筛检和诊断试验的评价概要.ppt

筛检和诊断试验的评价 筛检和诊断试验的评价 对筛检和诊断试验的评价 除考虑方法本身的安全和操作上的简单 快速 方便及价格低廉等因素外 还要考虑试验的真实性 可靠性及收益三个方面 真实性可靠性收益 黄金标准病理学标准 组织活检和尸体解剖 外科手术发现或特殊的影像诊断长期临床随访结果公认地综合临床诊断标准金标准是相对的 选择应结合临床具体情况 评价筛检试验的指标 评价筛检试验的四格表 黄金标准筛检试验病例组非病例组合计阳性a 真阳性 b 假阳性 a b阴性c 假阴性 d 真阴性 c d合计a cb da b c d灵敏度 a a c 100 阳性预测值 a a b 100 特异度 d b d 100 阴性预测值 d c d 100 准确度 a d a b c d 100 患病率 a c a b c d 100 灵敏度 Sensitivity 灵敏度指筛检方法能将实际有病的人正确地判为患者的能力 a a c 100 假阴性率 又称漏诊率是指筛检方法能将实际有病的人错判为非患者的比例 c a c 100 假阴性率 1 灵敏度 是否阳性ab阴性cd 真实性 特异度 Specificity 特异度指筛检试验能将实际无病的人正确判为非患者的比例 d b d 100 假阳性率 又称误诊率指筛检试验将实际无病的人错判为患者的比例 b b d 100 假阳性率 1 特异度 是否阳性ab阴性cd 某人应用酶联免疫吸附试验法 ELISA 检测血清中癌胚抗原 CEA 以筛检结 直肠癌 应用该筛检试验对部分结 直肠癌病人和正常人血清中的CEA进行检测 结果如下表 结 直肠癌病人与正常人血清CEA测定结果 Se 14 17 82 35 Sp 99 101 98 02 假阴性率 1 Se 3 17 17 65 假阳性率 1 Sp 2 101 1 98 阳性预测值 14 16 87 5 阴性预测值 99 102 97 06 灵敏度和特异度的特点 当试验方法和阳性标准固定时 每个诊断试验的灵敏度和特异度是恒定的 改变筛检试验正常和异常的临界点会影响灵敏度和特异度 Se高 Sp就降低 同样的 Sp高 Se就降低 可靠性 reliability 又称信度 指某一筛检方法在相同条件下重复测量同一受试者时 所获结果的一致性 影响因素 个体本身的差异 测量仪器 试剂等实验条件所致的变异 观察变异 可靠性 指经筛检后能使多少原来未发现的病人得到诊断和治疗 评价指标 阳性预测值阴性预测值 筛检试验的收益 预测值 预测值 predictivevalue 阳性预测值 PV 指诊断试验阳性结果中真正患病的可能性 a a b 100 阴性预测值 PV 指诊断试验阴性结果中真正未患病的可能性 d c d 100 是否阳性ab阴性cd 预测值的影响因素 肝细胞癌病人血清中小扁豆凝集素结合型 1 抗胰蛋白酶 LCA 1 AT 占总 1 AT的百分率明显高于正常人 应用LCA 1 AT检测来筛检肝细胞癌时 确定不同的筛检阳性标准将有不同的灵敏度和特异度 两者关系如下表 不同诊断阳性标准条件下的灵敏度和特异度 现某市工业区的肝癌现患率为40 10万 市效区为20 10万 根据上述资料 若分别选用16 和19 作为诊断阳性标准 分别在两区各筛检50万人 请计算不同条件下 不同阳性标准 不同现患率人群 的预期筛检结果和阳性预测值 阳性标准16 时PV Se 99 00 Sp 90 00 工业区 P 40 10万 肝癌病人正常人合计 1984998050178 2449820449822Total20049980050万PV 0 39 市效区 P 20 10万 肝癌病人正常人合计 994999050089 1449910449911Total10049990050万PV 0 20 阳性标准19 时PV Se 95 00 Sp 99 00 工业区 P 40 10万 肝癌病人正常人合计 19049985188 10494802494812Total20049980050万PV 3 66 市效区 P 20 10万 肝癌病人正常人合计 9549995094 5494901494906Total10049990050万PV 1 86 患病率 当Se Sp不变时 不同患病率的人群中 预测值不同 患病率低时 PV 下降 患病率高时 PV 上升 在患病率稳定时 Se升高 PV 下降 在患病率稳定时 Sp升高 PV 上升 预测值的影响因素 预测值的计算 患病率 灵敏度患病率 灵敏度 1 患病率 1 特异度 PV 1 患病率 特异度 1 患病率 特异度 患病率 1 灵敏度 PV 阳性预测值 阴性预测值 筛检和诊断试验的指标与标准 主观指标 由被诊断者的主诉而确定的指标 如头痛 恶心等 半客观 半客观 指标 根据诊断者的感觉而加以判断的指标 如肿物的硬度 大小等 客观指标 能用客观仪器加以测量的指标 如血压 血糖值等 试验的指标 例 我们经常检测空腹血糖值来筛检糖尿病 这时的筛检指标是 血糖值 筛检指标确定之后 就应该确定一个阳性标准 或界限 用以区别正常与异常 病人或非病人 理想状态下 病人和非病人之间应有一严格的界限 将病人与非病人完全区分开来 而实际上 正常人与病人的数值经常有重叠的现象 见下图 筛检试验的判定标准 若用正态曲线图表示 返回 但实际上这种情况是很少见到的 而更多见到的却是正常人与病人分布处于相互重叠状态 只是程度不同而已 当试验结果呈连续性数据时 区分正常与异常的临界点的确定将会出现不同临界点下试验的灵敏度和特异度 如图所示 A 灵敏度最高 100 漏诊率 0 误诊率最高 B 特异度最高 100 误诊率 0 漏诊率最高 C 灵敏度 特异度 漏诊率 误诊率 50 在临床诊断过程中 我们究竟应将诊断标准定在何处较理想呢 这需要依据疾病本身的特点及诊断的目的来加以确定 通常确定诊断界限需依据以下原则 a 当假阳性及假阴性的重要性相等时 一般可把诊断标准定在灵敏度 特异度的分界限处 b 当漏诊可能导致严重后果 或当有几个诊断假设时 为排除某病的诊断或用于筛检无症状病人而该病的发病率又较低时 此时应选择灵敏度高的诊断标准 标准左移 此时特异度下降 假阳性率上升 导致筛检成本高 c 对于治疗效果不理想 进一步确诊和治疗费用较昂贵 易导致对病人精神及肉体上的严重危害或为了用于肯定诊断时 此时应选择特异度高的诊断标准 标准右移 其代价是灵敏度下降 假阴性率上升 漏诊率上升 一 联合试验 系列 串联 试验 seriestest 平行 并联 试验 paralleltest 提高筛检试验质量的方法 阳性结果判断 各项均为 时 即诊断为 阴性结果判断 只要有一项为 即诊断为 1 串联试验 系列试验 结果判断 由此可见 串联联合试验提高了诊断试验的特异度和阳性预测值 但同时降低了灵敏度和阴性预测值 也就是说串联试验降低了假阳性率 即误诊率 但漏诊会随之上升 所以 当临床医师所用的各项单项试验的特异度均不高时 采用串联试验最合适 该种方法临床上主要用于慢性病的诊断 当病人急需确诊 或是某种试验较昂贵或有创伤具有危险性 多先使用简单 安全的试验 认为有可疑时 再进一步做昂贵或有创伤的试验 一般先需做特异度高的单项试验 后做特异度低的单项试验 这样 可使接受两种试验的病例数减少 减少工作量 2 并联试验 平行试验 阳性结果判断 只要有一项为 时就判断为 阴性结果判断 所有均为 时 就判断为 结果判断 由此可见 并联联合试验提高诊断试验灵敏度和阴性预测值 但同时降低了特异度及阳性预测值 漏诊率下降 假阳性上升 误诊率上升 当临床医生