1诊断性研究证据的评价与应用-yxx

在临床诊断过程中，我们究竟应将 诊断标准定在何处较理想呢？这需要 依据疾病本身的特点及诊断的目的来 加以确定。通常确定诊断界限需依据 以下原则： a)当假阳性及假阴性的重要性相等时， 一般可把诊断标准定在灵敏度=特异 度的分界限处；
b)当漏诊可能导致严重后果，或当有 几个诊断假设时，为排除某病的诊断 或用于筛检无症状病人而该病的发病 率又较低时，此时应选择灵敏度高的 诊断标准；标准左移，此时特异度下 降，假阳性率上升，导致筛检成本高；
诊断试验研究的意义:就在于 认识诊断试验的规律，正确的应 用、研究与评价诊断性试验，以 提高临床诊断的效率和水平，从 而为疾病的准确、合理的临床治 疗提供有利的依据。
经验告诉我们，对各种诊断 试验的性质和其临床应用价值并 非一开始就被我们认识清楚，往 往在开始推广使用新的诊断试验 方法时，临床医生会自觉不自觉 地夸大其临床的应用价值，但这 种情况会随着经验的积累，逐渐 获得较正确的认识，并从中发现
受试者工作特征曲线（receive operator
characteristic curve,ROC曲线）
患病率×灵敏度
阳性预测值= 患病率×灵敏度+（1-特异度） ×（1-患病率）
阴性预测值=
（1-患病率）× 特异度
（1-患病率） × 特异度+患病率 ×（1-灵敏度）
由上式可看出，预测值受患病率的影 响较大，它可随受试地区和人群的不 同而异。当诊断试验用于患病率很低 的人群时，即使特异度非常高的试验， 在阳性结果中仍有相当数量的假阳性 存在，同理，即使灵敏度很高的试验， 当用于高患病率人群时，阴性结果中 会有不少的假阴性。
诊断试验并非理想。如癌胚抗原 （CEA）开始应用于临床时，其一度 被认为对结肠癌有较高的诊断价值， 但后来发现用CEA诊断结肠癌并非具 有较高的特异性。

•
=（1-82.2%）/71.4%=0.25
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2、重要性评价（3）
•计算验后概率 •本患者验前概率为70%，两项均为异常的似然比为2.87。 •验前比=验前概率/（1-验前概率）=0.7/（1-0.7）=2.33 •验后比=验前比*似然比=2.33*2.87=6.69 •验后概率=验后比/（1+验后比）=6.69/（1+6.69）=87%
01 首先选择summaries类数据库
02 其次考虑非summaries数据库
03
无条件选择summaries数据库 最终选择维普（Vip)数据库
最新.
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选择数据库及检索词
数据库：UpToDate
01
维普数据库
Vip（维普）
检索词：
coronary atherosclerotic heart
disease （冠心病）
02
Diagnostic test(诊断试验) Electrocardiogram test （心电图负
荷试验）
Sensitivity（敏感性） Specificity（特异性）
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检索结果
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A
1、证据真实性评价（1）
同步：患者一周内均进行动态心电图、心电图负荷试验、 核素心肌断层影像、超声心动图和冠脉造影。 独立：患者的各项检查均分别进行，互不影响结果。 盲法：文献中没有找到具体的盲法体现。
诊断性研究证据评价与应用
主讲人： 组员：
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病历摘要
•患者男，55岁，农民。因“阵发性心前区疼痛3天”入院，3 天前患者无明显诱因出现心前区疼痛、不适、胀痛，持续几 分钟后可缓解，心前区痛，无放射。发育正常，自主体位， 浅表淋巴结无肿大。胸廓无畸形，呼吸音正常。心前区 无 隆起，心脏听诊无异常杂音，心界无扩大。腹软无压痛反跳 痛。心电图提示：S-T段改变。医生初步诊断为：冠心病。

疾病诊断证据 的分析与评价
第一节
评价诊断性 试验的意义
诊断试验（Diagnostic test）概念
指对疾病进行诊断的试验方法，它不仅包括各 种实验室检查，还包括各种影像学诊断，如X线诊 断、CT等。
评价诊断试验的意义：
有助于科学地选择诊断方法； 有助于正确地分析和评价诊断结果。
第二节
轻或无视网膜病 46（a） 10（b） 56（r1） 中重度视网膜病 12（c） 32（d） 44（r2）
58（c1） 42（c2） 100（N）
Kappa分析：考虑了机遇因素对一致性的影响 Kappa值=实际一致性/非机遇一致性
Kappa

N(A N2
D) (R1C1 R2C2 ) (R1C1 R2C2 )
10 11 21 7599 7641
并联试验：
试验结果 ＋ －
合计
病人 14+33+117
35 199
非病人 10+11+21
7599 7641
灵敏度=（ 14+33+117 ）/199×100%=82.41% 特异度=7599/ 7641 ×100%=99.45%
串联试验：
试验结果 ＋ －
指试验结果阴性中，非患者的百分比。
阴性预测值= d ×100% cd
预测值受两方面因素的影响：
1.诊断试验本身的特性（灵敏度、特异度）的 影响。
2.受试人群患病率高低的影响。
当患病率不变时：灵敏度升高——阳性预测 值下降
当灵敏度、特异度不变时：患病率升高—— 阳性预测值升高
4、实用性
（1）灵敏度高、特异度高，重复性好； （2）可行性好 即简单、易行，易于操作者掌握； （3）能被受试者接受 即无损伤、无痛苦、无副作用； （4）价格便宜； （5）出结果周期快。

பைடு நூலகம்14
诊断性试验 阳性(+) 阴性(-)
合计
金标准（标准诊断）
有病
无病
a (真阳性) b (假阳性)
c (假阴性) d (真阴性)
a+c
b+d
a+b c+d a +b+c+d
诊断比值比（diagnostic odd ratio,DOR): DOR=ad/bc。
阳性似然比（positive likelihood ratio,+LR）:诊断性试验中，真阳性 在“有病”患者中的比例与假阳性在“无病”例数中比例的比值。 +LR=[a/(a+c)]/[b/(b+d)]=SEN/(1-SPE)。是表明诊断性试验阳性时患病 与不患病机会的比值。
病例组：金标准确定的“有目标疾病组” 对照组：金标准确定的“无目标疾病组”； 病例组必须包括各型病例，如典型与不典型，早、
中、晚期，轻、中、重度，合并症与非合并症等； 对照组不仅包含正常人群，更应有“无目标疾病”
的其他病例； 样本量：如确定定量试验的生物参考区间，各组病
例至少100例（正态分布）或120例（非正态分布） 。
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二、诊断试验研究的基本要求
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2.1 确定金标准
诊断性试验的金标准（gold standard）是指当前临床医 师公认的诊断疾病最可靠方法，也称标准诊断。
包括病理活检、手术发现、微生物培养…… 用金标准可将病人正确区分为“有病”或“无病” 评价新的诊断性试验必须有金标准为依据。
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2.2 选择研究对象
20
480
200
800
500 500 1000
患病率=20% SEN=180/200=90%; SPE=480/800=60% ACC=(180+480)/1000=66%; +PV=180/(180+320)=36% DOR=(180x480)/(20x320)=13.5 +LR=0.9/(1-0.6)=2.25