第七章诊断试验

.,诊断试验的评价温州医学院流行病学教研室金嵘,.,第一节、概述,概念诊断是应用各种实验医疗仪器等手段对病人进行检查，以确定或排除疾病的试验方法实验室检查仪器诊断病史体检等,.,试验指标,主观指标：症状半客观指标：体征客观指标：实验室检查、特殊检查,.,诊断试验评价的意义,对诊断试验的应用价值进行科学评价为临床医生合理选用诊断实验并正确解释结果提供科学依据,.,二、诊断试验的评价,检测方法应符合快速、简便、经济、安全及真实可靠的标准。从方法学上评价一项试验时要考虑到真实性、可靠性和实用性三方面。,.,（一）真实性（Validity）,真实性又称效度,指测量值与实际值符合的程度。是诊断试验评价的最主要内容对一筛检方法的真实性的评价使用灵敏度、特异度和约登指数等指标。,.,表1按所定诊断标准将人群分组诊断试验按“金标准”诊断有病无病阳性a（真阳性）b（假阳性）阴性c（假阴性）d（真阴性）,1.灵敏度(sensitivity，Se)=a/(a+c)2.假阴性率（FN）=c/(a+c)1a/(a+c)3.特异度(specificity，Sp)=d/(b+d)4.假阳性率（FP）=b/(b+d)1d/(b+d),.,灵敏度：真阳性率，由金标准诊断为“有病”病例中，经诊断试验检测为阳性例数的比例。反映检出病例的能力，灵敏度(sensitivity，Se)=a/(a+c),.,假阴性率：称漏诊率，由金标准诊断为“有病”的病例中，诊断试验结果为阴性的比例，即实际有病而被该诊断试验错误地判为无病的百分比，假阴性率（FN）=c/(a+c)1a/(a+c)=1Se,.,特异度：真阴性率，是在金标准诊断为“无病”的例数中，经诊断试验检测为阴性例数的比例，反映该试验排除非病例的能力，与非病例组有关。特异度(specificity，Sp)=d/(b+d),.,假阳性率：称误诊率，由金标准诊断为“无病”的例数中，诊断试验结果为阳性的比例，特异度与假阳性率互补。假阳性率（FP）=b/(b+d)1d/(b+d),.,灵敏度与特异度的优缺点,优点：灵敏度与特异度不受患病率的影响，其取值范围均在（0,1）之间，其值越接近于1，说明其诊断准确性越好。缺点：当比较两个诊断试验时，单独使用灵敏度或特异度，可能出现矛盾。解决办法：将两指标结合：Youden指数、阳性似然比、阴性似然比等,.,医生还需关注的问题：1、检测结果和实际情况符合程度如何？2、试验阳性时患病的概率多大？3、试验阴性时不患病的概率多大？,.,表1按所定诊断标准将人群分组按所定诊断标准按“金标准”诊断有病无病阳性a（真阳性）b（假阳性）阴性c（假阴性）d（真阴性）,5.正确诊断指数(YI)=(Se+Sp)-1=1-(FN+FP)6.符合率(a+d)/N7.阳性预测值（PV）=a/(a+b)8.阴性预测值（PV）=d/(c+d),.,约登指数：正确指数，为灵敏度与特异度之和减去1，反映了诊断试验发现病人与非病人的总的能力，当灵敏度和特异度同等重要时，可使用，值越大，真实性越好。YI（Se+Sp）11FNFP,.,符合率：诊断试验中真阳性和真阴性之和占总受检人数的比例。与金标准结果的符合程度。反映正确诊断患者与排除非患者的能力。符合率a+d/N,.,预测值,阳性预测值：诊断试验检测为阳性者中，用金标准诊断为“有病”者所占的比例。+pva/a+b阴性预测值：诊断试验检测为阴性者中，用金标准诊断为“无病”者所占的比例。pvd/d+c,.,阳性似然比：真阳性率（灵敏度）和与假阳性率（误诊率）之比+LRSe/1-Sp阴性似然比：假阴性率（漏诊率）与真阴性率的比LR1Se/Sp,似然比,.,表1按所定诊断标准将人群分组按所定诊断标准按“金标准”诊断有病无病阳性a（真阳性）b（假阳性）阴性c（假阴性）d（真阴性）,6.阳性似然比=Se/FPa/(a+c)/b/(b+d)7.阴性似然比=FN/SPc/(a+c)/d/(b+d),.,例题在沿江农村用皮肤试验筛检肝血吸虫病，试验结果见表,问题：（1）试验的灵敏度、特异度是多少？（2）试验的假阳性率和假阴性率是多少？（3）阳性预测值和阴性预测值是多少？,.,相关指标的关系与应用,1、灵敏度和特异度诊断试验应同时具有灵敏度和特异度某个试验界值确定后灵敏度和特异度是恒定的,.,试验标准,.,不同诊断界值时灵敏度与特异度间的平衡,0,20,40,60,80,100,50,60,70,80,90,100,特异度,灵敏度,百分率（）,.,确定诊断界值的原则,漏诊后果严重的疾病，选择灵敏度高的诊断界值；对于尚无有效治疗疾病，选择特异度高的诊断界值；漏诊误诊同等重要时，一般可选择“灵敏度特异度”界值为诊断标准,.,相关指标的关系与应用,2、预测值的影响因素灵敏度、特异度：患病率相同时，灵敏度越高阴性预测值越好，特异度越高阳性预测值越好患病率：灵敏度、特异度一定时，阳性预测值与患病率成正比，阴性预测值与患病率成反比,.,预测值与患病率的关系,.,例不同人群前列腺癌的患病率与前列腺特异性抗原测定的预测值,对象患病率（1/10万）阳性预测值（%）一般人群（男性）3.500.02高龄无症状（男性）500.003.40有可疑症状者（如前列腺结节）50000.0087.50,.,相关指标的关系与应用,3.似然比的应用：相对稳定，不受患病率影响，应选择阳性似然比比较高，阴性似然比比较低的试验。,.,确定诊断界值的方法,生物统计法临床判断法受试者工作特征曲线（ROC曲线）,.,ROC曲线,取诊断试验的多个不同界值（5个以上）分别与金标准比较，计算得到多组灵敏度和特异度值，以灵敏度为纵坐标，1特异度为横坐标，将各个界值对应点连接而成的曲线。,.,ROC曲线应用,1.直观确定诊断试验的最佳截断值最靠近左上角的值2.通过计算各个试验的ROC曲线下的面积（AUCROC）评价诊断试验的价值,.,P91表74对应的ROC曲线,.,.,.,（二）可靠性（reliability）,可靠性又称信度，指某一方法在相同件下重复测量同一受试者时，所获结果的一致性。,.,影响因素,1、生物学变异：个体内、个体间差异2、观察变异：多次观察和观察者间差异3、试验差异：实验条件和试验环境所致的变异,.,.,评价指标,变异系数（CV）标准差/均数符合率a+d/(a+b+c+d)，调整一致率1/4(a/(a+b)+a/(a+c)+d/(b+d)+d/(c+d)3.一致性分析（Kappa分析）,.,表1甲、乙二医生肺门淋巴结核诊断结果甲医生诊断乙医生诊断肺门淋巴结核正常合计肺门淋巴结核46（a）10(b)56正常12(c)32(d)44合计5842100（n）符合率和调整一致率分别是多少？,.,表1甲、乙二医生诊断结果甲医生诊断乙医生诊断肺门淋巴结核正常合计肺门淋巴结核46（a）10(b)56(r1)正常12(c)32(d)44(r2)合计58(c1)42(c2)100（n）观察一致率Po=（46+32）/100=78%机遇一致率Pc=(r1c1/n+r2c2/n)/n=51%非机遇一致率1-Pc=100%-51%=49%实际一致率Po-Pc=78%-51%=27%Kappa值=实际一致率/非机遇一致率=27%/49%=0.55,.,Kappa值的意义,取值范围：11Kappa值=1：两次判断完全不一致Kappa值=1：两次判断完全一致Kappa值=0：观察一致率完全由机遇造成Kappa值0：观察一致率大于机遇一致率0.40.75为中高度一致；=0.75为极好一致性,.,（三）实用性,基于较高的真实性和可靠性之上综合考虑其社会效益和经济效益,.,三、提高诊断试验效率的方法,(一)选择患病率高的人群(二)多项诊断试验的联合应用平行试验（并联试验）系列试验（串联试验）,.,.,联合试验的类型联合方式试验1试验2判断结果平行试验+-+-+-系列试验+-不必做-,.,平行试验：提高灵敏度和阴性预测值但降低特异度，假阳性率升高适用：疾病对人群影响大对住院或急症病人，复诊困难等,.,串联试验：提高特异度和阳性预测值，降低灵敏度，假阴性率升高适用：单项试验特异度不够慢性病，不需迅速诊断价格昂贵时，先选择简单安全的试验,.,四、诊断试验评价设计方法,方法：比较分析法步骤：1、确定金标准（goldstandard)2、选择研究对象：病例组、对照组3、估算样本大小（Se，Sp)