对一项诊断试验作评价时,其真阳性率和真阴性率分别是: 金标准 + - 检查 + a b - c d A. a/(a+b)、c/(c+d) B. a/(a+b)、b/(b+d) C. a/(a+c)、d/(b+d) D. a/(a+c)、d/(c+d) E. a/(a+b)、d/(c+d) 相关知识点: 试题来源: ...
“假如某种疾病发病率为0.8%,假阳性率为7%,假阴性率为10%。(1)如果检查阳性,患疾病的可能性多大? (2)患病检查为阳性的比例多大?”回答该问题的关键在于理解假阳和假阴性是对应什么群体说的,然后列出混淆矩阵后,可以计算阳性率,检查阳性确实患病的概率,然后利用贝叶斯法则计算,如果患者检查为阳性的概率多大。答案是...
真阳性率,又称为敏感性(sensitivity),即患者被诊断为阳性的概率,计算公式是:真阳性/(真阳性+假阴性)×100%,此值越大,说明诊断试验越灵敏。 真阴性率,又称特异性(specificity),即实际上未患病的人被诊断为阴性的概率,计算公式是:真阴性/(真阴性+假阳性)×100%,此值越大,说明诊断试验越精确。 阳性预测值(po...
又名真阳性率,表示真正患者(金标准阳性)按该试验标准被正确判定为有病的比例。 上述例子中,真正患者即金标准阳性数据为 200 ,诊断试验阳性数据为 192 ,则灵敏度为 192/200=0.96。 特异度 又名真阴性率,表示实际无病者(金标准阴性)按该试验标准被正确判定为非患者的比例。
又叫真阳性率(truepositiverate,TP)或者有病阳性率(positiveindisease,PID)。其计算公式为:灵敏度=a/(a+c)。 (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(truenegativerate,TN)或无病阴性率(negativeinhealth,NIH)。特异度=d/(b+d)。(falsenegativerate,FN)也叫漏诊率,是指...
8)假阴性率/阴性错误率(False Negative rate) 即假阴性占真阳性的比例;计算公式为: 假阴性率=1-灵敏度 假阴性率=C/(A+C) 9)阳性符合率(PPA,Positive percentage agreement) 等同灵敏度;计算方式为: 阳性符合率=(A/(A...
对一项诊断试验作评价时,其真阳性率和真阴性率分別是: A. a/(a+b)、c/(c+d) 金标准 B. ^ b/(b+d) + — C. x d/(b+d) 检 + a b D. 査 一 c d E. a/(a+b). d/(c+d) 相关知识点: 试题来源: 解析 C ・ a/(a+c)x d/(b+d) ...
事实上,该描述就足以让我们估算真阳性率了。 真阳性率估计 模型设定 假如某个体确实为新冠病毒携带者,不妨设单次核酸检测能测出其为阳性的概率为 p。 对于该患者,如果在首次检测为阳性之前,共进行了K次结果为阴性的检测,不妨合理地认为K服从几何分布,有概率: ...
真阳性率的计算公式是:(真阳性/真阳性 假阳性)×100%,真阴性率的计算公式:真阴性例数÷(真阴性例数 假阳性例数)。