灵敏度、特异度
如何提高 RT-PCR 反应的灵敏度与特异性
如何提高 RT-PCR 反应的灵敏度与特异性
1.首先确定模板RNA 完整性好，无DNA 污染。
2.RNA 模板中不应含有扩增反应抑制剂。
3.为了防止模板降解，在反应体系中加入RNase 抑制剂RNasin。
4.使用适量的模板RNA，模板量太多会降低特异性，太少会导致扩增不出条带或条带太弱。
5.若模板中有二级结构，可通过提高逆转录反应温度来提高扩增效果。
6.设计引物时，避免在引物3’端含有互补序列，避免形成内部发卡结构。
深圳安培生物科技有限公司，是一家具有核心的技术实力、壹流的经营管理水平和完善的市场销售体系的生物高科技企业。
总部设在广东，服务面向全国。
安培生物集进口试剂、实验室耗材销售、技术服务与合约开发为一体的专业化高科技公司，旨在为生命科学的发展提供壹流的产品与服务。
本公司建立了涵盖分子生物学、细胞生物学、免疫学、信号传导和神经科学等领域的产品供应线，在各个领域内向用户提供世界前沿水平和质量稳定的产品，安培生物致力于为广大的科研机构、高等院校等优质客户提供优质的产品、技术支持与服务。
关于临床指标的敏感性和特异性
敏感性(sensitivity) = TP/
（TP+FN）*100% 通俗地讲敏感性就是有病的里面能检测出多少（不漏诊概率）
特异性(specificity) =TN/
(TN+FP)*10 0% 通俗地讲特异性就是没病的里面能排除多少（不误诊概率）备注：敏感性和特异性的算法中的分母都是金标准诊断的有病或者无病的病例数
同一个指标，一般敏感性越高，则特异性越低；反之特异性越高，则敏感性越低。
通俗地讲就是降低漏诊率将会提高误诊率；反之降低误诊率势必会增加漏诊率
一般会在两者中间找到一个合适的平衡点，以兼顾敏感性和特异性。
阳性预测值(positive predictive value,PPV)= TP/(TP+FP)* 100% 通俗地讲就是某诊断实验室说有病的人中有多少是真的有病的
阴性预测值(negative predictive value,NPV) =TN/(TN+F N)*100%
通俗地讲就是某诊断实验室说没病的人中有多少是真的没病的
备注：PPV 和NPV的算法中的分母都是某诊断实验室诊断的有病或者无病的病例
总符合率
=(TP+TN)/(T P+FP+TN+F N)*100%。
流行病学模型评估与卫生统计学基础灵敏度与特异度分析
流行病学模型评估与卫生统计学基础灵敏度与特异度分析流行病学模型评估是指通过使用统计学方法，对特定流行病学模型的性能进行评估和分析的过程。
在流行病学研究中，模型评估是非常重要的一步，它能够帮助研究人员确定模型的可靠性和适用性。
而在流行病学模型评估中，基础灵敏度与特异度分析是其中重要的一部分内容。
在开始详细说明基础灵敏度与特异度分析之前，先来了解一下流行病学模型的定义。
流行病学模型是指通过对疾病传播机制、传染源、宿主、环境等因素进行建模，以达到预测和控制疾病传播的目的。
它可以通过收集和分析大量的流行病学数据，利用统计学方法和计算机模拟等手段，对疫情发展趋势进行预测，从而为公共卫生干预提供科学依据。
而在对流行病学模型进行评估时，灵敏度与特异度则是两个非常重要的指标。
灵敏度(Sensitivity)是指当真正患病者中的一个人被正确地识别为患病者的概率。
特异度(Specificity)是指当真正未患病者中的一个人被正确地识别为未患病者的概率。
可以将其公式化为：灵敏度 = 真正患病者中被正确识别为患病者的人数 / 真正患病者总数特异度 = 真正未患病者中被正确识别为未患病者的人数 / 真正未患病者总数灵敏度与特异度是评估流行病学模型性能的重要指标之一。
它们可以帮助评估模型在识别和判定疾病时的准确性和可靠性。
高灵敏度意味着模型能够尽可能地准确识别出真正患病者，而高特异度则意味着模型能够尽可能地准确识别出真正未患病者。
这两个指标的综合表现，可以反映模型对于真实流行病学数据的拟合情况和预测能力。
在进行灵敏度与特异度分析时，研究人员通常会利用已有的流行病学数据，将其按照一定的标准进行分类，得到真正患病者和真正未患病者的数据。
然后，将得到的数据与模型的预测结果进行对比，统计出在不同预测阈值下的灵敏度和特异度值。
最终，通过绘制ROC曲线图，可以直观地表示出不同阈值下灵敏度与特异度之间的关系。
总之，流行病学模型评估是一个重要的研究步骤，而灵敏度和特异度则是其中关键的评估指标。
诊断性试验的评价标准
诊断性试验的评价标准诊断性试验是评估一种诊断测试的准确性和可靠性的重要手段。
在临床实践中，正确的诊断结果对于患者的治疗和预后具有重要的指导意义。
因此，对于诊断性试验的评价标准具有至关重要的意义。
本文将从准确性、可靠性、灵敏度和特异性等方面对诊断性试验的评价标准进行探讨。
首先，准确性是评价诊断性试验的重要指标之一。
准确性包括阳性预测值和阴性预测值。
阳性预测值是指在所有被试验对象中，真正患病者被诊断为患病的比例，而阴性预测值是指在所有被试验对象中，真正非患病者被诊断为非患病的比例。
准确性高意味着诊断性试验能够准确地识别出患病者和非患病者，对于临床诊断具有重要的指导意义。
其次，可靠性是评价诊断性试验的另一个重要指标。
可靠性包括重复性和稳定性。
重复性是指在相同条件下，同一检测者对同一被试验对象进行多次测试，结果之间的一致性程度。
稳定性是指在不同条件下，不同检测者对同一被试验对象进行测试，结果之间的一致性程度。
可靠性高意味着诊断性试验具有较好的重复性和稳定性，能够提供可靠的诊断结果。
此外，灵敏度和特异性也是评价诊断性试验的重要指标之一。
灵敏度是指在所有真正患病者中，被试验对象被诊断为患病的比例。
特异性是指在所有真正非患病者中，被试验对象被诊断为非患病的比例。
灵敏度高意味着诊断性试验能够准确地识别出患病者，而特异性高意味着诊断性试验能够准确地识别出非患病者。
灵敏度和特异性是相互矛盾的指标，提高灵敏度可能会降低特异性，反之亦然。
因此，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡。
综上所述，诊断性试验的评价标准包括准确性、可靠性、灵敏度和特异性等方面。
在进行诊断性试验时，需要综合考虑这些指标，选择合适的评价方法，以确保诊断性试验能够提供准确可靠的诊断结果，为临床诊断和治疗提供科学依据。
roc 曲线原理
roc 曲线原理
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评估分类器性能的可视化工具。
它的基本原理是将连续变量设定出多个不同的临界值，并在每个临界值处计算出相应的灵敏度和特异度。
然后，以灵敏度为纵坐标，以1-特异度为横坐标，将这些点连接起来形成曲线。
灵敏度，也称为真阳性率，是指受患病者中被某种诊断方法检出阳性的百分率。
特异度，也称为真阴性率，是指无病者中被某诊断方法检出阴性的百分率。
这两个指标都是评估分类器性能的重要指标，但它们之间存在权衡关系，即提高灵敏度可能会降低特异度，反之亦然。
ROC曲线能够同时反映灵敏度和特异度的变化情况，从而全面评估分类器的性能。
曲线越靠近左上角，表示分类器的性能越好，即能够在保证较高灵敏度的同时，也保持较高的特异度。
当曲线与坐标轴重合时，表示分类器的性能最差，即无法正确区分病例与非病例。
在实际应用中，我们通常会选择一个阈值，使得分类器在该阈值下的性能最优。
这个阈值通常是通过计算ROC曲线下的面积（AUC）来确定的，AUC值越大，表示分类器的性能越好。
总之，ROC曲线是一种直观、有效的评估分类器性能的工具，它通过绘制灵敏度和特异度的变化曲线，帮助我们全面了解分类器的性能，并选择最优的阈值进行实际应用。
分别计算血清T4和垂体TSH并联和串联使用时的灵敏度和特异度——流行病作业
一、分别计算血清T4和垂体TSH并联和串联使用时的灵敏度和特异度。
(1)血清T4与垂体TSH并联实验 (1)血清T4与垂体TSH串联实验 (2)二、与各单项试验的检测结果相比，联合试验的灵敏度和特异度有何变化？ (2)三、患病率相关 (2)一、分别计算血清T4和垂体TSH并联和串联使用时的灵敏度和特异度。
1.血清T4实验血清T4实验甲状腺功能低下正常人数合计病人数故血清T4实验灵敏度为22/27*100%=81.5%特异度为86/93*100%=92.5%2.垂体TSH实验垂体TSH实验甲状腺功能低下正常人数合计阴性 3 90 91特异度为90/93*100%=96.8%3.血清T4与垂体TSH并联实验并联实验甲状腺功能低下正常人数合计阴性 2 85 87故血清T4与垂体TSH并联实验的灵敏度为25/27*100%=92.6%特异度为85/93*100%=91.4%4.血清T4与垂体TSH串联实验正常人数合计串联实验甲状腺功能低下病人数故血清T4与垂体TSH并联实验的灵敏度为21/27*100%=77.8%特异度为92/93*100%=98.9%二、与各单项试验的检测结果相比，联合试验的灵敏度和特异度有何变化？1.并联实验即平行试验，是指同时应用多项实验时，其中只要有一项阳性即判为阳性。
由前面计算可知单行血清T4实验以及垂体TSH实验灵敏度分别为81.5%及88.9%，而其并联实验灵敏度为92.6%，故并联实验灵敏度提高，甲状腺功能低下漏诊率降低、阴性预测值升高；而单行血清T4实验以及垂体TSH实验特异度分别为92.5%及96.8%，而其并联实验灵敏度为91.4%，故并联实验特异度降低，甲状腺功能低下误诊率升高、阳性预测值降低。
故当几种方法的灵敏度均不理想或急需作出诊断或医生希望尽可能发现病人、漏诊后果严重时才采用此方法。
2.串联实验即系列实验，是指一次应用多项试验，当所有试验均为阳性时才判为阳性。
诊断性试验的评价指标
真实性： 敏感度（Sen）、特异度（Spe）、误诊率、
阳性预测值、阴性预测值、假阴性率、假阳性 率、似然比、符合率、准确度。 可靠性：
方法的差异、个体差异、观察者变异 收益：
预测值、成本效益分析
诊断试验评价的指标
真实性（validity） 测量值与实际值相符合的程度,亦称效度，又称准确性
_ a b
准确度＝
abcd
4.似然比(likelihood ratio, LR)
★是同时反映灵敏度和特异度 的复合指标
★似然比俞大、诊断价值也俞 大
◈阳性似然比：
诊断试验结果的真阳性率与 假阳性率之比
真阳性率 灵敏度 LR 假阳性率 1 特异度
◈阴性似然比
诊断试验结果的假阴性率与真 阴性率之比
LR
假阴性率 真阴性率
1
灵敏度 特异度
预测值
◈阳性预测值（positive
predictive value）：是指筛检试
验阳性者患目标疾病的可能性，即
用金标准诊断为“无病”者所占的
比例。 阳性预测值
A 100%
A B
◈阴性预测值（negative
predictive value）：是指筛检试
特异度 D 100% BD
假阳性率
◈假阳性率(false positive rate)(误诊率、第 一类错误)
即实际无病，但根据该诊断标准被 定为有病的百分率
假阳性率
B
B D
100%
3.准确度（AC）
也称符合率（agreement reat）,真阳性和 真阴性者在总检查例数中的比例。反应了真确 诊断患者与排除病人的能力。
病的百分率
Sensitivity Specificity PPV NPV
患病率越高，阳性预测值越高，阴性预测值越低
The higher the prevalence, the higher the PPV, and the lower the NPV
思考题1
某甲自美国来中国工作，海关体检时发现HIV阳性。
经向医院咨询，发现所用检测方法灵敏度与特异度 均为99.9%。若你是他的医生，你应该告诉他：
1000000
0.1% Prevalence
如果人群阳性率是10%又怎么样？
HIV + HIV Total
Test +
Test Total
99900 100 100000
99.9% 灵敏度
Sensitivity
900 899100 900000
99.9% 特异度
Specificity
100800 899200
结核病病例定义
Use TST for TB case definition
非病例
Not Cases
疑似病例
Suspect
可能病例
Probable
确诊病例
Confirmed
特异度 Specificity 灵敏度 Sensitivity
检测结果是否“可靠”？ How “reliable” is the
70
68/70 特异度
Specificity
100
灵敏度和特异度 Sensitivity & Specificity
灵敏度=P (检测+ | 疾病+)
Sensitivity = P (test+ | disease+)
特异度=P (检测- | 疾病-)
Specificity = P (test- | disease-)