诊断试验评价(医学统计学)课件

筛检与诊断试验以及评价,一、概述,1.筛检Screening定义：指应用快速简便的试验、检查或其它法，从外表健康的人群中查出某种疾病或缺陷的可疑患者及高危个体。,目的：把病人及可疑病人与无病者分开,应用：,早期发现，早期诊断确定高危人群，以利干预,2.诊断diagnosis,定义：,指用某种某些试验方法把患某种疾病的病人从可疑患者及无病者中区分出来。,目的：区别病人与可疑有病而实际无病者,1.诊断疾病2.从筛检的可疑对象中发现病人3.用于随访，病情观察和疗效判定指标。,应用：,3,学习交流课件,筛检试验与诊断试验的区别,筛检或诊断方法,问卷体格检查内镜检查X线检查血清学检查生物化学基因检查病理切片检测,筛检与诊断的方法：,6,学习交流课件,人群,健康者,可疑病人或病人,筛检试验,病人,非病人,诊断试验,诊断试验的研究与评价:,诊断试验的研究与评价包括三方面内容:确定医学参考值范围（正常值范围）;对诊断试验进行评价；确定诊断标准。,诊断研究方法,1.选择标准方法（金标准）,金标准（GoldStandard）指的是一种公认的，可靠的能将有病和无病分开的标准方法。,目的：将研究人群准确地分为有病和无病两组,冠心病:冠状动脉造影肿瘤:病理学检查肾结石:手术发现,金标准,金标准具有创伤性，因此探求一些新的诊断方法（诊断试验），并比较其与金标准的差别、得失及推广价值有现实意义。,选择研究对象（1）病例组：是指用金标准确诊有病的病例，应包含典型的、不典型病例，早、中、晚期病例，轻、中、重病例、有和无并发症的患者。（2）对照组：是指用金标准证实没有目标疾病的其他病例，特别是与该病容易混淆的病例。正常人一般不宜纳入对照组。实验设计常采用盲法设计,样本大小的计算与筛检试验研究的样本量有关的因素：对试验灵敏度的要求，即假阴性率控制在什么水平；对试验特异度的要求，即假阳性率控制在什么水平；检验水平（a值），一般为0.05，u0.05=1.96；容许误差，一般为0.05-0.10。,要求灵敏度高的情况即要求避免漏诊，保证所有病人尽可能被发现。见于如下5种情况:(1)筛选无症状病人，如某病体检，健康检查等。(2)疾病的早期诊断。(3)病死率高，因漏诊会造成严重后果的疾病(4)基层卫生机构。(5)有几个诊断假设，为排除某病的诊断。,要求特异度高的情况即要求降低误诊率，常见于以下几种情况:(1)因假阳性结果而采取不当防治措施而导致病人精神上、肉体上严重损害者。(2)对疾病的确诊。如在专科医院接诊转诊病人，有临床表现高度疑似者，此时并不是要发现可疑患者，而是要做出确实诊断。(3)治疗效果不理想，治疗费用较高的疾病。(4)科研中挑选典型病例,3要求灵敏度和特异度两者相对较高在常规情况下或对一般疾病，尽可能使二者相对均较高。,样本大小的计算,样本大小的计算举例,（三）诊断试验的条件,*安全、快速、简单、可靠*较高的灵敏度*较高的特异度,（四）诊断试验方法的建立,对用金标准选出的病例、对照，确定评价的正常值标准而建立新的试验方法。,18,学习交流课件,诊断试验评价指标,真实性validity指标,1.灵敏度sensitivity,2.特异度specificity,3.假阴性率（漏诊率）,4.假阳性率（误诊率）,约登指数Youdensindex,又称正确指数，是评价真实性的综合指标,约登指数灵敏度特异度1(越接近1,越好),准确度accuracy（符合率）,影响可靠性的因素与控制措施,应对被观察者的不同时机、不同试验条件、不同观察者之间的一致性进行评价,观察一致率PKappa一致性检验,试验条件观察者的变异被观察者的个体生物学变异,三、提高诊断试验效率的方法,选择患病率高的人群：在试验前，应用常规临床知识排除无必要做试验的人员。,疾病的诊断,联合试验,串联：系列试验,只有全部试验皆为阳性，才认为是阳性（有病）提高了特异性；但降低了灵敏度和增大了漏诊。,并联：平行试验,只要有一个试验为阳性，就判定为阳性（有病）提高了灵敏度但特异度下降和增大了误诊。,医生最关心的问题：1.试验阳性时患病的概率多大？2.试验阴性时不患病的概率多大？,预测值（predictivevalue）又称诊断价值，它是表示试验能做出正确判断的概率。也表示试验结果的实际临床意义。,阳性预测值（positivepredictivevalue）：是指筛检试验阳性者患目标疾病的可能性阴性预测值（negativepredictivevalue）：是指筛检试验阴性者不患目标疾病的可能性,预测值,预测值与灵敏度、特异度、患病率的关系：灵敏度越高，阴性预测值越高特异度越高，阳性预测值越高与受检人群目标疾病患病率（P）密切相关,（ReceiverOperatorCharacteristiveCurveROC曲线）,用灵敏度做纵坐标，1-特异度做横坐标的曲线，它可表示灵敏度和特异度之间的关系，同时找出最优化得诊断标准临界点。,受试者工作曲线（ROC曲线）,ROC曲线,多项检验项目ROC曲线之间的统计学比较,对检查结果的ROC曲线，统计上的变化会含有一定的误差。因此各ROC曲线的AUC亦有标准误（SE）的问题。将两条要进行比较的ROC曲线的“AUC差”除以“差的标准误”所得的值Z，是呈正态分布的。,例如：画出试验1和试验2的ROC曲线，可分别得到AUC1和AUC2，对其差的检验按下式进行。,式中SE（AUC1-AUC2）为两个AUC的标准误。其计算式为：,左图中实验C的曲线偏左上，实验D偏右下。这两个检查都有明显的特征，在相同水平的FPR对两者进行比较时，在2条曲线交叉点左上侧的实验C的TPR高（但FPR高）。位于右下侧的实验D的TPR变高（FPR处于低水平）。如果目的在于尽量发现新患者，假阳性增加也没有关系的情况下，实验C是适宜的，相反，如果需要尽量减少假阳性，则实验D是好的。,图两条互相交叉、曲线面积基本相等的ROC曲线,优点：1、方法简单、直观，通过图形可观察分析方法的临床准确性，并可用肉眼作出判断。2、可准确反映某分析方法灵敏度和特异度的关系，（因为ROC曲线是由灵敏度和特异度绘制的）