1.灵敏度(sensitivity)是试验判断为阳性人数占真正有病人数
流行病学计算题
计算题：(每题 15 分，共 30 分)1 ．下表是传染性单核细胞增多症( IM )与淋巴细胞白血病之关系研究的实例资料，请对该资料进行分析并对其关系做出结论。
(注：可信区间的计算可只列出公式并代入数字)。
附表 IM 与淋巴细胞白血病之关系的研究淋巴细胞白血病人对照 IM ( + ) IM ( - )IM ( + ) 15 35IM ( - ) 60 402. 在一项糖尿病的筛检试验中，获得资料如下表，试对该试验的真实性做出结论。
附表糖尿病的筛检试验糖尿病人非糖尿病人合计阳性 65 263 328阴性 5 247 252合计 70 510 5801．( 1 ) x2= ( b-c ) 2/ ( b+c ) = ( 35-60 ) 2/ ( 35+60 ) =6.58 ( 3 分)(2) OR=c/b=60/35=1.71 ( 3 分)(3) ( 3 分)(4) AFe=(OR-1)/OR ×100%=42% ( 3 分)结论:淋巴细胞白血病与传染性单核细胞增多症有关，淋巴细胞白血病中归因于传染性单核细胞增多症的部分为 42% 。
( 3 分)2．灵敏度=92.86%(2 分),假阳性率=7.14%(1 分),特异度=48.43%(2 分),假阴性率=51.57%(1 分),约等指数=41.29%(2 分),阳性似然比=1.80(2 分),阴性似然比=0.147(2 分), 一致性=53.79%(2 分)。
结论: 该试验灵敏度较高 ,特异度一般,误诊率较高,一致性一般(1 分)。
计算题：(每题 15 分，共 30 分)1 ．在一项吸烟与肺癌关系的研究中，获得以下资料，请对其进行分析并解释结果。
附表吸烟与肺癌关系的病例对照研究病例对照合计吸烟 688 650 1338不吸烟 21 59 80合计 709 709 14182．为评价吸烟与高血压病之间的因果关系，假设某研究者选择了吸烟与不吸烟的健康者各 1000 名追踪观察， 5 年内吸烟者中共有 60 人发生高血压病，而不吸烟者中共有30 人发生高血压病。
敏感性和特异性的理解笔记
敏感性和特异性的理解笔记
写专利时，查找关于使⽤离散数据结构⽤于分⼦相互作⽤预测⽂献中，把敏感性和特异性也关注了⼀下。
之前和师兄合作论⽂的时候，只是死记硬背TP、TN等指标，但是仔细回想以前讨论时候师兄实际已经和实验室的同学⽤实例说明了这个问题，⽽且服务计算国际会议上也有⽼师提问过其他讲者这个问题。
对于敏感性sensitivity，也就是真阳性率，表明的是真正有病的样本在所有预测有病的样本中所占的⽐例。
⽽对于特异性specificity，是真阴性率，表明的是真正没病的样本在所有预测没病的样本中所占的⽐例。
由于敏感性中如果预测有病但没病，这个重要性不如尽量减少预测没病但是实际有病的样本⽐率。
这说明，在实际诊断专家系统中，两个指标中更为重要的是特异性。
sensitivity = recall = true positive rate
specificity = 1- false positive rate。
灵敏度特异度四格表解释
灵敏度特异度四格表解释
灵敏度和特异度是统计学概念，用于评估一种测试或检测方法的准确性和可靠性。
灵敏度（Sensitivity）是指测试方法能够正确检测出正样本（真阳性）的能力。
它的计算公式为：灵敏度=真阳性/（真阳性+假阴性）。
灵敏度越高，说明测试方法能够更好地识别出患病的个体，避免漏诊。
特异度（Specificity）是指测试方法能够正确排除负样本（真阴性）的能力。
它的计算公式为：特异度=真阴性/（真阴性+假阳性）。
特异度越高，说明测试方法能够更准确地排除非患病的个体，避免误诊。
四格表（Confusion Matrix）是在二分类问题中用来呈现测试结果的一种矩阵形式。
它将实际情况和预测情况进行对比，包括四个格子：真阳性（True Positive，TP）、真阴性（True Negative，TN）、假阳性（False Positive，FP）和假阴性（False Negative，FN）。
四格表可以用于计算灵敏度和特异度。
TP代表真阳性，即实际为正样本且被正确预测为正样本的数量；TN代表真阴性，即实际为负样本且被正确预测为负样本的数量；FP代表假阳性，即实际为负样本但被错误地预测为正样本的数量；FN代表假阴性，即实际为正样本但被错误地预测为负样本的数量。
通过四格表中的数据，可以计算出灵敏度和特异度。
灵敏度 = TP / (TP + FN)，特异度 = TN / (TN + FP)。
综上所述，四格表可以用来解释测试方法的灵敏度和特异度，帮助评估其准确性和可靠性。
诊断试验的评价
3、并联试验和串联试验混合进行
联合试验筛检糖尿病的结果
五、提高诊断试验效率的方法
（一）选患病率高的人群应用诊断试验
主观高-转诊、客观高-高危地区
（二）采用联合实验
1、平行（并联）实验：
①定义：同时做几个实验，只要有一个阳性即可认为有病
② 效应：提高灵敏度和阴性预测值
适应：A 急需作出诊断的
B 漏诊减少，误诊增加
2、系列（串联）实验：
① 定义：依次相继实验，皆阳性的才为阳性
（2 ） *特异度（specificity）：又称真阴性率。
特异度 d 100% bd
特异度反映一项试验能将实际上未患某病的 人正确地判定为未患某病的能力。其值越大，则
误诊的可能性愈小。假阳性互补
（3） *假阳性率（false positive）：又称误 诊率 假阳性率 b 100% 1 特异度
6 可靠性评价指标（可重复性）
（1）定义：可重复性是指诊断实验在完全相 同条件下，进行重复操作获得相同结果的稳 定程度。
（2）测量变异： A 观察者间变异 B 观察者自身变异 C 测量仪器，试剂 D 研究对象生物学变异
（3）评价指标
A 计量资料；用标准差、变异系数； B 记数资料：用观察符合率和卡帕（Kappa）值表示 （4）Kappa值定理：是判断不同观察者间，校正机遇
② 效应：提高特异度和阳性预测值
③ 适应：A 要增加疾病正确性 癌
检出率的指标
检出率的指标检出率是指在某个特定的检测过程或者检测方法中，能够正确检测出所关注的目标物的频率或者比例。
检出率的指标在不同领域和行业中有着广泛的应用，尤其在质量控制和医学诊断领域中更为重要。
本文将就检出率的指标进行探讨，并重点强调其准确性和可靠性。
以下是一些与检出率相关的指标。
1. 灵敏度（Sensitivity）灵敏度是评估一个测试方法或者仪器能够正确检测出阳性样本的能力。
它是检出率中的重要指标之一。
较高的灵敏度意味着检测方法能够更好地识别出目标物质，从而降低了假阴性结果的发生。
具体而言，灵敏度可以通过计算真阳性结果与真阳性结果加假阴性结果之和的比例来得到。
2. 特异性（Specificity）特异性是评估一个测试方法或者仪器能够正确排除阴性样本的能力。
它也是检出率中的重要指标之一。
较高的特异性意味着检测方法能够更好地识别出阴性样本，减少了假阳性结果的发生。
特异性可以通过计算真阴性结果与真阴性结果加假阳性结果之和的比例来获得。
3. 阳性预测值（Positive Predictive Value，PPV）阳性预测值是指在一个测试方法或者仪器得到阳性结果的情况下，这个结果是真阳性的概率。
阳性预测值可以用真阳性结果与真阳性结果加假阳性结果之和的比例来计算得到。
较高的阳性预测值表明在得到阳性结果时，该结果的可信度较高。
4. 阴性预测值（Negative Predictive Value，NPV）阴性预测值是指在一个测试方法或者仪器得到阴性结果的情况下，这个结果是真阴性的概率。
阴性预测值可以用真阴性结果与真阴性结果加假阴性结果之和的比例来计算得到。
较高的阴性预测值表示在得到阴性结果时，该结果的可信度较高。
5. 假阳性率（False Positive Rate，FPR）假阳性率是指在所有阴性样本中，被错误地判断为阳性的比例。
它是评估一个测试方法或者仪器能够正确排除阴性样本的能力的指标之一。
假阳性率可以通过计算假阳性结果与真阴性结果加假阳性结果之和的比例来得到。
联合试验的灵敏度计算公式
联合试验的灵敏度计算公式联合试验是一种常用的统计方法，用于评估两个或多个变量之间的关系。
在医学研究和实验设计中，联合试验可以帮助研究人员确定治疗方法的有效性，评估不同因素对结果的影响，以及预测未来事件的可能性。
在进行联合试验时，一个重要的指标是灵敏度，它可以帮助研究人员评估测试的准确性和可靠性。
本文将介绍联合试验的灵敏度计算公式，以及如何使用该公式进行实际计算。
联合试验的灵敏度是指测试方法正确识别出真正患病者的能力。
换句话说，灵敏度是指测试方法能够在真正患病者中正确识别出疾病的能力。
灵敏度的计算公式如下：灵敏度 = 真正患病者中被正确识别为患病者的人数 / 真正患病者的总人数。
在这个公式中，真正患病者中被正确识别为患病者的人数是指测试方法正确识别出的患病者的人数，真正患病者的总人数是指实际患病的人数。
通过这个公式，我们可以得到一个介于0和1之间的数值，该数值越接近1，说明测试方法的灵敏度越高，即能够更准确地识别出真正患病者。
在进行联合试验时，研究人员通常会使用该公式来评估测试方法的准确性。
例如，假设一项新的癌症筛查测试方法被用于筛查患有某种癌症的人群，研究人员可以使用灵敏度计算公式来评估该测试方法的准确性，从而确定其在真正患病者中的识别能力。
除了灵敏度之外，联合试验还可以使用其他指标来评估测试方法的准确性，如特异度、阳性预测值和阴性预测值。
这些指标可以帮助研究人员全面地评估测试方法的准确性和可靠性，从而确定其在临床实践中的应用价值。
在实际应用中，研究人员可以通过收集样本数据来计算联合试验的灵敏度。
首先，他们需要确定真正患病者的总人数，然后使用测试方法对这些人进行筛查，记录测试结果，并与实际情况进行比对。
通过对测试结果进行统计分析，研究人员可以得到测试方法的灵敏度，并据此评估测试方法的准确性和可靠性。
在计算灵敏度时，研究人员需要注意一些问题。
首先，他们需要确保样本数据的代表性和可靠性，以避免由于样本不足或样本选择偏差而导致计算结果的不准确。
临床分析疾病诊断的敏感性与特异性评估
临床分析疾病诊断的敏感性与特异性评估疾病的诊断是临床工作中至关重要的一环，而评估疾病诊断的敏感性与特异性则是确定诊断准确性的重要指标。
本文将从临床角度，分析疾病诊断的敏感性与特异性评估的意义，以及常用的评估方法与应用。
一、疾病诊断的敏感性评估1.1 敏感性的概念及意义敏感性（Sensitivity），也称为测验的真阳性率（True Positive Rate），指的是患病者中被正确诊断为阳性结果的比例。
在疾病诊断中，敏感性的评估是判断诊断方法是否能够准确检测到患者真实患病状态的重要指标。
高敏感性的诊断方法能够更有效地排除疾病的假阴性结果，提高诊断的准确性和可靠性。
1.2 敏感性的计算公式敏感性的计算公式如下所示：敏感性 = 真阳性个体数 / (真阳性个体数 + 假阴性个体数)1.3 影响敏感性评估的因素敏感性评估的结果受多种因素的影响，如样本质量、实验技术、操作人员的经验水平等。
为了获得准确的敏感性评估结果，在实际中需要严格控制这些因素，以确保诊断方法的稳定性和可重复性。
二、疾病诊断的特异性评估2.1 特异性的概念及意义特异性（Specificity），也称为测验的真阴性率（True Negative Rate），指的是非患病者中被正确诊断为阴性结果的比例。
在疾病诊断中，特异性的评估是判断诊断方法是否能够正确排除非患病者的重要指标。
高特异性的诊断方法能够更有效地排除疾病的假阳性结果，提高诊断的准确性和可靠性。
2.2 特异性的计算公式特异性的计算公式如下所示：特异性 = 真阴性个体数 / (真阴性个体数 + 假阳性个体数)2.3 影响特异性评估的因素特异性评估的结果同样受多种因素的影响，如样本选择、实验方法、研究设计等。
在进行特异性评估时，需要综合考虑存在的潜在误差，并结合实际情况，确保评估结果具有可靠性和实用性。
三、综合评估在疾病诊断中的应用3.1 敏感性与特异性的平衡在疾病诊断中，敏感性和特异性往往是对立的。
7.2.17.2筛查试验真实性评价指标
真实性(validity)。又称效度、准确度(accuracy)，指 试验的测量值（待评试验的测量值）与实际值（金标 准的测量值）符合的程度。越符合说明真实性越好。
筛检和诊断试验研究设计的基本步骤
特定人群
病人
阳性
金标准： 当前被公认的 诊断疾病的最 可靠的方法
非病人
待 盲法
假阳性率 125 100% 32.5% 125 260
正确指数 83.3% 67.5% 1 0.51
阳性似然比
0.833 0.325
2.56
阴性似然比
0.167 0.325
0.25
谢谢观看
待评试验
按“金标准”诊断
有病
无病
阳性
真阳性（a）
假阳性（b）
阴性
假阴性（c）
真阴性（d）
真阳性率 灵敏度 LR 假阳性率 1 特异度
LR
假阴性率 真阴性率
1 灵敏度 特异度
筛检试验评价案例
某医院开展了评价一项糖化血红蛋 白筛查糖尿病的新方法的研究，拟 采用病例-非病例的设计，根据研究 的实际数据，计算该试验方法的真 实性、可靠性和预测值指标。
正确指数（灵敏度 特异度）-1
试验评价的真实性指标
正确指数
➢ 又称约登指数（Youden’s index） ➢ 为灵敏度和特异度之和减去1 ➢ 是综合评价真实性的指标
正确指数 1（- 假阳性率 假阴性率）
试验评价的真实性指标
似然比(likelihood ratio,LR)：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
特异度
假阳性率
正确指数 （约登指数）
似然比
流行病学名词解释
流行病学名词解释流行病学(Epidemiology)是研究疾病及健康有关状态在人群中发生、发展的原因和分布的规律，以及制定预防、控制和消灭这些疾病及促进健康的对策与措施，并评价其效果的科学。
疾病分布（distribution of disease）：通过观察疾病在人群中的发生、发展和消退，描述疾病不同时间、不同地区和不同人群中的频率与分布的现象。
发病率 (incidence rate)：是一定时期内，特定人群中发生某病新发病例的频率。
新发病例数:指观察时间内新发生的某病的病人数暴露人口数:必须符合两个条件:必须是观察时间内观察地区内的人群，必须有患所要观察的疾病的可能罹患率 (attack rate)：量新发病例频率的指标，通常指在某一局限范围内，短时间内的发病率患病率 (prevalence rate)：又称现患率或流行率，指某特定时间内总人口中某病新旧病例所占的比例。
时点患病率(point prevalence):指群体中个体在某时点为病例的概率期间患病率(period prevalence): 是群体中个体在给定期间内任一时点为病例的概率。
死亡率 (mortality rate):指某人群在一定时期内总死亡人数与该人群同期平均人口数之比。
死亡专率按不同特征，如年龄、性别、职业、民族、种族、婚姻状况、病因等分别计算的死亡率。
分母必须是与分子相对应的人口病死率(fatality rate):指一定时间内，患某病的病人中因该病而死亡者的比值存活率（survival rate）散发 (sporadic):指某病发病人数不多，病例间无明显的相互传播关系，或在一定地区的发病率呈历年一般水平。
适用于范围较大的地区。
流行 (epidemic):指某地区某病发病率显著超过历年的散发发病率水平。
大流行 (pandemic):指某疾病的发病蔓延迅速，涉及地域广，人口比例大，在短时间内可以越过省界国界甚至洲界形成世界性流行。
灵敏度的名词解释
灵敏度的名词解释灵敏度（sensitivity）是一个在不同领域中被广泛使用的概念，其在不同的语境下具有不同的解释和含义。
在科学的实验设计和统计中，灵敏度是指一个实验或观测方法能够正确地检测出真实情况的能力。
具体而言，灵敏度是指在真实情况下，实验或观测方法能够正确地检测出正例（positives）的概率。
换句话说，灵敏度是衡量一个测试方法能够真实地发现某种疾病或现象的能力。
例如，医学中的灵敏度指的是一个医学测试的能力能够正确地识别出患者真实患有某种疾病的概率。
另一方面，在工程、物理学和自动控制领域中，灵敏度是指某个系统或设备对于输入信号的变化做出的响应程度。
换句话说，灵敏度是衡量一个系统或设备对于输入信号变动的感知能力和反应程度。
这种灵敏度常常用于描述传感器、仪器、电子设备等系统的性能。
例如，对于一个温度传感器，灵敏度指的是它能够正确地感知到温度变化的能力，而对于一个声音传感器，灵敏度则指的是它能够正确地感知到声音变化的能力。
此外，在心理学和感知研究中，灵敏度被定义为个体对于外界刺激的感知和辨别能力。
这种灵敏度可以理解为个体对于环境变化的敏感程度，个体对于不同刺激的区分能力和反应能力。
例如，一个音乐家可能有较高的音乐灵敏度，能够更准确地区分音调和音响的变化。
感知灵敏度在心理学和认知科学中经常被用于研究和评估个体的感知能力和认知能力。
在另一个文化或社会语境下，灵敏度还可以表示一个人的情感和情绪对于外界刺激的反应程度。
一个敏感的人通常对于外界的变化和刺激有较强烈的反应和感知能力。
例如，一个艺术家可能对于自然景色或音乐等美学刺激有较高的灵敏度，能够更深刻地感知和体验美的情感。
总的来说，灵敏度是一个多义词，其具体的定义和解释取决于所涉及的领域和语境。
无论是指学术上的实验灵敏度、工程中的设备灵敏度、心理学的感知灵敏度还是情感上的灵敏度，都强调了个体或系统对于外界的变化和刺激作出的反应和感知能力。
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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)。