诊断与筛查研究设计SPSS课件.pptx
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1、诊断和筛查试验研究分析与设计,医学统计与流行病学系,诊断和筛查的区别,诊断 (diagnosis):患者主动向医生求询,医生根据病人的信息肯定或排除某种诊断。因为患者非常痛苦,主动求询,所以试验的风险和费用最终往往能被患者接受。,诊断和筛查的区别,筛查(screening test):在无症状的人群中辨认出有某种疾病的高危人群。筛查的对象往往是不需要医学帮助的健康人群(他们更乐于不被打扰)。筛查可能导致昂贵的费用和并不确切的结果;与筛查相关的费用、损失和抱怨是极其重要的,因而医学和伦理学标准更加严格。,基本概念,诊断试验和筛查试验的研究目的:寻找一种实用的诊断或筛查方法是否对病人的利大于弊在应
2、用上的鉴别能力,基本概念,试验预测指标:定性、半定量和定量定量: 血压、血糖半定量:尿蛋白 -、+、+、+定性:阴性、阳性,正常、异常,诊断或筛查试验的研究设计与分析,诊断或筛查试验的评价基于诊断或筛查试验的决策分析 (decision analysis),诊断或筛查试验的评价,金标准,指目前公认的最可靠、最准确、最好的诊断方法可以是单一方法、多种方法组合、随访选择如果有金标准,使用金标准并估计敏感度和特异度如果金标准使用受限,尽可能用并估计校正敏感度和特异度如果无金标准,建立金标准并估计敏感度和特异度如果无金标准也无法建立,使用对比标准并估计一致率,诊断或筛查试验的评价,准确 (Accura
3、cy)精确 (Precision),11,诊断或筛查试验的评估,准确 (Accuracy)灵敏度/特异度 (sensitivity/specificity)阳性预测值/阴性预测值 (positive predictive value, PV+/negative predictive value)阳性似然比/阴性似然比 (positive likelihood ratio, LR+/negative likelihood ratio, LR-)Youden指数ROC曲线 (receiver operating characteristic curve)精确 (Precision)总一致率/Kap
4、pa值,某试验的诊断结果,真 实 情 况 诊 断 结 果合计 T+T-患者 (D+) ABA+B非患者 (D-) CDC+D合计 A+CB+D N,常用诊断试验的评价指标,例:前列腺酸性磷酸酯酶放免检定法(RIA-PAP)诊断前列腺癌真 实 情 况RIA-PAP结果 合计+患者79 34113非患者13204217合计92238330,诊断或筛查试验的评估,准确 (Accuracy)灵敏度/特异度 (sensitivity/specificity)阳性预测值/阴性预测值 (positive predictive value, PV+/negative predictive value)阳性似然
5、比/阴性似然比 (positive likelihood ratio, LR+/negative likelihood ratio, LR-)Youden指数ROC曲线 (receiver operating characteristic curve)精确 (Precision)总一致率/Kappa值,诊断试验的评价指标,灵敏度 (Sensitivity) 患病者被诊断出来的概率,也称真阳性率SeP(T+|D+) A/(AB)其标准误为本例Sen79/1130.6991, 69.91%前列腺癌患者诊断结果为阳性;其标准误为 =0.0431=4.31%漏诊率= B/(AB) = 1- Sen,诊
6、断试验的评价指标,特异度 (Specificity) 未患病者被诊断为无病的概率 Sp P(T-D-) D/(CD)其标准误为本例Sp204/217=0.9401, 即94.01%非前列腺癌患者诊断结果为阴性。其标准误为 =0.0161=1.61%假阳性率(误诊率, FPR)= 1- Sp,诊断或筛查试验的评估,准确 (Accuracy)灵敏度/特异度 (sensitivity/specificity)阳性预测值/阴性预测值 (positive predictive value, PV+/negative predictive value)阳性似然比/阴性似然比 (positive likel
7、ihood ratio, LR+/negative likelihood ratio, LR-)Youden指数ROC曲线 (receiver operating characteristic curve)精确 (Precision)总一致率/Kappa值,诊断试验的评价指标,阳性预测值/阴性预测值阳性预测价值诊断为阳性者中,实际为患者的概率 本例PV+79/92= 85.9%阴性预测价值诊断为阴性者中,实际为非患者的概率 本例PV-=204/236= 86.4%,诊断试验的评价指标,这里要特别注意诊断试验的设计,如果是横断面设计,观察到的病例比例与人群患病率接近,可以用上式计算。但如果是病例
8、对照设计,病例比例远高于人群患病率,则不能用上式计算。例如上例中,如果人群前列腺癌患病率为0.00035,则计算如下:,校正人群患病率的预测价值,校正后的阳性预测价值,校正后的阴性预测价值,可以看到预测价值与患病率密切相关,P(D+)*P(T+/D+),P(D-)*P(T+/D-),P(D-)*P(T-/D-),P(D+)*P(T-/D+),诊断或筛查试验的评估,准确 (Accuracy)灵敏度/特异度 (sensitivity/specificity)阳性预测值/阴性预测值 (positive predictive value, PV+/negative predictive value)阳
9、性似然比/阴性似然比 (positive likelihood ratio, LR+/negative likelihood ratio, LR-)Youden指数ROC曲线 (receiver operating characteristic curve)精确 (Precision)总一致率/Kappa值,敏感度与特异度结合的指标,似然比(likelihood ratio LR)阳性似然比(LR+)=Se/(1-Sp)真阳性率比假阳性率 LR+=0.6991/(1-0.9401)=11.67 (0, ),越大越好阴性似然比(LR-)=(1-Se)/Sp假阴性率比真阴性率 LR-=(1-0.6
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