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诊断性研究中的ROC曲线分析
文章发布日期:2015-09-07   来源:MedSci   作者:  点击次数:678次

 
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诊断试验(Diagnostic test),指对疾病进行诊断的试验方法,它不仅包括各种实验室检查,还包括各种影像学诊断,如X线诊断、CT等。评价诊断试验有助于科学地选择诊断方法,有助于正确地分析和评价诊断结果。
诊断性试验研究的方法与评价条件
(一)确定金标准
金标准(Gold standard),指当前为指南/临床公认的诊断某种疾病最可靠的方法,也称为标准诊断。应用金标准区分有病无病;对诊断试验的评价必须有金标准为依据。
(二)选择研究对象
1、病例组:由金标准确诊的有病的患者组成。
病例组应包括各种类型,如病程(早、中、晚期),不同病情(轻、中、重),不同临床类型(典型、不典型)及并发症(有、无并发症)等情况。
2、非病人:由金标准证实没有患目标疾病的无病者所组成。
为明确鉴别诊断的价值,最好是容易与该病相混淆的其他疾病患者。
(三)比较诊断试验与金标准的结果
1、将研究对象用两种诊断方法进行同步、盲法判定;
2、最后将资料收集整理后进行分析。
 
  
诊断性试验的评价指标
(一)真实性
也称效度(Validity),测量的正确性,有效性。它是关于测量方式能否如实反映研究对象的真实情况。
①灵敏度(sensitivity):又称真阳性率,指实际有病者中,被试验正确判定为病人的比例。它反映该项试验正确检出病人的能力。
灵敏度:Sen =  a/(a+c) × 100%
特异度(Specificity):又称真阴性率,指实际无病者中,被该试验正确判定为非病人的比例。它反映该项试验正确排除患某病的能力。
 特异度:Spe = d/(b+d) × 100%
准确度(accuracy):又称符合率,指诊断性试验检测为真阳性和真阴性在总受检例数中的比例。其值越大,反映诊断试验检测结果越接近于真实情况。
准确度Acc = (a+d)/(a+b+c+d) × 100%
阳性率(false positive):又称误诊率,指在无病者中,被该试验错判为有病的比例。其值越大,反映该项试验误诊者越多。特异度和误诊率互补,即和为1
假阳性率 = b/(b+d) × 100%
假阴性率(false negative):又称漏诊率,指有病者中,被该项试验错判为无病的比例。其值越大,反映该项试验漏诊者越多。灵敏度和漏诊率互补,即和为
假阴性率 = c/(a+c) × 100%
似然比(Likelihood ratio):是反映真实性的一种指标,属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。该指标全面反映筛检试验的诊断价值,且非常稳定。似然比的计算只涉及到灵敏度与特异度,不受患病率的影响。 
(二)可靠性
即可重复性、精确性,也称信度 (Reliability),指用同一种诊断方法在同样条件下,对相同的人群进行一次以上的检查,获得试验结果的稳定程度。反映测量的一致性。
影响诊断试验可靠性的因素有:
1、测量仪器、试剂等实验条件中所致的变异;
2、观察者的变异;
3、被观察者的变异。
(三)诊断收益
指诊断试验能正确判断患病与否的能力。评价指标:有预测值、成本效益分析、决策分析等。
1)阳性预测值(positive predictive value 
  指试验结果阳性中,实际患病者的百分比。
 阳性预测值= a/(a+b) × 100%
2)阴性预测值(negative predictive value
   指试验结果阴性中,非患者的百分比。
阴性预测值= d/(c+d) ×100%
预测值受两方面因素的影响:1.诊断试验本身特性(灵敏度、特异度)的影响。2.受试人群患病率高低的影响。
ROC曲线及临床应用
(一)诊断试验指标的稳定性
稳定的指标:SenSpe
不稳定的指标:PPVNPV
 
 1、含义:ROC曲线(Receiver Operator Characteristic Curve)又称受试者工作特性曲线,在诊断性试验中,主要用于正常值临界点(Cutoff)的正确选择。
2、图像:以灵敏度(真阳性率)为纵座标、 1﹣特异度(假阳性率)为横坐标作图,将各点联成曲线即为ROC曲线。
3、主要用途
1)诊断界值的选择
ROC曲线中最靠近左上角的那一点即为最佳临界点,因为此点上灵敏度与特度都比较高,而假阳性与假阴性最少。根据Youden指数(Youden’s Index, YI )最大化来确定最佳临界点YI=敏感性+特异性-1.
 
 (2)比较两种或两种以上诊断试验的诊断价值,以便对诊断试验作出最佳选择。
 
 (多项试验的联合应用
为提高诊断试验的灵或特,可采用多种试验方法检查或重复一种检查方法,此种形式称为联合试验.
 
 
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