一项好的诊断试验应同时具有较高的灵敏度和特异度,即较低的漏诊率和误诊率。请注意,灵敏度和特异度的高低是相对的,受定量资料的诊断试验和诊断界值的影响。当研究对象为来自人群中的随机样本时,如疾病普查或筛检时,患者占总研究对象中的比例近似人群患病率的估计。灵敏度和特异度不会受到人群患病率的影响,只反映...
灵敏度和特异度 灵敏度和特异度是统计学中用来表征二项分类测试特征的数据。 灵敏度又称为真阳性率(true positive),即实际有病而按照筛检试验的标准被正确地判为有病的百分比。反映了筛检试验发现病人的能力。 灵敏度=真阳性人数/(真阳性人数+假阴性人数)*100%。正确判断病人的率。 灵敏度=A/(A+C)*100% ...
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、特异度这两个指标可以综合反映待评价诊断方法诊断能力的优劣。而当灵敏度和特异度一定的时候,进行诊断研究中...
诊断试验的检测指标为连续性变量时,区分正常或异常的标准将会影响试验的灵敏度和特异度。灵敏度和特异度随着诊断试验标准的改变而改变,并且灵敏度和特异度呈互为消长的关系,若要提高试验的灵敏度必然以降低特异度为代价,反之亦然。 若疾病的早期或及时诊断将有利于病人的治疗和康复,漏诊将会造成严重的后果,应将实验...
我们再重新理理整个分析过程。首先,应该对两种方法灵敏度+特异度整体进行统计学检验;如果整体存在统计学差异(P<0.05),然后再对灵敏度、特异度分别进行检验(有没有很像多组独立样本卡方检验→多重比较)。在分析过程中,当然也会遇到多种不同的结果,相应处理见图1。
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,因为接诊的病人群体和文献中的研究对象的患病率不一定会相等。如果能大概衡量接诊...
灵敏度,病人中查出阳性结果的比例(1−漏诊率);特异度,非病人中查出阴性结果的比例(1−误诊率)。 灵敏度为90%,表示100个病人中能检测出90个真阳性、10个假阴性;特异度为90%,表示100个非病人中能检测出90个真阴性、10个假阳性。 这两个值是在已知目标人群患病状态的条件下,评估一个诊断试验的准确性。而...
灵敏度是指金标准确诊的病例中，测试方法能够正确识别出阳性的比例。换句话说，灵敏度反映了测试方法在存在疾病时能够正确地将患者标记为阳性的能力。灵敏度的计算公式为：灵敏度 = × 100%。特异度是指金标准排除的非病例中，测试方法能够正确识别出阴性的比例。特异度反映了测试方法在排除疾病时能够正确...
灵敏度：灵敏度，也称为真阳性率，反映测试正确识别患病个体的能力。在诊断测试中，它表示实际患病个体被测试正确识别为阳性的比例。计算公式为：灵敏度 = 真阳性例数 / 所有患病例数 × 100 特异度：特异度，也称为真阴性率，衡量测试正确识别非患病个体的能力。在诊断测试中，它表示实际未患病的个体...
灵敏度和特异度的关系：诊断试验的检测指标为连续性变量时，区分正常或异常的标准将会影响试验的灵敏度和特异度。灵敏度和特异度随着诊断试验标准的改变而改变，并且灵敏度和特异度呈互为消长的关系，若要提高试验的灵敏度必然以降低特异度为代价，反之亦然。灵敏度分析：灵敏度分析是研究与分析一个系统或...