积的取值在0 1之间 40 ROC曲线下的面积 曲线越接近左上角 面积越接近1 说明试验的准确度越高 越接近对角线 越接近0 5 则说明试验的准确度越差 一般认为 面积在0 5 0 7之间时诊断价值较低 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 41 ROC曲线下面积的估计方法 参数法计算公式 读作 fai 根据已知u值计算该u值所对应的标准正态曲线下左侧的面积 42 ROC曲线下面积的估计方法 非参数法计算公式 公式中金标准中阳性和阴性受试者的检测结果分别用x和y表示 xi表示阳性组中第i个检测结果 yj表示阴性组中第j个检测结果 阳性例数用n1表示 阴性例数用n0表示 读作 psai 如xi yj 则 1 如xi yj 则 0 5 如xi yj 则 0 43 ROC曲线下面积的可信区间 结论 心脏瓣膜影像判断对心脏瓣膜受损具有判断能力 44 ROC曲线下面积的假设检验 建立假设H0 A 0 5H1 A 0 5 0 05计算检验统计量结论 在 0 05水准处 接受H1 可以认为心脏瓣膜影像判断对心脏瓣膜受损具有的判断能力 45 两条ROC曲线的比较 46 两条ROC曲线的比较 可信区间法 计算两条曲线AUC差值的可信区间如果区间包含0 则两种方法诊断价值的差异无统计学意义 反之则有一种方法的价值更高 假设检验法 Z检验或 2检验P值大于检验水准 0 05 则两种方法诊断价值差异无统计学意义 P值小于检验水准 0 05 则有一种方法的价值更高 47 提高诊断试验效率的方法 选择患病率高的人群应用诊断试验 采用联合试验平行试验 提高灵敏度 降低特异度系列试验 提高特异度 降低灵敏度 48 平行试验 paralleltest 又称并联试验同时对受试者做几个试验目的相同的试验 只要有一个试验呈阳性 即可判断为 患病 只有几个试验结果均为阴性 方可排除目标疾病 49 表7平行试验结果判断方法 50 平行试验的敏感度和特异度 试验A Se 65 Sp 80 试验B Se 75 Sp 90 平行试验的结果Se SeA 1 SeA SeB 0 65 1 0 65 0 75 0 91Sp SpA SpB 0 80 0 90 0 72 51 平行试验的适用范围 复诊有困难 需要迅速做出诊断住院或急诊外地的门诊需要一个灵敏度高的试验 但目前没有 只有几个灵敏度不太高的试验 52 序列试验 serialtest 又称串联试验设计一系列相同目的的试验 只有当所有试验结果均为阳性时