但是核酸没检测出来，报告阴性。有专家分析，任何核酸检测的检出率都不可能达到100%，出现假阴性具有不可...
假阳性即正常人被检测阳性,假阳性率即正常人群中正常人被检测阳性的概率,这里多了一个率就要注意分母是什么,即相对什么人群来说。一般来说假阳性率越低越好,意味着不会误诊。同理可知道假阴性率代表什么。只知道假阳性率还不足以确定检查的实用性,我们还需要比较假阳性率与疾病的真实流行情况。如果疾病十分罕见,...
会被隔离。 核酸检测假阳性代表第一次核酸检测为阳性结果,后面复核的核酸检测结果为阴性,虽然实际上并未感染新冠病毒,但只要核酸检测查出个人核酸有阳性的情况,就会立马采取相应的隔离措施,这是为了早发现新冠患者,早干预隔离,一旦有疫情发生,就能第一时间控制疫情,防止交叉感染,故核酸检测假阳性是会被隔离的。
百度试题 题目诊断特异度指的是? 真阳性/(真阳性+假阳性)真阳性/(真阴性+假阳性)真阳性/(真阳性+假阴性)真阴性/(真阴性+假阳性) 相关知识点: 试题来源: 解析 真阴性/(真阴性+假阳性) 反馈 收藏
混淆矩阵是在机器学习和数据挖掘中常用的一种评估分类模型性能的工具。它通过将实际类别和预测类别分为四个不同的分类结果,包括真阳性(True Positive, TP)、真阴性(True Negative...
百度试题 题目诊断敏感度指的是? 真阳性/(真阳性+假阳性)真阳性/(真阳性+真阴性)真阳性/(真阴性+假阳性)真阳性/(真阳性+假阴性) 相关知识点: 试题来源: 解析 真阳性/(真阳性+假阴性) 反馈 收藏
若为真阳性,为假阴性,为真阴性,为假阳性,阳性预测值计算公式是( )()×100%()×100%()×100%()×100%E.()/()×100%
假阳性会导致不必要的焦虑、治疗和隔离。假阴性（False Negative）假阴性是指测试错误地将患有某种疾病的人判断为没有该疾病的情况，相对概念是真阴性。例如，如果一个测试对一个感染了新冠病毒的人显示阴性结果，那么这就是一个假阴性。假阴性会导致延误诊断、传播和恶化。灵敏度（Sensitivity）假设a、b、c、d分别...
真阴性(True Negative,TN):预测为负、实际也为负 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)×10...