当前课程知识点：临床流行病学 > 第四章 诊断试验 > 3、真实性评价 > 真实性评价
我是来自中南大学湘雅公共卫生学院的周价
今天的内容是 诊断试验的真实性评价
真实性我们有时候又叫效度
它是指一项诊断试验所获得的数值
与实际值的符合程度
也就是说一个诊断试验给了你一个病人
你能够正确地诊断它为病人
那么如果给你一个不是某一种疾病的病人
你能够正确地诊断它
不是某一种疾病的病人
这个我们叫做真实性
我们在做诊断试验的真实性的评价的时候
是以金标准作为一个比较（诊断）的标准
在我们做诊断试验评价的时候
这些研究对象
首先使用金标准把它区分为两部分
一部分 某一种疾病的病人
另一部分 没有某一种疾病的这样一个人群
那么同时我们使用诊断试验
对他进行这样一个检测
那么无非会出现这样几种情况
一方面在病人里面
它有一部分可能得到一个阳性的结果
那么另外有一部分得到阴性的结果
那么同样在这样一个非病人的人群里面
有一部分可能出现阳性的结果
有一部分出现阴性的结果
在这个里面这个A
这一部分就是病人是阳性结果
那么当然这一部分我们认为他的诊断是
你这个诊断试验是正确的
同样的
这个D他是在非病人里面
那么你得到一个阴性的结果
那么当然这个诊断也是一个正确的
那么至于B与C这两项
那么当然说明你的诊断出现的错误
这个就是当一个病人
你给他诊断为阴性
这个在临床上我们讲出现了漏诊
那么同样在这样一个非病人里面
当你出现了这个阳性
当然这个阳性叫做假阳性
这个在临床上面也叫做误诊
对于某一个诊断试验
我们讲如果他的一个真实性比较好的话
那希望这样一个A和D占的比例越大越好
你这个B与C出现的比例
越小越好
这个就是能够反映它的一个真实性的大小
那么我们来衡量这个真实性
可以通过一系列的指标
灵敏度 特异度
正确诊断指数 似然比 符合率等
这些是我们常见应用于诊断试验
真实性评价的主要指标
第一个 灵敏度
它是指一项诊断试验
能将实际有病的人正确的判断为患者的能力
将有病的人正确判断为患者的这样一个能力
叫做灵敏度
所以大家在灵敏度这个定义里面要注意
它的目标人群是什么
是针对患者而言
就是含有目标疾病的人群而言
那么当然在理论上面来讲
这个灵敏度越高越好
也就是说所有的病人都能够发现那是最好的
那么说明它的真实性就会越好
所以灵敏度的最大值
你达到百分之百是最好
那么灵敏度如果过低
说明你对这样一个疾病的诊断能力就不够
第二个指标叫做特异度
就是一项诊断试验
将实际无病的人正确的判断为非患者的能力
大家根据这样一个定义
特异度这个指标
它的目标人群
实际上就是针对非患者而言
这个非患者当然就是
不是某一种目标疾病的这个人群
那么这样一个特异度
当然它的最大值是百分之百
这个特异度越大
说明怎么样
所有的非患者他都能够正确地进行判断
当然也就说明他的一个真实性是越好的
所以说特异度也是越大越好
灵敏度和特异度相对应的
我们临床上面经常可能使用的一个指标
那么一个叫做漏诊率
就是一项诊断试验
将有病的人
诊断为非病人
实际上就是没有诊断出来
也叫假阴性率
那么这个漏诊率的话
那么它就是这样一个病人
没有被诊断出来的
所以漏诊率
它的计算
它跟灵敏度的关系是等于1-零敏度
作为一个诊断试验
这个漏诊率越低越好
另外一个就是误诊率
指一项诊断试验将实际无病的人
错误的判断为病人
也就是我们讲出现了误诊
临床上面也叫做假阳性率
那么这个误诊率
作为一个诊断试验来讲
希望这样一个误诊是越少越好
就是那么误诊率它跟特异度的关系
误诊率等于1-特异度
也就是意味着一个诊断试验
一旦它的特异度高的话
它的误诊率就会低一些
反过来如果它特异度低的话
说明它的误诊率就会比较高
当然作为一个临床试验真实性来讲
所以我们希望它灵敏度越高越好
特异度越高越好
那么误诊率越低越好
漏诊率也越低越好
实际上这些指标
如果你在一个实际的临床取值的时候
灵敏度和特异度
它有时候是一个相反的制约关系
往往某一个试验在取一定的诊断界值的时候
你这个灵敏度高的话
那么相应的他的特异度就会低一些
那么你的这个特异度高了
灵敏度相应就会降低
所以有时候单一的灵敏度和特异度
两者要同时追求都达到最高
那么这个是不可能的
所以临床上面为了综合的评价
灵敏度和特异度
对诊断试验真实性的影响
我们有另外一个综合的指标
叫做正确诊断指数
也叫做约登指数
约登指数是指一项诊断试验方法
发现真正的病人和非病人的一个总能力
它的计算的公式
是灵敏度加上特异度-1
所以大家可以看到这个指标的变化的范围
是0到1
它同时结合了灵敏度的大小
和特异度的大小
当然这个约登指数越靠近于1
说明它的真实性越好
越远离1
那么说明它的真实性就会差一些
第四个指标叫做似然比
它也是一个灵敏度和特异度的综合性的
很重要的一个评价指标
似然比的意义是什么
它是在诊断试验里面
患者出现某一种检测结果的概率
与非患者出现相应结果的概率之比
这个我们叫做似然比
那么这个大家知道
临床上面出现检测结果无非是两个
一个是阳性结果
一个是阴性结果
所以这样一个似然比
那么又包含有两个指标
一个叫做阳性似然比
另外一个叫做阴性似然比
似然比
它也是同时考虑灵敏度 特异度的综合性指标
它能够反映这诊断试验的真实性
另外这个似然比
它也可以为我们临床上面
临床医生做出患病概率的估计服务
那我们首先看第一个
就是阳性似然比
做真阳性率与假阳性率之比
它说明了这个正确判断阳性的可能性
是错误判断阳性可能性的倍数
那么我们根据刚才这样一个
前面的灵敏度 特异度的计算
那么这个真阳性率实际上就是一个灵敏度
那么这样一个假阳性率
实际上就是一个误诊率
那么他是等于这样一个1-特异度
所以阳性似然比它的这个计算的公式
大家看实际上是等于灵敏度除以误诊率
如果要将这样一个诊断试验
我们希望它的真实性好的话
那么应该是什么
灵敏度越高越好
误诊率要越低越好
这样一个结果就是阳性似然比应该是越大越好
越大说明这样一个诊断试验的真实性越好
第二个那么就是一个阴性似然比
实际上它就是假阴性率与真阴性率之比
就是我们讲患者出现的这样一个阴性
和这个非患者出现阴性率之比
那么它是表示错误判断阴性的可能性
是正确判断阴性的倍数
我们也可以看他的计算公式
那么它的这样一个假阴性率
实际上临床上面叫做漏诊率
它就等于1-灵敏度
那么它的真阴性率实际上就是特异度
所以它的一个计算的公式
就是漏诊率除以特异度
大家看作为一个诊断试验来讲
我们当然希望它的漏诊率越低越好
那么你的这个特异度越高越好
所以如果要判断一个诊断试验真实性的好坏
那么你这个阴性似然比应该是越小越好
越小说明这样一个诊断试验的诊断能力越强
阴性似然比越小越好
似然比
我们讲它是反映了
诊断试验的真实性的大小
另外一个我们刚才讲了
它还可以有助于医生对病人患病概率的判断
一旦出现一个阳性或者阴性结果以后
我们可以根据这样一个似然比
来判断患某一种疾病的概率的
这样一个变化的这个情况
临床上来了某一个病人以后
根据他的临床表现
我们可以估计它的验前概率
实际上就是说它患某一种疾病的可能性的大小
那么我们通过这样一个验前概率
可以把它转化成一个叫做验前比
那么通过验前比乘以似然比
可以得到验后比
然后将验后比再转化为验后概率
这个就是说明当某一个病人来了
我通过这样一个诊断试验
那么做了这样一个检查结果以后
得到一个阳性结果
或者得到一个阴性结果
那么它将来患病的概率是增加了多少
或者他不患病的概率降低了多少
当然这样一个变化程度越大
那么说明这样一个指标的这个真实性越好
那么这个变化大小取决于什么
就取决于似然比的大小
这个我们可以以阳性似然比
作为一个实际的例子
来判断诊断试验的好坏
或者在临床诊断价值的改变
那么这个图上面大家看这里有三条直线
这个实际上就代表着我们讲有三种诊断试验
相当于对某一种疾病的诊断
那么来了同样的一个病人
他的验前概率我们讲是一样的
这三种诊断试验我们说
它的诊断能力是不一样的
这个不一样体现在
你可以看它的阳性似然比
相差很大
那么这个红色的这样一个
它的阳性似然比是最大的
中间的这个黑色的这个阳性似然比是其次
那么这样一个下面这样一个蓝色的
他的似然比更小一些
一个病人通过
使用这三个方法进行诊断以后
都得到了一个阳性结果
那么医生拿到这个阳性结果以后
对临床的判断的价值是不一样的
像如果使用这个红色的这个诊断方法的病人
一旦得到一个阳性结果
我们讲他是病人的这样一个可能性有多大
就可以达到95%
对于中间这样一个黑色的诊断试验这个病人
同样的这个病人
如果使用这样一个方法得到一个阳性结果
那我们讲他是病人的可能还只有多少
只有70%
当然如果他是使用这个蓝色的方法进行检测
现得到了一个阳性的结果
我们讲他是病人的可能性可能只有50%
大家知道我们讲是50%的话
临床上面到底是 还是不是
诊断意义就不大
所以
如果是诊断方法
一旦出现阳性结果
我们就基本上可以肯定是一个病人
那么他就为临床上面进一步治疗
提供了保证
所以这就是讲似然比
它的大小
能够反映一个诊断试验
它的一个诊断能力
它的一个真实性的体现
以及它的临床应用价值的体现
再一个
实际上我们在评价诊断试验的真实性的指标时
其实除了刚才我们讲的灵敏度
特异度 约登指数 似然比以外
ROC曲线
也可以作为这样一个真实性的评价指标
那么ROC曲线作为真实性评价指标
它主要使用什么做依据
就是要计算这个ROC曲线下面积的大小
面积越大的这个诊断试验
他的诊断能力
它的真实性是越好的
另外还有一个指标
叫做符合率
是诊断对病人和非病人
正确判断的能力
它也可以作为
临床真实性判断的指标
这些就是
这一部分我们讲诊断试验的真实性的评价的全部内容
包括了几个最主要的指标
灵敏度
特异度 约登指数 似然比
似然比里包括阳性似然比和阴性似然比
以及我们讲ROC曲线下的面积
以及符合率的大小
都能够作为诊断试验真实性的评价指标
那么这一部分我们就讲到这里
-1、临床流行病学概述
--临床流行病学概述
-2、什么是临床流行病学
-3、临床流行病学研究常见的设计类型
-4、临床流行病学的主要研究范畴
-第一章测试
-1、临床研究问题与方法
-2、临床科研设计的一般原则
-3、临床研究对象的选择与样本量的估计
-4、临床研究因素的确定
-5、临床研究观察指标的选择
-6、临床研究的主要偏倚及其控制
-7、临床研究中对照的设置
-8、临床研究中的随机化与组间均衡
-9、临床研究中的盲法应用
-第二章测试
-1、流行病学暴露测量的内容
-2、流行病学暴露测量的方法
-3、流行病学暴露测量的误差
-4、疾病发病的测量
--疾病发病的测量
-5、患病与死亡的测量
--患病与死亡的测量
-6、疾病结局的测量
--疾病结局的测量
-7、疾病负担的测量
--疾病负担的测量
-8、流行病学效应的测量
-第三章测试
-1、诊断试验的评价设计
-2、诊断试验标准的确定
-3、真实性评价
--真实性评价
-4、诊断试验可靠性评价
-5、诊断试验收益的评价
-6、提高诊断试验效率的方法
-第四章测试
-1、描述性研究概述
--描述性研究概述
-2、现况调查概述
--现况调查概述
-3、现况研究设计和实施
-4、现况研究抽样方法和样本量估算
-5、生态学研究
--生态学研究
-第五章测试
-1、队列研究概述
--队列研究概述
-2、队列研究设计与实施
-3、人时及率的计算
--人时及率的计算
-4、效应指标的计算
--效应指标的计算
-5、病例对照研究概述
--病例对照研究概述
-6、病例对照研究设计类型
-7、病例对照研究设计与实施
-8、病例对照研究的整理
-9、分析性研究常见偏倚及控制
-10、衍生研究类型
--衍生研究类型
-第六章测试
-1、临床试验的基本概念与伦理原则
-2、常见的临床试验方法
-3、 新药临床试验
--新药临床试验
-第七章测试
-1、常用临床疗效评价指标的计算和应用
-2、临床疗效研究中常见的问题及其处理
-第八章测试
-1、疾病预后研究及其意义
-2、疾病预后研究设计
--疾病预后研究设计
-3、疾病预后研究的评定标准及原则
-第九章 测试
-1、健康相关生存质量概述
-2、常用健康相关生存质量量表
-3、健康相关生存质量量表评价
-4、健康相关生存质量量表的研制
-第十章测试
-1、临床经济学评价基本概念
-2、临床经济学评价——成本和收益测量
-3、成本效果分析
--成本效果分析
-4、成本效用分析
--成本效用分析
-5、成本效益分析
--成本效益分析
-第十一章测试
-1、Markov模型
--Markov模型
-2、决策树分析
--决策树分析
-3、临床决策分析的概述
-4、临床决策分析的评价指标
-5、决策模型的灵敏性分析
-第十二章测试
-1、流行病学病因的定义
-2、流行病学病因模型
--流行病学病因模型
-3、病因学研究的步骤和方法
-4、关联和因果关联
--关联和因果关联
-5、因果推断的标准
--因果推断的标准
-第十三章测试
-1、真实性与可靠性
--真实性与可靠性
-2、选择偏倚
--选择偏倚
-3、信息偏倚
--信息偏倚
-4、混杂偏倚
--混杂偏倚
-第十四章测试
