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编号:10225075
如何在诊断性试验研究中正确应用有关测量指标
http://www.100md.com 《华西医学》 2000年第2期
     作者:廖晓阳 金成勇

    单位:廖晓阳(华西医科大学附属第一医院临床流行病学教研室 成都 610041);金成勇(邛崃市高和镇医院内科)

    关键词:诊断性试验;测量指标

    华西医学000213

    摘要:正确使用测量指标有利于科学评价诊断试验的诊断价值。本文阐述了各测量指标的特点及临床应用意义,以助于临床开展诊断试验研究和评价。

    [中图分类号]R181.2+1 [文献标识码]A

    [文章编号]1002-0179(2000)02-0146-02

    How to Effectively Using Diagnostic Measurement to Study Diagnostic Test
, 百拇医药
    LIAO Xiao-yang,JIN Chen-yong

    (Department of Clinical Epidemiology,The First University Hospital,West China University of Medical Sciences.610041)

    Abstract:The Correct use of measurement characters is helpful to evaluate the diagnostic value of diagnostic test.This paper describes the characteristic of each measurement character and its clinical significance,which contribute to the development of diagnostic test in clinical field.
, 百拇医药
    Key word:Diagnostic test;Measurement character

    诊断性试验是临床医学中的重要内容之一。随着新技术、新设备的不断开发引进以及一些新的诊断手段应用于临床,科学地研究诊断试验的诊断价值可为临床合理选用提供科学依据,而正确地应用诊断性试验研究中的测量指标是重要方面。

    1 诊断性试验研究

    确定疾病诊断的“金标准”是诊断性试验研究基本而且必需的要求。所谓“金标准”是指现有的为临床医学界公认的诊断疾病最为可靠的方法,我们可以依据金标准将研究对象确定为“患某病”和“未患某病”两组。临床常用的金标准有病理学诊断、手术探查、尸检、细菌培养以及当前制定的公认的临床诊断标准,有些金标准的诊断方法是价廉、简单可行,如痰细菌培养诊断细菌性肺炎;但是大多数试验费用昂贵、具有一定的危险性或者较难于实施,如CT、MRI或手术探查等。因而临床医学不断地要求新的高水平的诊断试验研究应用于临床。根据金标准和诊断试验检测研究对象,可以获得4种结果即真阳性、假阳性、真阴性和假阴性,如表1所示。
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    表1.诊断性试验研究四格表

    诊断金标准

    有病

    无病

    诊断

    试验

    阳性

    阴性

    真阳性(a)

    假阳性(b)

    a+b

    假阴性(c)

    真阴性(d)
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    c+d

    a+c

    b+d

    N

    2 诊断性试验研究测量指标〔1,2〕

    正确评价诊断试验诊断价值和临床意义,诊断性试验研究中使用如下测量指标。

    2.1 敏感性和特异性 金标准诊断为阳性“有病”的研究对象中,诊断性试验检测也为阳性的病例百分比定义为敏感性(a/(a+c)),敏感性高漏诊率低。特异性是指金标准诊断为阴性的对象中诊断性试验检测阴性的百分比(d/(b+d))。特异性和误诊率是互补的,特异性高误诊率低。敏感性和特异性是诊断试验在准确性方面的两个基本特性,每个试验敏感性和特异性是相对稳定的,它们是诊断试验研究评价中颇为稳定的指标。
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    2.2 准确性 敏感性和特异性分别反映的是研究对象有病或无病状态下诊断试验的特性,结果互不关联。人们都希望一个诊断试验的敏感性和特异性均到达100%,但事实上不可能。因为通常每种临床特点的测试指标,正常与异常值互相之间必有部分交叉,而且任何诊断试验的正常或异常参考值均为人为所制定。准确性是基于整个试验结果,综合反映敏感性和特异性的一个测量指标,即检测结果为真阳性和真阴性的例数之和占总体的百分比((a+d)/N)。一般而言,试验的准确度高,其敏感性和特异性之和也高,但不能认为该试验的敏感性和特异性均高,因为它不能反映它们单方面的特性。在比较两个试验的诊断价值时应注意这一点。

    2.3 阳性预测值和阴性预测值 临床实际工作中,医生面对的是:当诊断结果为阳性时,怎么判断该患者是否真正有病?有多大机率患病?预测值就具有这种特性。阳性预测值指诊断试验检测阳性的对象中真正患病的比例(a/(a+b)),阴性预测值为检测阴性的对象中真正无病的比例(d/(c+d))。依据预测值可以指导临床医生合理分析诊断结果。但是,预测值受疾病患病率的高低影响,是一个不稳定的指标,要结合不同地区、不同医院疾病或为专科的单位的患病率作具体分析判断。故它不能用来作为评价诊断试验的诊断价值。预测值也称验后概率。
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    2.4 阳性似然比和阴性似然比 似然比是另外一种描述诊断试验研究结果的指标,它不仅总结反映了敏感性和特异性两者的特性,而且还可以用于推算预测值,具有临床实用价值。结果不受患病率影响,则是一个诊断性试验稳定的测量指标。阳性似然比为诊断试验的真阳性率与假阳性率之比(a/(a+c))/(b/(b+d)),也即敏感性/(1-特异性);阴性似然比是假阴性率与假阳性率之比(c/(a+c))/(d/(b+d)),即(1-敏感性)/特异性。通过似然比,可以计算不同患病率下的诊断试验的预测值。

    2.5 ROC曲线 ROC曲线即受试者工作曲线(receiver operator characteristic curve),它是以敏感性为纵坐标,(1-特异性)即假阳性为横坐标作图所得的曲线,设定诊断试验不同的临界值,计算相应的敏感性和特异性,在坐标轴上由点连成曲线(要求至少5点以上)构成ROC曲线。反映了敏感性和特异性的变化关系,具有直观明了的优点。如前所述同时具备高敏感性和特异性的诊断试验是不存在的,提高诊断的敏感性以降低特异性为代价,换言之,诊断漏诊率的减少就可能导致误诊率增加,反之亦然。因此有利于临床医生在不同诊断目的的情况下灵活的应用。此外,利用ROC曲线可以帮助我们确定诊断的最佳临界点(cutoff point)。曲线最靠近左上角的一点可作为最佳临界点,曲线下的面积反映了诊断试验的整体准确性,面积越大,该诊断试验准确性越好。由此可以比较两种或两种以上诊断试验的诊断价值。
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    3 诊断试验研究测量指标的正确应用

    搞好临床试验的设计是获得高质量研究结果的基础。诊断性试验研究有它自身的特性,必须确立金标准进行同步对比研究。一些新的试验在刚开始应用临床时,研究者往往过于夸大临床价值,部分原因与设计有关,如《幽门螺旋杆菌尿素酶试验取材研究》〔3〕一文,对进行胃镜检查的对象测定胃底部胃液尿素酶活性,未交待金标准、也未交待研究对象特点,结果中就只有尿素酶活性阳性、阴性两项,所用的测量指标是阳性率,无法反映该试验的诊断价值。

    诊断性试验同金标准比较研究,研究对象可出现四种不同的结果,可计算出各个测量指标,分别代表了不同的含义。复习诊断性研究文献,一些文章中常常混淆这些指标的含义,有张冠李戴、名不符实的现象存在。“阳性率”是很多诊断性试验研究结果中使用的一个指标,诊断试验中的阳性包括真阳性和假阳性两种结果,但有的研究者将它与“敏感性”等指标混淆使用。如《肝纤维化诊断中血清透明质酸检测的临床意义》〔4〕一文,文中所指的阳性率实际上是敏感性;而《超声目测法评价左室室壁运动的准确性》〔5〕一文中超声检出左室前壁运动异常的敏感性77%,实际上是阳性预测值。正如前面讨论的阳性预测值不能反映诊断试验的价值,错误报导的结果可误导对该试验的正确应用。为了正确应用诊断试验的测量指标,客观真实地反映诊断价值,按照设计对研究结果进行四格表列表分析有助于我们正确认识。
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    当今,现代医学飞速发展,临床工作者不断地在研究高水平的诊断试验提高诊断水平;另一方面,临床医学中应重视和强调循证医学,科学评价现有诊断试验的诊断价值,所有这些都需要正确应用诊断试验研究中的测量指标。

    参考文献

    1,王家良主编:临床流行病学(临床科研设计、衡量与评价)。第一版。上海:上海科学技术出版社,1989:20。

    2,Robert H.Fletcher,Suzanne W.Flethcher,Edward H.Wagner.Clinical Epidemiology.Third Edition.Williams &Wilkins,1996:45.

    3,第五次全国临流学术会议论文集:无锡.1997(年):119。

    4,黄建军,余亚新,杨汉青,等:肝纤维化诊断中血清透明质酸检测的临床意义。南京医科大学学报1999;14(4):619。

    5,施仲伟,P.Aylward,A.Russell,等:超声目测法评价左室室壁运动的准确性。中华心血管病杂志1998;26(6):440。

    (收稿日期:2000-03-30), http://www.100md.com