敏感性特異性假陽性假陰性-診斷實驗評價指標的應用及分析(編輯修改稿)
2025-07-14 05:57 本頁面
【文章內容簡介】 診斷實驗檢測出的全部陰性例數中，真正沒有患本病的例數所占的比例。一般情況下（患病率）敏感性越高的實驗診斷項目，其陰性預測值越高，相反，特異性越高的臨床實驗診斷陽性預測值越好。但是，患病率對預測值的影響要比敏感性和特異性的影響更為重要。即：陰性預測值=真陰性/（真陰性+假陰性）= d/(c+d)8. 患病率(prevalence) 是指被檢測的全部對象中，真正患者的比例?；疾÷适芎芏嘁蛩赜绊?，如不同水平的醫(yī)療機構或患者來源不同，其患病率會有很大差別。因此，不同的患病率，其實驗診斷的預測值也有較大的差別?；疾÷蕦Ρ辉u價的診斷試驗，也稱為驗前概率，而預測值屬于驗后概率。即：患病率=病例組/（病例組+對照組）= (a+c)/( a+b+c+d)9. 陽性似然比（positive likelihood ratio） 陽性似然比是指臨床診斷檢測出的真陽性率與假陽性率之間的比值，即陽性似然比=敏感性/（1特異性）?？捎靡悦枋鲈\斷試驗陽性時，患病與不患病的機會比。LR(＋)提示正確判斷為陽性的可能性是錯誤判斷為陽性的可能性的倍數。LR(＋)數值越大，提示能夠確診患有該病的可能性越大。它不受患病率影響，比起敏感度和特異度更為穩(wěn)定。利用這一指標可以計算出不同患病率的陽性預測值。陽性似然比=敏感性/（1特異性）= a (b+d)/ b(a+c)10. 陰性似然比（negative
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