诊断试验的临床效能评价VIP

第四章诊断试验的临床效能评价,第一节诊断试验临床效能评价的意义和内容,一、意义,掌握诊断试验的临床效能,着手选择合理、可靠、有效的诊断试验,判断检验结果对于某种诊断的贡献,从而确定和执行合理的医疗决策,二、内容,1.真实性（validity）反映患病实际情况的程度。,2.可靠性（reliability）一项诊断试验在完全相同的条件下，重复使用时获得相同结果的程度（用符合率表示）。,二、内容,真实性与可靠性关系示意图,A：准确而可靠B：准确，但不可靠C：不准确，但可靠D：既不准确，又不可靠,二、内容,3.实用性包括仪器设备、试剂的费用多少、来源、操作难度及效率、效益、效能、不良反应、对患者的危险性、患者的依从性等。,第二节诊断试验临床效能评价的研究设计,评价的试验是什么？试验观察的内容？该研究的临床实际意义？这是一个新试验,还是已应用成熟试验？已有类似的或可以与之竞争的试验？在研究期间，该试验可能会发生的变化？,一、确定研究目标,二、目标患者总体,三、抽样计划,1.探索研究阶段通常对每个患者采用回顾性抽样计划,2.挑战研究阶段仔细考虑目标患者总体特征频谱，重点考虑目标患者的病理学、临床表现、合并症等。,3.临床研究阶段患者样本必须真实地代表样本总体。,四、金标准,概念：指被公认的诊断疾病的最可靠的方法，金标准能正确地区分受试者患病与否。若金标准选择不妥，可造成错误分类，影响对诊断试验的正确评价。,五、评价指标,准确度尤登指数似然比预测值ROC曲线,六、估算样本量,六、估算样本量,举例：检测血清AFP诊断原发性肝癌的敏感度为60，特异度80。试问应研究多少患者，才能具有统计学意义？,相同的条件下，盲法同步测试。正确的统计学数据处理。,七、避免偏倚,第三节诊断试验临床效能评价方法,08.06.2020,.,18,临床诊断试验的数据与患病情况的关系,诊断试验的结果和患某病的情况之间可能出现四种关系：真阳性（Truepositive，TP）指经试验而被正确分类的患者的数目。假阳性（Falsepositive，FP）指经试验而被错误分类的非患者的数目。真阴性（Truenegative，TN）指经试验而被正确分类的非患者的数目。假阴性（Falsenegative，FN）指经试验而被错误分类的患者的数目。,一、灵敏度和特异度,1.灵敏度（sensitivity,Sen）又称真阳性率（truepositiverate,TPR）,指在患病者中，应用该诊断试验检查得到阳性结果的百分比。该值愈大，漏诊病例（漏诊率）愈少，其计算公式为：,08.06.2020,.,21,理想试验的诊断灵敏度为100%。灵敏度高的诊断试验，通常用于拟诊为严重但疗效好的疾病，以防漏诊拟诊为有一定治疗效果的恶性肿瘤，以便早期确诊及时治疗存在多种可能疾病的诊断，可排除某一诊断普查或定期健康体检，能筛选某一疾病,以防漏诊,2.特异度（specificity,Spe）又称真阴性率（truenegativerate,TNR）,指在非某病者中，应用该试验获得阴性结果的百分比特异度愈高，误诊病例（误诊率）愈少，其计算公式为：,08.06.2020,.,23,理想试验的诊断特异性为100%。特异度高的诊断试验，常用于拟诊患有某病的概率较大时，以便确诊；拟诊疾病严重但疗效与预后均不好的疾病，以防误诊，尽早解除病人的压力；拟诊疾病严重且根治方法是具有较大损害时，需确诊，以免造成病人不必要的损害。敏感性与特异性均高的试验，常用于病情十分危急，需要尽快作出特殊处理的疾病，如急性中毒时的抢救。,08.06.2020,.,24,3.漏诊率和误诊率,与灵敏度和特异度互补的指标是漏诊率和误诊率漏诊率（），又称假阴性率（Falsenegativerate，FNR）。反映将患者诊断错误的概率，该值愈小愈好。误诊率（），又称假阳性率（Falsepositiverate，FPR）。反映将非患者诊断错误的概率，该值愈小愈好。漏诊率（）c/ac1Sen（灵敏度）误诊率（）b/bd1Spe（特异度）,灵敏度和特异度的关系,理想的诊断试验,实际的诊断试验,3.诊断分界点,正常群体与患者群体分布曲线,4.尤登指数（Youdensindex）,又称正确指数，是指灵敏度和特异度之和减去1，表示诊断试验发现真正的患病和非患病者的总能力。是综合评价真实性的指标。理想的试验应为1。其计算公式为：尤登指数=(Sen+Spe)1,5.准确度(accuracy，ACC),又称总符合率、诊断效率，是指在患病和非患病者中，用诊断试验能准确划分患者和非患病者的百分比。反映诊断试验正确诊断患者与非患者的能力。其计算公式为：,理想试验的诊断准确度为100%。准确度高，真实性好。,二、预测值（predictivevalue，PV）,又称预告值，它是表示试验能做出正确判断的概率。分为阳性预测值和阴性预测值。,1.阳性预测值（positivepredictivevalue，PPV）,指真阳性人数占试验结果阳性人数的百分比，表示试验结果阳性者属于真病例的概率。,2.阴性预测值（negativepredictivevalue，NPV）,指真阴性人数占试验结果阴性人数的百分比，表示试验结果阴性者属于非病例的概率。,灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值之间的关系,一般说来，试验的灵敏度愈高，阴性预测值就愈高；特异度愈高的试验，阳性预测值就愈好。但诊断试验的灵敏度和特异度并不能完全决定试验的阳性预测值，在很大程度上与人群某病的患病率有关。,08.06.2020,.,33,灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值之间的关系,三、似然比（likelihoodratio，LR）,指患病人群中试验结果的概率与无病人群中试验结果概率之比。分阳性似然比和阴性似然比。,1.阳性似然比（+LR）,用以描述诊断性试验阳性时，患病与不患病的机会比。若该比值大于1，则患病的概率也增大。,2.阴性似然比（-LR）,用以描述诊断性试验阴性时，患病与不患病的机会比。其比值愈大，则患病的概率愈小。,四、ROC曲线分析,受试者工作特征曲线（receiveroperatingcharacteristic,ROC）以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标表示灵敏度与特异度相互关系的方法,四、ROC曲线分析,受试者工作特征曲线（receiveroperatingcharacteristic,ROC）一般选择曲线转弯处，即灵敏度和特异度均较高的点为诊断分界点（cutoffpoint）。ROC曲线越凸向左上角，表明其诊断价值越大，越准确。,四、ROC曲线分析,选择最佳分界值诊断效率分析对检验结果的评价,ROC曲线的临床应用,将多个独立的同类诊断性试验结果合并，可得到sROC(summaryROCcurve)曲线。该法与荟萃分析（Meta）分析方法的原理相同，故又称诊断性试验的荟萃分析。目的是对多个同类独立研究的结果进行汇总和合并分析，以达到增大样本含量，提高实验效能的目的。,五、sROC曲线,灵敏度、特异度是试验方法固有的指标，其它评价指标都可用它们来推导。预测值在指导临床诊断时比灵敏度、特异度更直观、更容易理解和应用，但它们与患病率或就诊率有关。,六、临床应用评价指标的综合分析,准确性、尤登指数及诊断效率是综合灵敏度、特异度而计算出来的。似然比表达在某种诊断性试验某个数值范围内患有或不患有某种疾病的概率。它是将灵敏度及特异度较好结合起来的指标。ROC分析方法是目前公认的诊断试验准确度评价的标准方法。,六、临床应用评价指标的综合分析,第四节提高诊断试验效率的方法,一、选择患病率高的人群（高危人群）,二、采用联合试验的方法,1.并联试验2.串联试验,第五节参考区间和医学决定水平,一、建立参考区间的步骤,选定足够数量的“健康”人（参考个体）作为调查的对象。,参考区间的概念、确定和应用流程,医学决定水平是临床处理患者的“阈值”，检查所得数据高于或低于“阈值”时，医生应采取对策。同一试验可以定几个医学决定水平。,二、医学决定水平,08.06.2020,.,50,一个诊断试验一般确定三个决定水平：提示需要制定进一步检查计划的阈值，相当于待诊值；提示需要采取治疗措施的界值，相当于确诊值；提示预后或需要紧急处理的界值。,医学决定水平与参考区间的关系,08.06.2020,.,52,危急值,危急值(PanicValues)是累积临床的经验而得的，它不可能用参考值估出。例如成人的血糖39.2mmol/L或3.5mmol/L或1.5mmol/L等都属于危急值。危急值是指需要立即采取临床干预的测定值。,第六节诊断试验的评价原则,诊断性试验的评价,临床应用价值评价,方法学评价,是否将该试验与标准诊断法（金标准）作过对比研究？被检查的病例是否包括各型病例及个别易于混淆的病例？正常参考区间及临界值确定是否可靠、合理？该试验临床应用价值在不同单位应用的再现性如何？,一、真实性的评价,是否提供了灵敏度、特异度，有阳性似然比的数据（或提供了运算的数据），并考察这些数据的来源及可靠性？是否进行了分组或作出分层的分析和计算？,二、有效性的评价,该试验在本单位是否可以开展，并能正确进行检测？该试验实用价值如何