文档介绍：诊断性研究的文献评价
金标准
有病无病合计
阳性真阳性（A）假阳性（B） 9990 10070 +PV=%
AFP- 20 89910 89930
Total 100 99900 100000 Pre=100/10万
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循证医学教研室李白艳、鲍遇海
例患病率对预测值的影响(4)
AFP诊断肝癌，灵敏度＝80％，特异度＝90％
HBsAg(+) ＋年龄>40岁人群
肝癌非肝癌
AFP+ 800 9900 10700 +PV=%
AFP- 200 89100 89300
Total 1000 99000 100000 Pre=1000/10万
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例患病率对预测值的影响(5)
AFP诊断肝癌，灵敏度＝80％，特异度＝90％
HBsAg(+) ＋年龄>40岁＋肝硬化人群
肝癌非肝癌
AFP+ 8000 9000 17000 +PV=%
AFP- 2000 81000 83000
Total 10000 90000 100000 Pre=10000/10万
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例阳性预测值的计算
AFP诊断肝癌，灵敏度＝80％，特异度＝90％
患病率＝10/10万人
肝癌非肝癌
AFP+ 8 9999 10007 +PV=%
AFP- 2 89991 89993
Total 10 99990 100000 Pre=10/10万
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第四节循证医学诊断性试验的应用
一、ROC曲线的应用
ROC曲线又称受试者工作特征曲线(ROC(Receiver Operating Characteristic)curve) ROC曲线是用真阳性率(灵敏度)和假阳性率(1-特异度)作图所得曲线。
在诊断性试验中应用的目的有二。
其一用于正常值临界点的选择
其二用于优选性质类似的诊断性试验
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制图方法是以该试验的敏感度(真阳性率)为纵坐标(Y轴)，而以l一特异度(假阳性率)为横坐标(X轴)，依照连续分组测定的数据，分别计算SEN及SPE，按照平面几何的方法，将绘出各点联成曲线。即为ROC曲线。在曲线的各点中，距Y轴顶点直线距离最近的一点，即为正常值的最佳临界值。
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用该点数值区分正常与异常，其敏感度及特异度都比较高，而误诊及漏诊例数之和最小。但是，作ROC曲线不能只靠一、二次试验结果，就想找到正确的临界点，一般要求最少有5组连续分组测定数据用以制图，才能达到预期的要求。表示灵敏度和特异度之间的关系。
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诊断性试验正常值临界点的选择
例10—l 某医院采用餐后2h血糖测定，对诊断糖尿病者及非糖尿病患者进行连续检查，结果如表10—2，试问诊断糖尿病的临界值应确定在哪一个数值最正确?
表中列出了SEN及l—SPE，分别将各组的SEN及l—SPE数据，分别在纵坐标和横坐标上绘出并连成曲线，即为ROC曲线。如图10—2在各点之中，距左上角直线距离最近的一点(曲线左起第4点)，就是该试验的临界值。故诊断糖尿病餐后2h血糖测量值，定为110mg／dl(6．1lmmol／L)最为恰当。
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在表10-2中，随着血糖浓度的升高，敏感度下降而特异度升高。因此，敏感度和特异度中任何一个数值的提高，必然导致另一数值的降低。如选用餐后血糖100mg／dl。(5．55mmol／L)为临界值，则糖尿病的漏诊率(1—SEN)为11％，而有30％的非糖尿病受试者被误诊。如果将临界值定为130mg／L (7．22mmol／I。)，则可使漏诊率(1—SEN)上升到36％，而误诊率(1—SPE)仅为3％。当餐后血糖临界值定为110rug／I。(6．1lmmol／1。)时，该阈值的敏感度和特异度之和为最大．这时漏诊率和误诊率之和最小。因此，餐后血糖定为110mg／I．作为临界值最适当，恰与ROC曲线确定的临界值相同。
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CK诊断心梗的ROC曲线
假阳性率
真阳性率（灵敏度）