文档介绍：第四章 诊断试验的研究与评价
苏州大学附属第一医院心内科 李勋
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诊断试验：
不仅包括各种实验室检查，也包括病史体检所获得的临床资料，X线、放射性核素、超声诊断以及各种公认的诊断标准。
整理ppt，阴性预测值越高；特异度越高的试验，阳性预测值越高；但患病率对预测值的影响要比SN和SP更为重要。
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由于受患病率的影响，即使试验的特异度很高，当用于患病率很低的人群时，仍会出现大量假阳性病人；同样，一种灵敏度非常高的试验，当用于患病率很高的人群，仍会出现大量假阴性病人
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三、受试者工作特性曲线（ROC曲线)
用真阳性率和假阳性率作图所得出的曲线，表示灵敏度和特异度之间的相互关系。ROC曲线常被用来决定最佳临界点。
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ROC曲线也可用来比较两种和两种以上诊断试验的诊断价值，从而帮助临床医师对诊断试验作出最佳选择。
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ROC曲线是一种全面、准确评价诊断试验非常有效的方法，并可以比较两种或多种诊断试验的诊断价值，可通过计算ROC曲线下的面积（AUCROC）来比较几种诊断试验的诊断效率。 AUCROC越大，，诊断的真实度越高， ，则诊断的真实度越差。
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四、似然比(likelihood ratio, LR)
反映诊断试验真实性的一个指标，可同时反映灵敏度和特异度的复合指标，即有病者得出某一试验结果的概率与无病者得出这一概率可能性的比值。
似然比非常稳定，比灵敏度和特异度更稳定，更不受患病率的影响。不足之处是比而不是率，应用时需要换算。
试验阳性结果的似然比为真阳性率与假阳性率之比
阴性结果的似然比为假阴性率与真阴性率之比
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似然比的含义是试验的结果使验前概率提高或降低的多少，根据试验前病人的患病率（验前概率）和某项试验后得出的似然比计算出验后概率。
验前比=验前概率/(1-验前概率)
验后比=验前比x似然比
验后概率=验后比/(1-验后比)
似然比为1，表示验前与验后概率相同，没必要做此试验。
似然比>1，表示在做试验后，患该病的可能性增大。
似然比<1，表示患病可能性小。
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临床实践中得到的粗略原则：
1、似然比>10或<，基本可确定或排除诊断
2、似然比5～～
3、似然比2～～
4、似然比1～～1使患病率基本不发生变化
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似然比的应用步骤：
1、从文献中找出某一症状或体症的似然比或找出不同诊断水平的似然比及联合诊断的似然比。
2、确定其可行性和诊断试验在理论上的结果。
3、估计病人的验前概率，应用公式及似然比计算出第一个诊断试验后的验后概率。
4、第一诊断试验后的验后概率（或验后比）为下一项诊断试验的验前概率，重复上述过程即可得到最后的诊断。
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当试验结果呈连续变量时，灵敏度和特异度并不是表示诊断试验特征最好的方法，此时应用似然比较科学，能够全面描述诊断试验的特征，应计算不同区间的似然比。
用一个以上试验计算疾病概率时，如两个试验是互相独立的，可用以下公式综合：验后比=验前比xLR1xLR2
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五、诊断试验精确性的评价指标
诊断试验的精确性（可重复性）：指诊断试验在完全相同条件下，进行重复操作获得相同结果的稳定程度。
诊断试验精确性的评价指标主要用来评价测量变异的大小。
一般计量资料用标准差及变异系数表示，变异系数（CV）为标准差除均数所得的百分数。计数资料用观察符合率（观察一致率）与Kappa值表示。
Kappa值是判断不同观察者间，校正机遇一致率后的观察一致率指标，常用于比较两者的一致性。
Kappa值=N(a+d)-(r1c1+r2c2)
N2-(r1c1+r2c2)
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第四节 提高诊断试验效率的方法
一、选择患病率高的人群（高危人群）应用诊断试验
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二、采用联合试验
1、平行试验：同时做几个试验，只要有一个阳性，
即有患病依据。
2、系列试验：依次相继的试验，所有试验皆阳性
才能作出诊断。
平行试验提高灵敏度和阴性预测值
系列试验提高特异度和