诊断性试验的分析与评价

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六、提高诊断性试验效率的方法： 联合试验
1. 平行试验：同时做几个试验，只要有一个阳性，即
可认为有患病证据。平行试验提高了敏感度和阴性 预测值，但降低了特异度及阳性预测值。 如联合用阻抗体积描记图及注射125I纤维蛋白原下 肢扫描诊断下肢深静脉栓塞。单独应用这2种方法 时，2种方法的敏感度均为74%，平行试验可使敏感 度提高到94%。 Sen=Sen1 + Sen2 - Sen1 X Sen2
2-39 40-79 80-119 120-159 160-199 200-239 240-279 280-319 320-359 360-399 400-439 440-479
>=480 35 0
AMI
+ 2 - 88
13 26
30 8
30 5
21 0
19 1
18 1
13 1
19 0
15 0
7 0
13
如果扩大检查范围，将该地全体运动员都 作上述检查，结果如表２： 冠状动脉狭窄＞７５％ 是 否 运动心电图＋ 55(a) 42(b) 97 － 49(c) 478(d) 527 104 520 624
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SEN=55/104=53%（不变） SPE=478/520=92%（不变） ACC=(55+478)/624=85%（增加２０％，１４个 百分点） +PV=55/97=57%（下降３８％，３２个百分点） -PV=478/527=91%（增加４４％，２８个百分 点） PREV=104/624=17%（原为５３％） +LR=0.53/（1-0.92）=6.6（不变） -LR=（1-0.53）/0.92=0.51（不变） 阳性率=97/624=15%（下降５２％，１６个百 分点）
8 0
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如将CPK 80单位作为诊断心肌梗死的临界值，列出四格 表 急性心肌梗塞 是 否 ≥80u 215 16 CPK ＜80u 15 114 230 130 SEN=a/（a+c）=215/230=0.93 SPE=d/（b+d）=114/130=0.88 +LR=SEN/（1-SPE）=0.93/（1-0.88） =7.75
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结果解释



ＰＲＥＶ的下降是由于扩大了检查范围， 被检人群中，患病者例数减少所致。 随着ＰＲＥＶ的下降，ＡＣＣ、－ＰＶ ↑，而＋ＰＶ、阳性率↓。 SEN、SPE、＋LR、－LR、稳定不变。

在评价诊断性试验中，一般不用阳性率，因 阳性病例数并未说明是真阳性或假阳性。
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从以上２组数据可以看出：

肯定疾病的诊断； 凡假阳性结果会导致病人精神负担，或不 当防治措施会给病人带来严重危害。 18
四、诊断性试验的样本大小的计算
计算时，先查阅文献或作预试估计SEN、SPE 病例组（Ｎ１）：用该试验敏感性估计 Ｐ１=（ａ／ａ＋ｃ） 对照组（Ｎ２）：用该试验特异性估计 P２=（ｄ／ｂ＋ｄ） 用估计总体率的样本公式分别计算
从评价的资料中，不能绘制四格表的诊断性试 验，无法进行评价
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三、评价诊断性试验的常用指标
1。评价指标
1)
2)
敏感度（sensitivity）：经金标准确诊 有病的人中，诊断性试验阳性者所占的比 例。 SEN = a /（ a+c） 特异度（specificity）：经金标准诊断 确定为无该病的人中，诊断性试验阴性所 占的比例。 SPE = d /（b+d）
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再一步分析，则可计算不同水平的阳性似然比：
CPK n ＞ 280 97 AMI（+） 比例 97/230=0.42 n 1 AMI（-） 比例 1/130=0.01 0.42/0.01=42 LR
80—279 118 118/230=0.51 15 15/130=0.12 0.51/0.12=4.2
当患病率变化后，SEN、SPE、＋LR及-LR都很稳 定，两组数字相同，而PV随PREV不同有很大变化， 尤其是＋PV随患病率增高而增加。因此，PV不能 看做试验本身的特性。敏感度越高，则假阴性越 低，假阴性率等于漏诊率。因此，高敏感度的试 验，用于临床诊断时漏诊率低。通常用高敏感度 试验，阴性结果排除诊断，又称为SnNout。 高敏感度试验用于：
Spe=Spe1 X Spe2
验后比=验前比 X LR1 X LR2
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联合试验
2. 序列试验：依次相继的试验，要所有的试验
阳性才能做出诊断。序列试验提高了特异度 及阳性预测值。但降低了敏感度及阴性预测 值。 例如：诊断心肌梗死的CPK、AST、LDH，没有 一种试验是很特异的，如采用序列试验，即 三项均阳性才能诊断，这样可提高诊断心肌 梗死的特异度。 SEN = SEN1 X SEN2 SPE = SPE1 +SPE2 - SPE1 X SPE2
28
1.

2. 被检查的病例是否包括各型病例（轻、重、治疗、
未治疗），以及个别易于混淆的病例？
例如测定血中T3、T4诊断甲亢、测定血糖诊断糖尿
病，当包括各型病例时，这些指标既可判断病情又 可作鉴别诊断，是较好的诊断性试验。
3. 病例的来源和研究工作的安排是否作了叙述？
病例来源不同，对诊断性试验评价也有一定的影响。
ma Ｐ１（１－Ｐ１）／δ Ｎ２＝ma Ｐ２（１－Ｐ２）／δ
Ｎ１＝
2 2
2
2
显著性水平μа取０.０５ μ０.０５＝１.９６（双侧检验） 诊断性试验的允许误差δ一般定在0.05-0.10
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五、似然比的临床应用
可用于临床计算患病的概率，便于更准确地对患者作出 诊断。 例如：对怀疑急性心肌梗塞患者，作肌酸磷酸激酶 （CPK）测定，根据其结果可计算似然比。爱丁堡皇家 医院将怀疑心肌梗死者360例收入病房,检测CPK，由一 位不知CPK结果的医生根据心电图和尸检结果判断有心 肌梗死者230例，无心梗者130例，测定值如下：
诊断性试验的分析与评价
一、定义
对疾病进行诊断的试验方法，即称为诊 断性试验。

诊断性试验不仅包括实验室检查，还包括病 史、体检结果、影象学检查、各种公认的诊 断标准等。
2
诊断性试验的应用
1.
2. 3. 4. 5. 6. 7.
诊断疾病 筛检无症状病人 疾病的随访 判断疾病的严重性 估计疾病的临床过程极其预后 估计对治疗的反应 测定目前对治疗的实际反应
40—79
1—39
13
2 230
13/230=0.06 26 26/130=0.02 0.06/0.02=0.3
2/230=0.01
88 88/130=0.67 0.01/0.67=0.01 130
22
23
似然比的应用：

验前比（Pretest Odds）=验前概率/（1-
验前概率）

验后比（Post-test Odds）=验前比×似
5
二、评价诊断性试验
+
a(真阳性)
b(假阳性)
-
c(假阴性)
d(真阴性)
6
必须用评价的资料列出四格表，方法如下



用标准诊断方法，诊断的病例数为 a+c 在有病的受试者中，诊断性试验阳性者为 a， 阴性者为 c 用标准诊断方法，判断无该病的例数为 b+d 无该病的受试者中，诊断性试验阳性例数为 b，阴性例数为 d
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七、诊断性试验的评价原则
新的诊断性试验用于临床之前或杂志上有关 诊断性试验的结论，均须经过科学的评价。 是否采用盲目法将诊断性试验与标准诊断法 （金标准）作过对比研究？ 诊断性试验必须与金标准比较，才能确定是 否可靠。 盲法对比，更为科学。 列出四格表进行分析对比，计算各项指标， 根据ACC、SEN、SPE确定诊断性试验有无应用 价值。
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患病率（prevalence）： PREV =（a+c）/（a+b+c+d） 7) 阳性似然比（positive likelihood ratio ）： 有病者诊断性试验阳性的概率与无病者试验阳 性的概率之比。 +LR =[ a /（a+c）] / [ b /（b+d）] = Sen/（1-Spe） 8) 阴性似然比（negative likelihood ratio ）： 有病者试验阴性的概率和无病者试验阴性的概 率之比。 -LR = [ c/（a+c）] / [ d /（b+d）] =（1-Sen）/Spe LR：有病者得出某一试验结果的概率与无病者得 10 出该试验结果的概率之比。
8
3)
4)
5)
准确性（accuracy）：经诊断性试验检查 后真阳性与真阴性占总例数的比例。 ACC =（a+d）/（a+b+c+d） 阳性预测值（positive predictive value）：诊断性试验阳性的人中真正有 病的人数所占的比例。（即诊断性试验阳 性时，患病的可能性） +PV = a /（a+b） 阴性预测值（negative predictive value）：诊断性试验阴性的人中，真正 无该病的人数所占的比例。（即诊断性试 验阴性时，不患该病的可能性） -PV = d /（c+d）
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二、评价诊断性试验的条件
1。标准诊断：
疾病的诊断，必须有标准诊断（即金标准 , gold standard，或参考标准，reference standard）。标准诊断是目前公认的诊断方 法，如：活检、手术、尸检、特殊检查或长 期随访的结果
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二、评价诊断性试验的条件
2。诊断方法的对比：


评价新的诊断性试验，必须与标准诊断方法 进行比较。 新的诊断性试验，应该具备方法更为简便、 更为可靠或者减少危险、减少创伤、节约费 用等优点，这样的诊断性试验才具有推广意 义。