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04第四章檢驗項目的臨床效能評價-文庫吧在線文庫

2025-02-09 06:26上一頁面

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【正文】 .診斷分界 ?當健康分布與患者分布沒有重疊 ,取中間一點 (D點 )分界值假陽性和假陰性均為 O。 第四章 檢驗項目的臨床效能評價 學習目標 1. 檢驗項目的臨床應用評價指標有哪些? 2. 檢驗項目的臨床應用評價指標的特點是什么? 3. 什么叫似然比?在檢驗項目的臨床應用評價中有什么價值? 4. 幾種試驗聯合應用時如何進行評價? 5. 檢驗項目的臨床應用評價原則有哪些? 6. 什么叫 ROC曲線,它的應用范圍有哪些? 00:19 2 第四章 檢驗項目的臨床效能評價 第一節(jié) 檢驗項目臨床效能評價內容和意義 第二節(jié) 檢驗項目臨床效能評價的研究設計 第三節(jié) 檢驗項目臨床效能評價方法 第四節(jié) 提高檢驗項目效率的方法 00:19 3 對一個檢驗項目特別是新引進的檢驗項目在臨床應用時,除方法學的評價外,還需從臨床應用價值進行評價,即對該檢驗項目在臨床診斷和治療決策中能起多大的作用進行評價。若某檢驗項目雖然技術和診斷性能好,具有好的臨床效能,但所需費用昂貴而患者難于接受,也降低了其實用性 00:19 18 第二節(jié) 檢驗項目臨床效能評價研究設計 一、確定研究目標 二、樣本的總體和抽樣計劃 三、金標準和評價指標 四、估算樣本量和避免偏倚 00:19 19 ① 評價的項目 ②觀察內容 ③該研究的臨床實際意義 ④這是一個新項目、新應用成熟的項目 還是已應用成熟的項目 ⑤是否已有類似的或可以與之競爭的項目 一、確定研究目標 返回節(jié)目錄 00:19 20 二、樣本的總體和抽樣計劃 ?研究的樣本總體要考慮患者的分布特征 ?比如:人口統(tǒng)計學、癥狀體征、合并癥以及疾病的階段、程度、部位等 ?也不應僅局限于一個單位或者一個地域,應包含不同臨床機構或地理位置的患者。 ? 然后以真陽性率 (敏感度 )為縱坐標,假陽性率 (1-特異度 )為橫坐標,將各層結果繪圖,連接各點使成曲線 ? 其中離左上角最近的一點,即其臨界值 00:19 46 圖 44 ROC曲線圖 三、 ROC曲線分析 00:19 47 ?ROC曲線圖還可比較兩種診斷試驗臨床價值。 :19:4700:19Feb233Feb23 1故人江海別,幾度隔山川。 00:19:4700:19:4700:192/3/2023 12:19:47 AM 1成功就是日復一日那一點點小小努力的積累。 , February 3, 2023 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023年 2月 3日星期五 12時 19分 47秒 00:19:473 February 2023 1一個人即使已登上頂峰,也仍要自強不息。勝人者有力,自勝者強。 2023年 2月 3日星期五 上午 12時 19分 47秒 00:19: 1楚塞三湘接,荊門九派通。 2023年 2月 上午 12時 19分 :19February 3, 2023 1行動出成果,工作出財富。 ?陽性似然比數值越大,當試驗結果陽性時,診斷某病可能性越大 ?陰性似然比數值越小,當試驗正常時,患某病可能性越小 四、臨床應用評價指標綜合分析 00:19 54 四、臨床應用評價指標綜合分析 返回章目錄 ?ROC分析方法 ?目前公認的評價準確度的標準方法 ?在循證醫(yī)學、臨床試驗、臨床檢驗、統(tǒng)計模型好壞的判別等方面具有十分重要的應用價值 00:19 55 第四節(jié) 提高檢驗項目效率的方法 一、選擇患病率高的人群 二、采用聯合試驗的方法 00:19 56 ?檢驗項目的靈敏度與特異度是相對固定的 ?人群患病率水平對一項檢驗項目陽性預測值的影響卻很大 ?如果將一項檢驗項目用于患病率低的人群,則陽性預測值較低 ?若將其用于高危人群,則可明顯提高陽性預測值 一、選擇患病率高的人群 返回節(jié)目錄 00:19 57 二、采用聯合試驗的方法 1.并聯試驗 (parallel test) 又稱平行試驗 ? 只要一種試驗是陽性即判斷 “ 異常 ” ,并聯試驗提高了敏感度,降低了特異度 ? 并聯試驗敏感度 =敏感度 甲 +(1-敏感度 甲 ) 敏感度 乙 并聯試驗特異度 =特異度 甲 特異度 乙 00:19 58 二、采用聯合試驗的方法 1.并聯試驗 (parallel test) 又稱平行試驗 ? 如有三種試驗聯合應用 (1)先計算甲、乙兩種試驗并聯試驗的敏感度 (即敏感度 甲 +乙 ) (2)再計算三種試驗聯合應用時的敏感度。 ? 顯然陰性似然比越小,則檢驗結果陰性時,患某病的概率越小,該檢測方法排除疾病的能力就越好 陰性似然比 =假陰性率 /真陰性率 =( 1靈敏度) /特異度 00:19 41 二、預測值和似然比 (predictive value, PV) ? 是表示試驗能做出正確判斷的概率, (預告值 )又分為: ? 陽性預測值 (positive predictive value,PPV) 陰性預測值 (negative predictive value,NPV)
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