相关知识点: 试题来源: 解析 正确答案:根据资料整理四格表如下: 灵敏度=190/(190+10)×100%=95.0%;特异度=180/(20+180)×100%=90.0%;阳性预测值=190/(190+20)×100%=90.5%;阴性预测值=180/(10+180)×100%=94.7%;反馈 收藏
阴性预测值,阴性结果者中非病人的比例(阴性预测无病的概率)。 阳性预测值为90%,表示100个阳性结果者有90个病人、10个非病人;阴性预测值为90%,表示100个阴性结果者有90个非病人、10个病人。 当灵敏度和特异度不变时,目标人群的患病率越高,阳性预测值越高,阴性预测值越低。当患病率不变时,特异度越高,阳性...
看到这儿大家一定觉得阳性预测值和阴性预测值比灵敏度和特异度更实用,更符合临床的实际需求。但是一定要注意,阳性预测值和阴性预测值的大小不仅仅和待评价诊断方法的灵敏度和特异度相关,而且还和进行诊断试验研究中研究对象的患病率相关。灵敏度、特异度这两个指...
阳性预测值(Positive Predictive Value,PPV)=真阳/(真阳+假阳)=99/(99+2)=98.02% 阴性预测值(Negative predictive value, NPV)=真阴/(真阴+假阴)=98/(98+1)=98.99% 但是PPV和NPV收到发病率的影响,假如发病率是1%,100个阳性病人对应9900个健康...
这时,阳性预测值=640/680=94.12%,阴性预测值=160/320=50.00%。 从上面的例子可以发现,灵敏度和特异度不变的情况下,随着患病率的增加,阳性预测值提高而阴性预测值下降;随着患病率减少,阳性预测值下降而阴性预测值提高。也就是说从文献里看到的阳性预测值和阴性预测值不一定能用到自己接诊的病人身上,因为接诊的病人...
不具有特征但测试呈阳性的人是假阳性（FP）。不具有特征且测试呈阴性的人是真正阴性（TN）。6.为了计算灵敏度，用真阳性（TP）除以（TP+假阴性（FN））。灵敏度告诉我们对于具有该特征的人来说，测试呈阳性的可能性有多大。在所有具有该特征的人中，有多少比例的人会测试呈阳性？95%的灵敏度相当不错。7.为了...
这时,阳性预测值=640/680=94.12%,阴性预测值=160/320=50.00%。 从上面的例子可以发现,灵敏度和特异度不变的情况下,随着患病率的增加,阳性预测值提高而阴性预测值下降;随着患病率减少,阳性预测值下降而阴性预测值提高。也就是说从文献里看到的阳性预测值和阴性预测值不一定能用到自己接诊的病人身上,因为接诊的病人...
阳性预测值(Positive Predictive Value,PPV)=真阳/(真阳+假阳)=99/(99+2)=98.02% 阴性预测值(Negative predictive value, NPV)=真阴/(真阴+假阴)=98/(98+1)=98.99% 但是PPV和NPV收到发病率的影响,假如发病率是1%,100个阳性病人对应9900个健康的人,如果这个检测方法的灵敏度(99%)和特异度(98%)不变,...
阳性预测值(Positive Predictive Value,PPV)=真阳/(真阳+假阳)=99/(99+2)=98.02% 阴性预测值(Negative predictive value, NPV)=真阴/(真阴+假阴)=98/(98+1)=98.99% 但是PPV和NPV收到发病率的影响,假如发病率是1%,100个阳性病人对应9900个健康的人,如果这个检测方法的灵敏度(99%)和特异度(98%)不变,...
阴性预测值：在所有阴性结果中，实际非病人的比例，即100个阴性结果中有90个是真正的非病人，10个是漏诊的病人。当目标人群的患病率上升，阳性预测值会随之提高，而阴性预测值则会下降。反之，如果患病率不变，特异度越高，阳性预测值越高；灵敏度越高，阴性预测值越高。但需要注意的是，患病率对于...