7 诊断性试验的设计与评价

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关于诊断性试验实施设计的步骤

关于诊断性试验实施设计的步骤

关于诊断性试验实施设计的步骤1. 确定试验目标在进行诊断性试验设计之前,首先需要明确试验的目标。

确定试验目标有助于指导试验的设计和实施过程,并确保试验结果的可靠性和有效性。

试验目标通常与诊断性试验的研究问题相关,例如评估某种诊断测试的准确性、敏感性、特异性等。

2. 确定试验流程根据诊断性试验的特点和目标,确定试验的整体流程。

试验流程应包括以下几个重要步骤:2.1 选取研究对象根据试验目标,选择适当的研究对象。

研究对象可以是人群、动物或其他实验样本。

确保选取的研究对象能够代表目标人群或样本,并具有一定的统计代表性。

2.2 确定诊断测试方法根据研究对象的特点和试验目标,确定适当的诊断测试方法。

诊断测试方法应具有足够的准确性和可靠性,能够满足试验的要求。

常见的诊断测试方法包括病理组织学检查、影像学检查、生化指标检测等。

2.3 制定数据收集计划设计合理的数据收集计划,明确需要收集的数据类型和数量。

数据收集计划应包括样本容量估计、数据收集时间点以及数据收集方法等内容。

确保数据收集过程的准确性和一致性。

2.4 制定试验分析计划在试验设计的过程中,需要制定试验分析计划。

试验分析计划应包括数据分析方法、统计指标和数据处理流程等内容。

确保试验结果的可靠性和客观性。

3. 进行试验实施根据确定的试验流程,开始进行试验实施。

试验实施阶段需要注意以下几点:3.1 试验操作标准化为了保证试验结果的可比性和可靠性,需要制定试验操作的标准化方案。

试验操作标准化包括试验操作流程的严格控制、试剂的准备和储存条件的规范等。

3.2 数据收集和记录按照数据收集计划进行数据收集和记录工作。

确保数据的准确性和完整性。

采用合适的数据采集工具和方法,加强数据的管理和验证。

3.3 质量控制在试验实施过程中,需要进行质量控制。

质量控制包括对实验设备和试剂的质量进行监测和验证,以及对试验操作流程的监督和检查等。

4. 数据分析与结果解释在试验实施完毕后,对收集到的数据进行分析和解释。

诊断试验的临床效能评价

诊断试验的临床效能评价

a+d 粗一致性 = ————×100% n
调整一致性 = ¼(灵敏度+特异度+阳性预告值+阴性预告值)×100%
二、预测值 1.阳性预测值是指真阳性人数占试验结果阳性 人数的百分比,表示试验结果阳性者属于真 病例的概率。阳性预测值计算公式: PPV=a/(a+b)×100%
2.阴性预测值是指真阴性人数占试验结果阴性 人数的百分比,表示试验结果阴性者属于非 病例的概率。阴性预测值计算公式: NPV=d/(c+d)×100%
评价诊断试43; 合计
合计
病人 非病人 a(真阳性) b(假阳性) a+b c(假阴性) d(真阴性) c+d a+c b+d a+b+c+d(n)
假阴性率
阴性似然比 = ————
真阴性率
四、ROC曲线分析
ROC是受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic)或相对工作特性曲线(Relative Operating Characteristic)的缩写。
以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特 异度)为横坐标作图所得出的曲线。
100 90
真阳性率(灵敏度)
80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
假阳性率(1-特异度)
诊断糖尿病中血糖测定的ROC曲线
1.
ROC曲线的基本原理 对于大多数诊断来说,疾病的概率分布和正常分布是重叠 的。任何分界值或阈值都将导致一些具有疾病的病人错分 为正常,或一些没有疾病的个体错分为病人,或两种情况 都有。应用低的阈值降低假阴性结果的数量(高灵敏度), 但假阳性的数量增加(低特异度); 另一方面,增加阈值会增加假阴性(低灵敏度),且降低 假阳性的数量(高特异度)。这样,在灵敏度和特异度之 间成互交的关系,一个高的灵敏度伴随着低特异度,而一 个低的灵敏度伴有高特异度。 对所有可能的阈值计算ROC曲线(ROC)显示灵敏度和 特异度之间相互关系。图的纵轴表示灵敏度或真阳性率, 水平轴表示假阳性率。在ROC曲线上各个作业点表示在给 定的一个阈值下灵敏度和特异度的组合。ROC曲线越凸越 接近左上角,表明其诊断价值越大,越准确,具有直观性。

(循证医学课件)第10章诊断性试验循证分析与评价

(循证医学课件)第10章诊断性试验循证分析与评价

制图方法: ➢ 以该试验的敏感度(真阳性率)为纵坐标(Y轴),而以1-特 异度(假阳性率)为横坐标(X轴),
➢ 依照连续分组测定的数据,分别计算SEN及SPE,按照 平面几何方法,将给出各点联成曲线,即为ROC曲线
判定方法: ➢ 曲线的各点中,距Y轴顶点直线距离最近的一点,即为 正常值的最佳临界值。
➢ ROC曲线 ➢ 似然比的应用 ➢ 提高敏感度或特异度方法
一、ROC曲线的应用 ROC曲线(receiver operator characteristic curve)
又称受试者工作特征曲线,在诊断性试验 中应用的目的有两个:
➢ 1、用于正常值临界点的选择 ➢ 2、用于优选性质类似的诊断性试验
表10-5 +LR和验前概率与验后概率的关系
*表中数据均为验后概率(%)
由上表可知:如果阳性似然比较高,即使验前概率在较 低情况下,验后概率也会有很大的增长
表10-6 部分常见病、诊断性试验结果的阳性似然比(1)
接下页
表10-6 部分常见病、诊断性试验结果的阳性似然比(2)
我国诊断性试验的研究不断发展
➢ 1985~1995年中华系列杂志中,共发表诊断性 试验的论著50篇
➢ 1996~2000年中华检验医学杂志,共发表诊断 性试验论著111篇
➢ 2001~2007年中华医学会6种核心杂志中共检出 诊断性试验的论著5l篇
近10年来快速诊断性试验(rapid diagnostic tests,RDTs) 在热带病研究中发展迅速
表10-3 缺血性贫血患者血清铁蛋白检查结果
SEN=731/809=90.4% SPE=1500/1770=84.7% +LR=SEN/ (1-SPE)=5.9

诊断试验研究范文

诊断试验研究范文

诊断试验研究范文
诊断试验研究通常包括四个主要步骤:设计、数据收集、数据分析和结果解释。

设计阶段考虑了研究问题、目标受众、样本大小和研究类型等因素。

数据收集阶段涉及选择适当的研究对象,并采集他们的病例资料、实验室测试结果和诊断结果等数据。

数据分析阶段使用统计方法来评估测试的准确性和可靠性。

结果解释阶段则根据数据分析的结果,对诊断测试的准确性和可靠性进行评估,并推导出结论。

在诊断试验研究中,最常用的评估指标是敏感性和特异性。

敏感性是指在有疾病的个体中正确识别出该疾病的能力,即真阳性率。

特异性是指在无疾病的个体中正确排除该疾病的能力,即真阴性率。

除了敏感性和特异性,还有其他指标,如阳性预测值和阴性预测值,用于评估测试结果的准确性。

诊断试验研究也可以进一步应用不同统计方法来验证测试的准确性。

接收者操作特征曲线(ROC曲线)是一种常用的统计工具,用于评估和比较不同测试的准确性。

ROC曲线显示了敏感性和特异性之间的关系,并使用曲线下面积(AUC)作为评估指标。

AUC的值介于0.5和1之间,值越接近1,表示测试的准确性越高。

需要注意的是,诊断试验研究的结果可能受到多种因素的干扰,如样本选择偏倚、采样误差和信息偏倚等。

因此,在诊断试验研究中,还需要进行一些控制措施,如随机化、对照组设计和盲法等,以减少这些干扰因素的影响。

总之,诊断试验研究是一种重要的研究方法,用于评估医学诊断测试的准确性和可靠性。

通过设计、数据收集、数据分析和结果解释等步骤,
可以为医生和研究人员提供有关诊断测试的科学依据,从而改善诊断治疗的准确性和效果。

7.非随机实验性研究、诊断性试验及动物实验的质量评价工具

7.非随机实验性研究、诊断性试验及动物实验的质量评价工具

•循证理论与实践 •Meta 分析系列之七:非随机实验性研究、诊断性试验及动物实验的质量评价工具曾宪涛,庄丽萍,杨宗国,董圣杰[中图分类号] R4 [文献标志码] A [文章编号]1674-4055(2012)06-0496-04基金项目:湖北省教育科学“十二五”规划2012年度重点课题(2012A050),湖北医药学院2011年度优秀中青年科技创新团队项目(2011 CZX01)作者单位:442000 十堰,湖北医药学院附属太和医院口腔医学中心(曾宪涛);复旦大学附属肿瘤医院中西医结合科 上海医学院肿瘤学系(庄丽萍);复旦大学附属公共卫生临床中心中医科(杨宗国);苏州大学附属第一医院骨科(董圣杰)通讯作者:董圣杰,E-mail:dongshengjay@ doi :10.3969/j.1674-4055.2012.06.003非随机实验性研究(non-randomized experimental study )和诊断准确性试验的Meta 分析是临床研究重要组成部分,而临床前的动物实验的Meta 分析也日渐得到重视,其结论已成为循证决策的依据之一。

在前面的章节中,我们已对随机对照试验[1]及观察性研究[2]的质量评价工具进行了简介,现对较为常用的或推荐使用的非随机实验性研究、诊断准确性试验及动物实验的评价工具进行简介。

1 非随机实验性研究1.1 M I N O R S 条目 非随机对照试验方法学评价指标(methodological index for non-randomized studies ,MINORS )[3]是由法国外科医师Slim 等在2007年全面回顾文献及专家共识的基础上制定的临床干预研究的质量评价工具,特别适用于外科非随机对照干预性研究(non-randomized surgical studies )质量的评价。

评价指标共12条,每一条分为0~2分。

前8条针对无对照组的研究,最高分为16分;后4条与前8条一起针对有对照组的研究,最高分共24分。

诊断试验的评价和ROC分析

诊断试验的评价和ROC分析

诊断试验的评价和ROC分析诊断试验是一种常用的医学检验方法,用于确定患者是否患有某种疾病。

然而,单纯通过试验结果判断是否患病往往并不准确。

因此,我们需要评价诊断试验的准确性,并使用ROC分析来量化其性能。

1. 诊断试验的评价指标为了评估诊断试验的性能,我们需要引入以下四个指标:敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值。

敏感度(Sensitivity)是指在真正患病的人中,试验能正确诊断出疾病的比例。

敏感度越高,表示试验具有较好的疾病检测能力。

特异度(Specificity)是指在真正健康的人中,试验能正确排除疾病的比例。

特异度越高,表示试验具有较好的非患病排除能力。

阳性预测值(Positive Predictive Value)是指在试验为阳性的情况下,患者真正患病的概率。

阳性预测值越高,表示试验结果与患病状态的相关性越高。

阴性预测值(Negative Predictive Value)是指在试验为阴性的情况下,患者真正健康的概率。

阴性预测值越高,表示试验结果与健康状态的相关性越高。

2. ROC曲线和AUC值为了综合评价诊断试验的准确性,我们引入了ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)和AUC值(Area Under Curve)。

ROC曲线是以敏感度为纵轴,以1-特异度为横轴绘制的曲线。

曲线上每一个点表示了在不同阈值下的敏感度和特异度。

ROC曲线越靠近左上角,表示试验性能越好。

AUC值是ROC曲线下面积的数值,范围在0.5到1之间。

AUC值越接近1,表示试验具有较高的准确性。

3. 如何进行ROC分析进行ROC分析通常需要以下步骤:(1)收集样本数据:包括疾病阳性和阴性样本,以及其相应的试验结果。

(2)计算敏感度和特异度:根据试验结果计算敏感度和特异度,并绘制ROC曲线。

(3)计算AUC值:根据ROC曲线计算AUC值。

(4)选择最佳阈值:根据需求和实际情况,选择最佳的阈值以平衡敏感度和特异度。

诊断试验评价简介

诊断试验评价简介

3. 似然比(likelihood ratio, LR):
患者人群中试验结果的概率与无病人群中试验结果 概率之比。
(1)阳性似然比(positive likelihood ratio,LR(+)): 即真阳性率与假阳性率之比值。是说明病人中出现某
种检测结果阳性的概率是非病人的多少倍。
a/(a+c)
似然比在临床诊断中有实用价值。当知道了 某诊断试验的阳性似然比,并了解到所诊断疾病 的患病率,就可计算在不同患病率情况下该试验 的预测值。
4.预测值(Predictive value,PV) 是根据诊断试验的结果来估计患病和不患病的 可能性大小。 阳性预测值: 表示阳性结果中真正患病的概率。
阴性预测值: 表示阴性结果中真正未患病的概率。
Sp=[d/(b+d )]×100%=d/ND
常用评价指标的计算
2.假阳性率(FPR, α):亦称误诊率,指非患 者错判为阳性的概率。 α=[b/(b+d)] ×100%=1 - Sp 假阴性率(FNR, β):亦称漏诊率,指患者
错判为阴性的概率。 β=[c/(a+c)] × 100%=1-Se
[12-3] 某医院收治急性心前区疼痛疑诊急性心肌梗 死患者360例。为研究血清磷酸肌酸激酶(CPK)对急 性心肌梗死的诊断价值,在经冠脉造影或心电图(金 标准)确诊的基础上,同步检测患者CPK,设诊断异 常界值为≥80u/L,结果见表12-2。试分析其Se与Sp。
诊断试验评价简介
学习目标
1.了解诊断试验的评价方法及常用指标 2. 了解ROC曲线的应用 3. 能够运用统计软件进行ROC曲线分析
问题提出
(1)什么是诊断试验? (2)诊断试验的常用评价指标?

诊断试验方法的评价

诊断试验方法的评价
性)+真阴性/(假阴性+真阴性)] ×100% = 1/4[205/(205+29)+37/(31+37)+205/(205+31)+37/(29+37)] ×100% = 1/4[205/234+37/68+205/236+37/68 ] ×100% = 71.24 %
③ Kappa值= ( P0-Pc)/(1-Pc) P0= (a+d)/ (a+b+c+d) =(205+37)/302 = 0.8013 Pc={[ (a+b) (a+c)/ (a+b+c+d)]+[ (c+d) (b+d)/ (a+b+c+d)]}/ (a+b+c+d) = [(236×234)/302+(66×68)/302]/302 = (55224+4488)/91204 = 0.6547 Kappa = (0.8013-0.6547)/(1-0.6547)= 0.1466/0.3453 = 0.4246 由于 0.40 <Kappa< 0.74,表示两种试验的一致性程度为一般,因此,甲胎蛋白检测作
诊断试验方法(fāngfǎ)的 评价
2021/11/11
第一页,共28页。
用于临床疾病诊断的试验方法很 多,而且随着科学技术的发展,特别 (tèbié)是医学、分子生物学、电子计 算机技术的发展,越来越多的新诊断 试验方法被应用于临床。
第二页,共28页。
评价(píngjià)一种新的诊断试验方 法的基本程序是与诊断某病的金标准 作盲法 和同步 比较
倍数,表明诊断试验结果呈阴性时患病与不患病的比例,其 比值越小,试验的诊断价值越高。
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27
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。
15
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。
16
从以上2组数据可以看出:
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
14
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)
21
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

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
8 0
20
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
5
二、评价诊断性试验的条件
3。列出四格表
标准诊断 有病 诊 断 性 试 验 无病
+
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
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
6)
2。诊断性试验指标的临床意义

稳定的指标:敏感性、特异性、+LR、-LR (是最重要的指标)

相对稳定的指标:准确性 不稳定的指标:阳性预测值、阴性预测值、 患病率
11
不稳定指标及其影响因素
现举例说明不稳定指标及其影响因素:某地运动 员有胸前区疼痛史者195例,分别作运动心 电图及冠状动脉造影,结果如表1:
9
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。
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
19
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:
冠状动脉狭窄>75%(金标准)
运动心电图
+ -
是 55(a) 49(c) 104
否 7( b) 84(d) 91
62 133 195
12
SEN=a/(a+c)=55/104=53% SPE=d/(b+d)=84/91=92% ACC=(a+d)/(a+b+c+d)=55+84/195=71% +PV=a/(a+b)=55/62=89% -PV=d/(c+d)=84/133=63% PREV(冠状动脉狭窄) =(a+c)/(a+b+c+d)=104/195=53% +LR=SEN/(1-SPE)=0.53/(1-0.92)=6.6 -LR=(1-SEN)/SPE=(1-0.53)/0.92=0.51 阳性率=(a+b)/(a+b+c+d)=62/195=31%
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
7
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)
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来自 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
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
例如:专科门诊开展肾动脉造影检查青年高血压病, 或血红蛋白电泳检查长期贫血患者,则阳性率较高, 价值较大。
上述试验用于基层医院,检查一般的高血压及贫血
病人,则阳性率很低,开展后使用价值不大。
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4. 诊断性试验的重复性及其临床意义是否明确?
重复性(Reproducibility)又称精密性 (Precision)或可靠性(Reliability)。如多 次测定同一标本结果接近,说明测定数值稳定, 表明仪器性能好,操作技术熟练,方法可靠。可 通过试验室质控来保证重复性。 5. 诊断性试验所确定的正常值是否合理、可靠? (1)正常值的含义不同,可直接影响正常值的 数据。正态分布的正常值,可用Ⅹ±2SD表示, 它包括正常值的95%;据此100例健康人,经两种 检查后,健康人只有90例(0.952=0.90),作五 种检查后健康人只有77例(0.955=0.77),这种 正常的表示显然有不确切的一面。 非正态分布的正常值用中位数、正常范围或95% 30 百分位法表示。
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
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