灵敏度 特异性及计算公式
灵敏度计算公式
灵敏度计算公式
灵敏度的计算公式通常用以下给出的公式表示：
Sensitivity=Sp/(Sp+Np)。
其中，Sensitivity表示灵敏度，Sp表示阳性预测中的真实阳性，Np
表示阴性预测中的假阳性。
灵敏度是一种衡量模型预测能力的指标，反映模型能够正确检测出真
实阳性样本的能力。
它代表模型能够在阳性样本中检测出来的正确率，也
就是模型对真实阳性样本的检测能力。
灵敏度越高，模型的分类能力越强，说明模型越精准地检测到真实阳性样本。
通常，灵敏度与特异度是相互影
响的，也就是说，模型设置分类更严格，灵敏度越高，特异度越低，反之
亦然。
临床试验公式
临床试验公式
临床试验公式有很多，以下是一些常见的公式：
1. 样本量计算公式：n=Z²σ²/d²，其中n为样本量，Z为统计量，σ为标准差，d为允许误差。
2. 诊断试验临床灵敏度计算公式：灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）×100%。
3. 诊断试验临床特异度计算公式：特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数）×100%。
4. 诊断试验临床准确度计算公式：准确度=（真阳性人数+真阴性人数）/（真阳性人数+真阴性人数+假阳性人数+假阴性人数）×100%。
5. 诊断试验约登指数计算公式：约登指数=灵敏度+特异度-1。
这些公式在临床试验中经常使用，但具体使用哪个公式需要根据试验的目的和设计来确定。
灵敏度与特异性在临床诊断中的比较研究
灵敏度与特异性在临床诊断中的比较研究在医疗领域，诊断正确率是医生需要不断提高的技能。
为了达到正确诊断的效果，医生需要依靠各种检测项目，这些检测项目能够给出被诊断疾病可能存在的指标，帮助医生快速判断一个患者是否患病。
这些指标包含了诊断的灵敏度和特异性。
灵敏度和特异性是医学界常常提到的两个意义重大的术语。
前者用来描述结果中正常人不被诊断为患者的情况，后者用来描述结果中患病的人被正确地识别出来的情况。
灵敏度和特异性的比较研究能够为医生提高诊断准确率提供重要的参考。
一、灵敏度与特异性的定义和计算灵敏度是一个指标，用来表示所有“患者”中被诊断出疾病的百分比。
也就是说，当真正的患者接受测试时，测试可以有多大的概率诊断出患者的疾病。
根据这个定义，我们可以得出以下的计算公式：Sensitivity = TP / (TP + FN)其中，TP表示真正阳性（True Positive），指得是患者在测试中显示出阳性反应的情况。
FN表示假阴性（False Negative），指得是患者在测试中显示出阴性反应的情况，但实际上患有疾病。
特异性是另一个指标，用来表示所有“健康人”中得出“健康”的百分比。
也就是说，如果测试能够准确地排除那些没有疾病的人，那么测试的特异性就很高。
类似于灵敏度的计算方式，特异性计算的公式如下：Specificity = TN / (TN + FP)其中，TN表示真正阴性（True Negative），指得是健康人在测试中显示出阴性反应的情况。
FP表示假阳性（False Positive），指得是健康人在测试中显示出阳性反应的情况，但实际上没有患有疾病。
二、灵敏度和特异性的比较灵敏度和特异性二者往往是相互对立的。
如果测试要求更加谨慎通过，那么会减少假阳性，从而提高特异性；如果测试要求放宽，就会增加假阳性，导致灵敏度更高。
因此，通常灵敏度和特异性是一个均衡的关系。
在不同的测试技术下，人们为了达到预期的诊断准确率会在不同的灵敏度和特异性之间权衡，确定一个最适合的折中点。
临床检验方法学评价常用指标
临床检验方法学评价常用指标1. 灵敏度（Sensitivity）：灵敏度是评价检验方法对阳性样本的检出能力的指标。
灵敏度越高，方法对阳性样本的检出能力越强。
灵敏度可以计算为真阳性（TP）与真阳性（TP）加假阴性（FN）之和的比值，即Sensitivity = TP / (TP + FN)。
2. 特异度（Specificity）：特异度是评价检验方法对阴性样本的排除能力的指标。
特异度越高，方法对阴性样本的排除能力越强。
特异度可以计算为真阴性（TN）与真阴性（TN）加假阳性（FP）之和的比值，即Specificity = TN / (TN + FP)。
3. 准确性（Accuracy）：准确性是评价检验方法的全面评估指标，它反映了方法对阳性和阴性样本的准确判断程度。
准确性可以计算为真阳性和真阴性的总数与总样本数的比值，即Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。
4. 阳性预测值（Positive Predictive Value，PPV）：阳性预测值是评价检验方法阳性结果的可靠性和准确性的指标。
阳性预测值可以计算为真阳性与真阳性加假阳性之和的比值，即PPV = TP / (TP + FP)。
5. 阴性预测值（Negative Predictive Value，NPV）：阴性预测值是评价检验方法阴性结果的可靠性和准确性的指标。
阴性预测值可以计算为真阴性与真阴性加假阴性之和的比值，即NPV = TN / (TN + FN)。
6. 阈值（Cutoff）：阈值是评估检验方法的一个重要参数，它决定了是否将一个样本判定为阳性或阴性。
阈值的选择需要综合考虑方法的特性和实际需求，并通过临床试验和验证来确定。
7. 灵敏度曲线（ROC curve）：灵敏度曲线是以灵敏度为纵轴，1-特异度为横轴绘制的曲线。
灵敏度曲线可以用来评价检验方法在不同阈值下的灵敏度和特异度，并确定最佳的阈值。
试验灵敏度计算公式
试验灵敏度计算公式在我们探索科学的奇妙世界时，经常会碰到各种需要精确计算和衡量的情况，其中试验灵敏度的计算就是一个相当重要的环节。
那什么是试验灵敏度呢？简单来说，试验灵敏度就是衡量一个试验能够准确检测出目标物质或现象的能力。
比如说，医生给咱们做的各种检查，像是验血、验尿，其实背后都涉及到灵敏度的问题。
灵敏度高，就能更容易发现潜在的问题；灵敏度低，可能就会让一些小毛病藏着掖着，发现不了。
咱们来聊聊试验灵敏度的计算公式。
一般来说，试验灵敏度的计算公式是：真阳性数÷（真阳性数 + 假阴性数）× 100% 。
这里面的“真阳性数”指的是确实有病而且被检测出来有病的数量；“假阴性数”则是有病但没被检测出来有病的数量。
我给您举个例子吧，就说前段时间我去医院体检。
医生安排我做了一项关于某种疾病的检测。
后来我发现，总共有 100 个人做了这个检测，其中有 80 个人真的有这个病，而且被检测出来了，这就是真阳性数。
但是还有 5 个人明明有病，却没被检测出来，这 5 个人就属于假阴性数。
按照咱们刚才说的公式，这个检测的灵敏度就是80÷（80 + 5）× 100% ，算下来大约是 94.12% 。
这就说明这个检测方法在检测这种疾病的时候，灵敏度还是挺高的，能比较准确地把有病的人给找出来。
在实际应用中，试验灵敏度的计算可不是随便玩玩的。
比如说在食品检测里，如果检测某种有害物质的灵敏度不够高，就可能让一些不合格的食品流入市场，危害咱们的健康。
再比如在环境监测中，如果对某种污染物的检测灵敏度不行，可能就没办法及时发现环境的恶化，等到问题严重了才察觉，那可就麻烦大了。
而且啊，试验灵敏度可不是一成不变的。
它会受到很多因素的影响。
比如说检测方法本身的特点，有的方法天生就更灵敏；还有检测设备的精度，好的设备自然能提高检测的准确性；另外，操作人员的技术水平也很关键，要是操作不熟练或者不规范，也可能影响试验的灵敏度。
诊断中的灵敏度、特异度、假阳性率、假阴性率
該工具可以是Clinical Symptom/Sign, laboratory Test,or other Diagnostic Tools.A : True PositiveB : False PositiveC : False NegativeD : True Negative我們可以得到：四个常用统计变量之间的换算关系：靈敏度 Sensitivity (Sen.) = P(Positive|Disease) = A / (A + C)假阴性率：FN = P(Negative|Disease) = C / (A + C)Sensitivity + FN = 1特異度 Specificity (Spe.) = P(Negative|Non-Disease) = D / (B + D) 假阳性率：FP = P(Positive|Non-Disease) = B / (B + D)Specificity + FP = 1一個診斷工具不會同時具有良好的Sensitivity & Specificity通常Sensitivity好的工具Specificity會較差，而Specificity好的工具Sensitivity較差。
2．将某项诊断工具在某人群中开展疾病检测的意义评价：Sensitivity（以下簡稱Sen.）與Specificity（以下簡稱Spe.）是對診斷工具而言的。
然而對病人而言，重要的不是診斷工具的Sen.與Spe.而是該診斷結果對病人的意義。
亦即：陽性預測值Positive Predictive Value (PPV.)與陰性預測值Negative Predictive Value (NPV.)所謂的陽性預測值，就是檢查結果是陽性，而確實是得病而不是偽陽性的機率。
而陰性預測值，就是檢查結果是陰性，而確實沒有得病而不是偽陰性的機率。
注意：核心影响因素，就是该疾病在特定人群中的盛行率。
1.灵敏度(sensitivity)是试验判断为阳性人数占真正有病人数
1．灵敏度(sensitivity)是试验判断为阳性人数占真正有病人数的比例。
又叫真阳性率(true positive rate, TP)或者有病阳性率(positive in disease, PID)。
其计算公式为:灵敏度=a/(a+c)。
2．特异度(specificity)是实验结果判断为阴性人数占真正无病人数的比例。
又叫真阴性率(true negative rate, TN)或无病阴性率(negative in health, NIH)。
特异度=d/(b+d)。
3．假阴性率(false negative rate, FN)也叫漏诊率，是指真正有病但被试验判断为阴性的人数占有病者的比例。
是与灵敏度相对应的。
即灵敏度=1-假阴性率=c/(a+c)。
4.假阳性率(false positive rate, FP)也叫误诊率。
是指真正无病但被实验诊断为阳性的人数占无病者的比例。
是与特异度相对应的。
特异度=1-假阳性率=b/(b+d)。
5.阳性预测值(positive predictive value)是在诊断试验阳性的受试者中，标准诊断有病的病例（真阳性）所占的比例。
a/(a+b)
6.阴性预测值则(negative predictive value)是在诊断试验为阴性的受试者中，标准诊断证实无病的受试者（真阴性）所占的比例。
d/(c+d)
7.总符合率（准确率）
(a+d)/(a+b+c+d)。
诊断实验评估指标-灵敏度（sensitivity）特异度（specificity）准确度（。。。
诊断实验评估指标-灵敏度（sensitivity）特异度（specificity）准确度（。
在临床上经常会⽤到诊断试验的⼿段，⽤于疾病诊断、病⼈随访或疗效监测等。
判断某⼀诊断试验的结果是否真实、可靠，是否具有实⽤性，从⽽确定合理的医疗决策。
⼀项诊断试验需要具备能正确的鉴别患病和未患病的能⼒，以反映患病实际情况的准确程度，这其中涉及到⼏个重要概念：灵敏度（sensitivity）、特异度（specificity）、准确度（accuracy）、阳性预测值以及阴性预测值。
希望⼤家能够准确理解以上5个重要指标，并通过以下模拟试题练习加深理解。
模拟试题：⼀项胃癌临床诊断试验受试⼈数是200⼈，实际情况为50⼈患胃癌，150⼈正常；诊断结果显⽰，有160⼈正常，40⼈诊断为胃癌，⽽这40⼈当中实则仅有35⼈真正患癌。
请根据数据判断该项诊断试验的灵敏度（sensitivity）、特异度（specificity）、准确度（accuracy）、阳性预测值以及阴性预测值。
其实，这5个指标在也适⽤于评价我们call变异所⽤的软件效能。
⽐如：全基因组测序进⾏SNV检测时使⽤了2个软件： GATK和MuTect，共检出1300个变异，其中GATK检出1000个SNV，MuTect检出1100个SNV，共有SNV是800个；经过⽬标区域测序进⾏验证后，发现共有的800个突变均得到验证， GATK特有的SNV有80个得到验证，MuTect特有的SNV有150个得到验证（假定经过⽬标区域测序验证成功的SNV即为真实存在的突变）。
请计算MuTect软件的以上5个指标。
灵敏度（Sensitivity，也称为真阳性率）是指实际为阳性的样本中，判断为阳性的⽐例（例如真正有⽣病的⼈中，被医院判断为有⽣病者的⽐例），计算⽅式是真阳性除以真阳性+假阴性（实际为阳性，但判断为阴性）的⽐值（能将实际患病的病例正确地判断为患病的能⼒，即患者被判为阳性的概率）；特异度（Specificity，也称为真阴性率）是指实际为阴性的样本中，判断为阴性的⽐例（例如真正未⽣病的⼈中，被医院判断为未⽣病者的⽐例），计算⽅式是真阴性除以真阴性+假阳性（实际为阴性，但判断为阳性）的⽐值（能正确判断实际未患病的病例的能⼒，即试验结果为阴性的⽐例）。