诊断试验评价(医学统计学)课件

筛选和诊断测试和评估，1。概述，1。筛查的定义：指应用快速简单的检测、检查或其他方法，从健康人群中检测出可疑患者和患有某些疾病或缺陷的高危人群。目的：将患者和疑似患者与非疾病患者分开，并应用：早期发现，早期诊断，识别高危人群进行干预；2.诊断，定义：通过一些/某些测试方法将某些疾病患者与疑似患者和无疾病患者区分开来。目的：区分病人和疑似病人，但实际上没有疾病。1.诊断疾病。2.从筛选出的可疑物品中寻找病人。3.用于随访、疾病观察和疗效判定指标。应用：筛查试验与诊断试验的区别、筛查或诊断方法、问卷调查、体检、内镜检查、x线检查、血清学检查、生化基因检查、病理切片检查、筛查与诊断方法：人群、健康人、疑似患者或患者、筛查试验、患者、非患者、诊断试验、诊断试验的研究与评价：诊断试验的研究与评价：三个方面确定医学参考值范围(正常值范围)；诊断测试的评估；确定诊断标准。1.选择标准方法(GoldStandard)，这是指一种公认且可靠的标准方法，用于区分疾病和非疾病。目的：将研究人群分为患病组和非患病组。冠心病：冠状动脉造影肿瘤：病理检查肾结石：手术发现金标和金标都是外伤。因此，探索一些新的诊断方法(诊断试验)，并与金本位进行差异、得失和推广价值的比较，具有重要的现实意义。(1)病例组：指以金标准诊断为“病”的病例，应包括典型和非典型病例、早、中、晚病例、轻、中、重病例、有无并发症患者。(2)对照组：指经金标确认无目标疾病的其他病例，特别是易与疾病混淆的病例。正常人不应被纳入对照组。实验设计中经常使用盲设计。样本量的计算与筛选试验研究的样本量有关：对试验灵敏度的要求，即假阴性率控制的水平；(2)对检测特异性的要求，即假阳性率控制在什么水平；测试水平(A值)，一般为0.05，U 0.05=1.96允许误差一般为0.05-0.10。在高灵敏度的情况下，需要避免漏诊，并确保尽可能找到所有患者。从以下5种情况可以看出：(1)筛查无症状患者，如体检和某一疾病的健康检查。(2)疾病的早期诊断。(3)病死率高，疾病漏诊，后果严重(4)基层卫生机构。(5)有几种排除疾病诊断的诊断假设。需要高度特异性，即减少误诊率的病例，常见于以下病例：(1)由于假阳性结果导致预防措施不当而造成的严重精神和身体损害。(2)疾病诊断。例如，如果患者被转介到专科医院，并且具有高度可疑的临床表现，此时，没有必要找到可疑患者，而是要做出明确的诊断。(3)处理效果不理想，处理成本较高。(4)选择科研中的典型案例需要较高的敏感性和特异性。在正常情况下或对于常见疾病，两者都应尽可能高。样本量计算，样本量计算实例，(3)诊断性试验条件，*安全、快速、简单、可靠*灵敏度较高*特异性较高，(4)建立诊断性试验方法，针对病例和对照选择金标准，确定正常评价标准并建立新的试验方法。、诊断试验评价指标、真实性有效性指标、1。灵敏度，2。特异性，3。假阴性率(漏诊率)，4。假阳性率(漏诊率)，yodens index，也称为正确指数，是评价真实性的综合指数，yoden指数=敏感性特异性-1(越接近1越好)。准确度(符合率)、影响可靠性的因素和控制措施应根据不同时间、不同试验条件和不同观察者之间观察到的一致性进行评估。应遵守一致性比率PKappa一致性测试。在试验条件下观察到的变化受观察到的个体生物变化的影响。第三，应采用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不需要进行试验的人员。疾病诊断、联合试验、系列试验：系列试验，只有当所有试验均为阳性时，才能认为是阳性(疾病)，以提高特异性；但灵敏度降低，漏诊增加。并行连接：并行测试，如果只有一个测试是阳性，它被确定为阳性(生病)。灵敏度提高，但特异性降低，误诊增加。医生最关心的是：1。当测试呈阳性时，生病的可能性有多大？2.当测试呈阴性时，不生病的概率是多少？预测值(predictivevalue)也叫诊断值，据说这种检验可以做出正确的判断概率。它还表明了测试结果的实际临床意义。阳性预测值：指筛查试验阳性者患目标疾病的概率的阴性预测值：指筛查试验阴性者不患目标疾病的概率、预测值、预测值与敏感性、特异性和患病率之间的关系：敏感性越高，阴性预测值的特异性越高。阳性预测值越高，其与受试人群的目标疾病患病率(p)的关系越密切(receiveroperator characteristivecurveroc曲线)，该曲线以灵敏度为纵坐标，以1-特异性为横坐标，可表达灵敏度与特异性的关系，并找出诊断标准的最佳临界点。受试者工作曲线(ROC曲线)、ROC曲线、各测试项目的ROC曲线之间的统计比较、以及测试结果的ROC曲线的统计变化都会包含一定的误差。因此，每个ROC曲线的AUC也有标准误差的问题。通过将待比较的两条ROC曲线的“AUC差”除以“差的标准误差”而获得的值Z是正态分布的。例如，绘制试验1和试验2的ROC曲线，分别获得AUC1和AUC2，并根据以下公式检查差异。其中SE(AUC1-AUC2)是两个AUC的标准误差。计算公式如下：左边实验C的曲线在左上，实验D在右下。这两种测试都有明显的特点。当在FPR的同一水平上比较这两条曲线时，在两条曲线相交处的左上方的实验C的TPR较高(但FPR较高)。位于右下侧的实验D的总热耗率变高(FPR处于低水平)。如果目的是尽可能多地发现新患者，并且假阳性的增加无关紧要，那么实验C是合适的。相反，如果假阳性需要尽可能减少，实验D是好的。面积基本相等的两条交叉ROC曲线具有以下优点：1 .该方法简单直观。该分析方法的临床准确性可以通过图表来观察，也可以通过肉眼来判断。2.它能准确地反映一种