诊断试验
常用诊断试验评价指标计算及意义
似然比(likelihood ratio, LR) 是反映真实性的一种 指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即有 病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一 概率的比值。该指标全面反映筛检试验的诊断价值，且 非常稳定。似然比的计算只涉及到灵敏度与特异度，不 受患病率的影响。
诊断试验的评价指标
诊断试验（diagnostic test）
诊断试验是把可疑有病但实际无病的人 与真正的病人区分开来的过程。
一、筛检或诊断试验的真实性评价
金标准
特 定 人 群
病人
非病 人
待评价筛 查方法
阳 性 阴 性
阳性
阴性
评价指标
（一）真实性评价
• 测量值与真实值的符合程度。 • 灵敏度 、特异度、漏诊率、误诊率、正确诊
阳性似然比即正确判断阳性的可能性是错 判阳性可能性的倍数。此值愈大，此诊断 方法愈好
阳性似然比=a（a+c）/b（b+d）
阴性似然比即错判断阴性的可能性是正确 判断阴性的可能性的倍数。此值愈小，此 诊断试验方法愈好。
阳性似然比=c（a+c）/d（b+d）
提高试验效率的办法
提高诊断质量的一些方法
• 1、选择合适而正确的指标 • 2、尽可能应用客观指标 • 3、测量标准化 • 4、联合试验（平行、系列、混合）
筛检试验或诊断试验的评价
筛检或诊 按“金标准”诊断
断试验 有病
无病
合计
阳性 a（真阳性） b（假阳性） a+b 阴性 c（假阴性） d（真阴性） c+d
诊断试验设计
合计
a+b c+d N
灵敏度与特异度
灵敏度(sensitivity)，又称真阳性率，是实 际患病且被试验诊断为患者的概率，即患 者被诊断为阳性的概率。 Se=P(T+| D+)=a/(a+c) (15.7) 特异度(specificity)，又称真阴性率，是实 际未患病而被试验诊断为非患者的概率， 即非患者被诊断为阴性的概率。 Sp=P(T-| D-)=d/(b+d) (15.9)
1.0
灵 敏 度
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1－特异度
例15.4 资料拟合的ROC曲线
1.0
灵 敏 0.8 度
0.6 0.4 0.2 0.0 0.0 0.2 0.4
1－特异度
0.6
0.8
1.0
诊断试验的联合应用
平行试验： 只要有一个试验认为是阳性，即判断为 阳性； 系列试验： 如果所有的试验均认为是阳性，即判断 为阳性。
临床诊断试验
诊断试验的研究设计
诊断试验(diagnostic test)是确定疾病的试 验方法。 确定金标准； 选择合格的研究对象； 盲法评价。
确立金标准(gold standard)
诊断试验的优劣必须以金标准作为参照。 金标准是指当前临床医学界所公认的诊断某病最为 可靠的方法。 临床诊断中常用的金标准包括病理学诊断(组织活检 和尸检)、外科手术发现、特殊的影像学诊断(如用 冠状动脉造影术诊断冠心病等)，以及目前尚无特异 诊断方法而采用的国际公认的综合诊断标准(如诊断 风湿热的Johes标准等)。 金标准选择不当，就会造成分类错误，从而影响诊 断试验正确性的评价。
诊断性试验的研究与评价
在临床诊断过程中，我们究竟应将 诊断标准定在何处较理想呢？这需要 依据疾病本身的特点及诊断的目的来 加以确定。通常确定诊断界限需依据 以下原则： a)当假阳性及假阴性的重要性相等时， 一般可把诊断标准定在灵敏度=特异 度的分界限处；
b)当漏诊可能导致严重后果，或当有 几个诊断假设时，为排除某病的诊断 或用于筛检无症状病人而该病的发病 率又较低时，此时应选择灵敏度高的 诊断标准；标准左移，此时特异度下 降，假阳性率上升，导致筛检成本高；
诊断试验研究的意义:就在于 认识诊断试验的规律，正确的应 用、研究与评价诊断性试验，以 提高临床诊断的效率和水平，从 而为疾病的准确、合理的临床治 疗提供有利的依据。
经验告诉我们，对各种诊断 试验的性质和其临床应用价值并 非一开始就被我们认识清楚，往 往在开始推广使用新的诊断试验 方法时，临床医生会自觉不自觉 地夸大其临床的应用价值，但这 种情况会随着经验的积累，逐渐 获得较正确的认识，并从中发现
受试者工作特征曲线（receive operator
characteristic curve,ROC曲线）
患病率×灵敏度
阳性预测值= 患病率×灵敏度+（1-特异度） ×（1-患病率）
阴性预测值=
（1-患病率）× 特异度
（1-患病率） × 特异度+患病率 ×（1-灵敏度）
由上式可看出，预测值受患病率的影 响较大，它可随受试地区和人群的不 同而异。当诊断试验用于患病率很低 的人群时，即使特异度非常高的试验， 在阳性结果中仍有相当数量的假阳性 存在，同理，即使灵敏度很高的试验， 当用于高患病率人群时，阴性结果中 会有不少的假阴性。
诊断试验并非理想。如癌胚抗原 （CEA）开始应用于临床时，其一度 被认为对结肠癌有较高的诊断价值， 但后来发现用CEA诊断结肠癌并非具 有较高的特异性。
筛检试验与诊断试验
二、选择研究对象
1、被金标准确诊的病例组： ➢病例组应是其总体的一个随机样本 ➢应该包括各型病人
2、由金标准证实未患所研究疾病的非病例组 ➢最好选择需要与研究疾病鉴别的其他疾病 ➢慎用自愿者和其他健康人群
对于多分类不宜用四格表的Kappa分析方法，
而应用K×K的Kappa分析方法
（1）观察一致性（ P0） （2）机遇一致性（ Pc）
（3） Kappa值计算公式：K =(P0 － Pc ）/ (1 － Pc ） （4）K值的标准误（Sk）为
（3） Kappa值计算公式：K =(P0 － Pc ）/ (1 － Pc ） （4）K值的标准误（Sk）为
根据Bayes条件概率的理论，患病率、灵敏度、特 异度与预测值的关系以下列公式表达。
式中Sen=灵敏度 Spe=特异度 P=患病率 PV(+)=阳性预测值 PV(-)：阴性预测值
表5-8 灵敏度和特异度均为99%的试验在不同患病率人群中的阳性预测值
2、诊断试验评价要求
➢选择适宜的金标准作比较 ➢选择适当数量的研究对象 ➢盲法收集试验结果资料 ➢评价分析诊断试验的真实性、可靠性和收益 ➢掌握诊断试验评价的原则
第二节 诊断试验评价的设计
一、确立金标准(gold standard)
1、定义： 指被公认的
诊断疾病最可 靠的方法。
2、金标准的种类：
Kappa取值范围-1～+1
K＜0：机遇一致率大于观察一致率 K=0： 观察一致率完全由机遇造成 K=-1：判断完全不一致 K＞0：观察一致率大于机遇一致率 K=1： 判断完全一致 Kappa值在0.4～0.75，中、高度一致 Kappa值在≥0.75，较好一致性 Kappa值在≤0.4，一致性差
诊断性试验Meta分析报告
诊断性试验Meta分析报告一、引言诊断性试验在医学领域中具有至关重要的作用，它们帮助医生确定患者是否患有某种疾病，以及评估疾病的严重程度和预后。
然而，单个诊断性试验往往受到样本量、研究人群、研究方法等因素的限制，其结果可能存在偏差。
Meta 分析作为一种系统评价方法，能够综合多个诊断性试验的结果，提供更全面、更准确的诊断信息。
二、目的本 Meta 分析的目的是综合评估某种诊断性试验在特定疾病中的诊断价值，为临床医生的诊断决策提供依据。
三、资料与方法（一）检索策略我们在多个数据库（如 PubMed、Embase、Cochrane Library 等）中进行了系统的检索，检索时间范围为_____至_____。
检索词包括疾病名称、诊断性试验名称以及相关的关键词。
（二）纳入与排除标准纳入标准：①研究对象为疑似患有特定疾病的患者；②使用了所关注的诊断性试验；③报告了诊断准确性的相关指标，如敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值等。
排除标准：①重复发表的研究；②研究质量差，如样本量过小、方法学存在明显缺陷等；③无法获取全文或关键数据的研究。
（三）数据提取由两名研究者独立提取纳入研究的基本信息（如作者、发表年份、研究地点等）、研究对象的特征（如年龄、性别、疾病严重程度等）、诊断性试验的方法和参数、诊断准确性的指标等。
如有分歧，通过讨论或咨询第三方解决。
（四）质量评估采用 QUADAS-2（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2）工具对纳入研究的质量进行评估，评估内容包括病例的选择、待评价试验、金标准、病例流程和进展情况等方面。
（五）数据分析使用 Review Manager 53 软件进行数据分析。
对于诊断准确性的指标，计算合并的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断比值比，并绘制森林图和受试者工作特征（ROC）曲线。
采用随机效应模型或固定效应模型进行合并分析，根据异质性检验的结果（I²值）选择合适的模型。
诊断试验实例
粉尘螨过敏点刺诊断试剂的临床诊断试验第一节研究问题和研究背景简介●研究对象：前往医院就诊的过敏性哮喘患者和变应性鼻炎等过敏性疾病患者人群。
●研究问题：用某国内制药公司生产的粉尘螨点刺诊断试剂(以下简称国产粉尘螨点刺诊断试剂或粉尘螨点刺诊断试剂)对受试者是否患有粉尘螨过敏进行诊断，评价诊断的灵敏度和特异度。
➢灵敏度(sensitivity)是在确诊为粉尘螨过敏条件下的试剂为阳性的概率P粉尘螨试剂检测为＋确实患有粉尘螨过敏的患者(|)➢特异度(specificity)是在确诊为粉尘螨不过敏条件下的试剂为阴性的概率P粉尘螨试剂检测为－确实未患有粉尘螨过敏的患者(|)●粉尘螨过敏诊断点刺诊断试剂的研究背景简介：哮喘病患者和变应性鼻炎都是过敏性患者，不同患者的过敏源往往不同。
如果了解患者的过敏源，患者就可以尽可能地避免接触过敏源或远离过敏源，甚至可以针对该过敏源进行积极的脱敏治疗，因此对于过敏性患者的过敏源检测诊断是有非常重要的意义的。
据相关文献报道，由于我国的气候、空气污染程度和卫生条件的影响，我国大多数哮喘病患者和变应性鼻炎患者的过敏源是粉尘螨过敏，因此粉尘螨过敏的检测诊断就显得更为重要了。
目前临床上进行粉尘螨检测诊断方法通常有二种，一种是通过检测粉尘螨过敏的血清特异性免疫球蛋白IgE（specificity IgE,sIgE）诊断患者是否患有粉尘螨过敏；另一种是国外生产的粉尘螨检测点刺诊断试剂，其商品名为阿罗格点刺诊断试剂(以下均称为阿罗格点刺诊断试剂)，阿罗格点刺诊断试剂是由默克集团Allergopharma公司生产的，据临床使用验证：两种产品均有一定的误诊比例，即：一部分对象根据临床现象可以明确诊断确实患有粉尘螨过敏而用上述某种方法检测为－，因此诊断为未患粉尘螨过敏，这种现象称为假阴性（false negative rate，FNR）；也有一部分对象根据临床现象可以明确诊断确实未患有粉尘螨过敏而用上述某种方法检测为＋，这种现象称为假阳性（false positive rate，FPR）。
诊断试验与筛检试验
四 筛检试验与诊断试验的区别
筛检试验
对象 不同
目的 不同 要求 不同
诊断试验
病人
病人与可疑有 病但实际无病 的人区分开来 科学性、准确 性
健康人或无症 状的病人
把病人及可疑 病人与无病者 区分开来 快速、简便、 高灵敏度
费用 不同 处理 不同
简单、廉价
阳性者须进一步作 诊断试验以便确诊
一般花费较贵
⒋似然比(likelihood ratio, LR)
属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即 有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病 者得出这一概率的比值。 阳性似然比(positive likelihood ratio, ＋LR) 阴性似然比(negative likelihood ratio, － LR)
阳性预测值=280/859=32.6% 阴性预测值=18721/19141=97.8% 假阳性率=579/19300=3.0%
假阴性率=420/700=60.0%
课题三
病人数=20000×5.5%=1100
A=700×灵敏度=1100×0.4=440
D=19300×特异度=18900×0.97=18333
课题四
并联试验
金标准 病人 非病人 42 15240 15282 192 15388 15580 合计
阳性 阴性 合计
150 148 298
灵敏度=150/298=50.3%
特异度=15240/1528 非病人 14 15268 15282 104 15476 15580 合计
课题二
金标准 非病人 324 696 1020 合计
表9-2 140例糖尿病患者与1020例正常人的血糖试验的结果
诊断性试验的分析与评价
4. Spe=Spe1 X Spe2
5. 验后比=验前比 X LR1 X LR2
26
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。
25
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。
2. 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
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：
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。
5
二、评价诊断性试验的条件
3。列出四格表
诊 断
+
性
试 验
-
标准诊断
有病
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，
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概念：什么是诊断试验？一、诊断试验研究意义和设计原则（一）诊断试验的意义☐正确诊断是预防、治疗措施决策的基础。
☐创造新方法、淘汰旧方法势在必行。
☐诊断试验研究是临床常用的研究方法之一；也是方法学研究的常用方法。
☐诊断试验研究和评价是每个医务人员必备的基本知识与技能。
☐基础研究也要做这方面的研究,如唾液酸、支原体试剂盒、肿瘤标志物.诊断试验的应用：☐诊断试验应用非常广泛。
☐可应用于疾病诊断、病原学诊断、疗效和预后诊断、药物不良反应的检测、人群中的普查、筛查等。
☐预防医学新的检测方法、基础医学中新的检测方法、新的病理诊断方法、某种疾病的判断方法等（二）诊断试验评价的设计要点：诊断实验设计时要注意以下几点：1.确定可靠的金标准：注意金标准的准确性和可行性。
2.选择合适的研究对象：金标准：有病、无病实验组：应包括疑似病例、各种病情病程、易混淆病例。
3.诊断的可靠性：正式试验前先进行可靠性试验，计算变异系数和一致性，注意控制实验条件，仪器、试剂、质量控制。
4.如实报告结果，盲法判断结果。
5.样本含量足够：P-敏感度或特异度δ-容许误差α-第一类错误的概率5、样本含量计算：1）当灵敏度和特异度接近50％时，可用近似公式计算：n=(uα/δ)p(1-p)式中：uα正态分布中累计概率为α/2时的u值（如u0.05/2=1.96,u0.01/2=2.576）,δ－指允许误差，p－预试验时的灵敏度或特异度。
2）当预期的灵敏度或特异度小于20％或大于80％时，资料呈偏态分布，需要对率采用平方根反正弦转换，按下公式计算：二、诊断试验的研究设计（一）要求：理想的诊断方法应该是准确度高、精密度高、安全、无不适感、作用迅速、操作简单易行、效率高、价格低廉。
最重要的是准确度高。
（二）诊断试验设计步骤：1.确定金标准（gold standard）诊断试验的效果评价必须建立一个科学、可靠和公认的对比标准，即¡°金标准¡±，是指当前医学界公认的、最可靠的、准确度高的诊断方法作为比照的统一标准。
金标准选择不当造成的偏移称为不完善金标准偏移（imperfect gold standard bias）1.确定金标准（gold standard）金标准要求：1）针对性强：能够准确地区分有病无病（患者、非患者）、阴性阳性。
2）费用低，操作容易，可行性好：简便、实用、经济。
包括基因诊断、病理学诊断、冠状动脉造影、CT、磁共振（MRI）、放射标记扫描等。
3）金标准确定方法☐根据专业知识确定;如：诊断恶性肿瘤：金标准是病理切片，深部组织癌症CT、核磁共振成像等☐查找相关的标准（GB）;如：水中汞、铅、镉测定，可查“饮用水水质卫生标准”配套的检测方法。
☐如果没有金标准，可采用不完善参照试验作“金标准”。
4）金标准选择不当的影响☐产生金标准偏移：金标准选择不当影响了诊断试验的正确评价（不能正确区分患者与非患者），称为金标准偏移。
避免金标准偏移的办法：采用一系列的检查、化验的方法论证。
☐产生合并偏倚：金标准选择不当，将假阳性判断为真阳性或将假阴性判断为真阴性，使诊断的准确度高估，称为合并偏倚。
☐产生证实偏倚：由于某些原因，部分采用金标准，部分使通过其他方法确诊，使诊断的准确度产生的偏倚称为证实偏倚。
2.研究对象的选择1）试验组：诊断试验研究的目的一般是要论证待研究的诊断方法是否具有诊断价值，所以选择实验组研究对象选择应该具有代表性。
症状和体征典型与不典型，不同临床病程早、中、晚期，不同病情轻、中、重型。
2）对照组：具有鉴别诊断的意义。
通常选用容易与该病混淆而又确实未患该病的其他病人或正常人作为对照。
3）病例选择不当通常会产生选择性偏倚，选择性偏倚中最常见的是频谱偏倚。
3.诊断（试验）指标确定☐此处的诊断指标指的就是待研究的指标（或试验指标）。
选择指标时尽可能地选择客观定量指标。
☐在进行待研究（试验）指标与金标准进行比较时，要尽可能采用盲法，特别是定性指标强调盲法。
以避免评阅偏依产生（review bias）。
（已知金标准结果，在待测诊断指标测量时带有偏向产生的偏依称评阅偏依）☐试验评阅偏倚：未采用盲法，研究者事先知道金标准的诊断结果所产生的偏倚叫试验评阅偏倚。
☐诊断评阅偏倚：未采用盲法，研究者在判断金标准结果时，事先知道诊断试验结果，所产生的偏倚叫诊断评阅偏倚。
☐诊断评阅顺序偏倚：研究者在评价两个诊断试验时，评价后一个实验结果受前一个试验结果的影响，所产生的偏倚叫诊断评阅顺序偏倚。
4.截断点的选择（cut off point）☐诊断试验的截断点又称分界点、截割点、诊断界值(criticl value), 指诊断试验中用以划分阳性与阴性的分界值。
临床上常用参考值范围（正常值）作为判断正常与否。
从下图可见如果截断点右移则会增加误诊率；截断值左移就会增加漏诊率。
未患本病患本病1）实际工作重要根据不同资料、不同指标选择截断值。
上图说明：☐A图：体内毒物测定，N与Y没有重叠，应设a、b两个界点，a→b 间为可疑。
☐B图：传染性疾病的指标，上限与下限在同一水平，只取1个界点，<C非病，≥C患者。
☐C图：N与Y重叠面积较小，假阴性与假阳性面积接近5%，界点为d，如肿瘤标志物检测，<d非病，>d患者。
☐D图：N与Y有较大重叠面积，如激素及其他生物活性物的含量，应设两个界点e和f，<e 非病，>f患者， e →f间为可疑。
2）实际工作中还要考虑是减少漏诊率还是减少误诊率为主？☐某些疾病发现后治疗无效，目的在于排除出病例，以减少误诊，需要较高的特异度，此时选择较高的截断值。
☐如果疾病早诊断早治疗可促进预后，目的在于早诊断，提高敏感度，减少漏诊率，可选择较低的截断值。
☐如果既要考虑灵敏度又要兼顾特异度，可选择Youden指数最大，或选择阳性似然比最大的截断值。
5.同步盲法测试：经金标准确定的试验组和对照组同步接受新的诊断试验方法盲法测定。
6.统计学分析与评价：与金标准测定结果比较分析，统计学指标：敏感度、特异度、似然比、预测值、youden 指数等，同时还要进行统计学推断。
三、诊断试验的评价指标及其意义诊断试验指标包括诊断试验特性指标和预断（值）指标；其中阳性预测值(PV+)和阴性预测值(PV-)属于预断值。
敏感度和特异度是任何诊断试验必须具备的两个基本特征指标。
新方法与金标准比较新的诊断试验效果如何，只能与金标准比较，与金标准比较时，其结果数据可用2×2四格表归纳比较分析。
比较有四种情况：a¡ª金标准＋，新方法＋，真阳性数。
d¡ª金标准－, 新方法－，真阴性数。
b¡ª金标准－, 新方法＋，假阳性。
c¡ª金标准＋，新方法－，假阴性。
诊断试验的指标及其意义（一）诊断试验的基本指标及其意义1.灵敏度（sensitivity,Se）与漏诊率：指用金标准已确诊为病人的对象中，用该试验检查判断为阳性者（效能）所占的百分比。
真阳性率.灵敏度与漏诊率互为补数，漏诊率=1-Se2.特异度(specificity,Sp)与误诊率：指用金标准确诊的未患某病的对象中，用新诊断法为阴性的的部分所占比例（正确鉴定非本病的效能），真阴性率。
特异度与误诊率互为补数，误诊率=1-Sp未患本病患本病d灵敏度与特异度关系：理想的诊断实验灵敏度与特异度都高，但一般不可能，灵敏度高时特异度就会低；特异度高时灵敏度则会低。
两者关系见下表。
灵敏度、特异度关系2h后血糖mg/dl 灵敏度（%）特异度（%）70 98.6 8.880 97.1 25.590 94.3 47.6100 88.6 69.8110 85.7 84.1120 71.4 92.5130 64.3 96.9140 57.1 99.4150 50.0 99.6160 47.1 99.8170 42.9 100.0180 38.6 100.0190 34.3 100.0200 27.1 100.0诊断试验的指标及其意义3. 假阴性率（β）：指确有本病存在的患者中，用新方法检查结果呈阴性的频率，即漏诊率。
灵敏度=1- β4. 假阳性率（α）：指确无本病存在时，该试验检查呈阳性的频率,即误诊率。
特异度=1- α（二）正确度与Y ouden指数☐灵敏度和特异度分别从不同单方面考察了诊断试验的诊断准确度，而正确度和Youden指数可将灵敏度和特异度结合起来对诊断试验进行综合评价。
5. 正确度（accuracy）☐正确度又称总符合率，指诊断试验诊断正确的例数占总例数的百分比，诊断正确的例数包括患者中被检测为阳性的例数和非患者中被检测为阴性的例数。
正确度的计算公式为：☐也可以表示为：☐可见，正确度为灵敏度和特异度的加权平均数，权重为患者与非患者占总例数的比例。
因此，正确度受灵敏度和特异度影响；☐如果研究对象为病例和对照的随机样本，正确度与病例组和对照组的样本含量比例有关；☐如果研究对象为人群中的随机样本，正确度与人群患病率有关。
☐如在患病率较低的人群中进行诊断试验，即使灵敏度很低的试验，也可获得较高的正确度。
6. Youden指数：又称正确诊断指数，是指诊断试验中真阳性率和真阴性率之和减去基数（1或100%）。
☐Youden指数是评价检验效能综合指标之一。
☐Youden指数的取值在-1～1之间，一般认为yi(J)要>0.5才有诊断价值，说明诊断试验的准确度越高。
☐缺陷：α=0.3，β=0.7和α=0.7，β=0.3指数相同☐似然比也是综合灵敏度和特异度的评价指标。
7. 阳性似然比阳性似然比（positive likelihood ratio，LR(+)）定义为灵敏度和1-特异度之比，即真阳性率和假阳性率之比，表示患者检出阳性的概率是误诊率的多少倍。
计算公式为：☐阳性似然比的取值在0～∞之间，其值越大，诊断试验越好。
8.阴性似然比（negative likelihood ratio，LR(-)）定义为（1-灵敏度）和特异度之比，即假阴性率和真阴性率之比，表示患者检出阴性的概率是非患者的多少倍。
计算公式为：☐阴性似然比的取值在0～∞之间，其值越小，诊断试验越好。
举例：☐例：以糖化血红蛋白（GHb）：为金标准,正常值为4%-6%，研究用空腹血糖（FPG)诊断糖尿病，（≥5.6mmL/L为糖尿病患者），以金标准诊断的245例糖尿病患者为研究对象，45名正常人为对照结果如表。
☐灵敏度=227/227+18=92.65%☐特异度=29/21+29=58.00%☐FNR = 1-Se = 1-92.65% = 7.35% (漏诊率)☐FPR = 1-Sp = 1-58.00 = 42.00% (漏诊率)☐= = 86.78%☐J=Se+Sp-1=92.65%+58.00-1 = 0.5065☐LR(+)=Se/1-Sp=0.9265/1-0.58=2.21☐LR(-)=1-Se/Sp=1-0.9265/0.58=0.13（四）预测值☐预测值：是在诊断试验结果（阳性或阴性）的条件下，证实有无患病的频率。