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诊断性试验Meta分析报告一、引言诊断性试验在医学领域中具有至关重要的作用，它们帮助医生确定患者是否患有某种疾病，以及评估疾病的严重程度和预后。
然而，单个诊断性试验往往受到样本量、研究人群、研究方法等因素的限制，其结果可能存在偏差。
Meta 分析作为一种系统评价方法，能够综合多个诊断性试验的结果，提供更全面、更准确的诊断信息。
二、目的本 Meta 分析的目的是综合评估某种诊断性试验在特定疾病中的诊断价值，为临床医生的诊断决策提供依据。
三、资料与方法（一）检索策略我们在多个数据库（如 PubMed、Embase、Cochrane Library 等）中进行了系统的检索，检索时间范围为_____至_____。
检索词包括疾病名称、诊断性试验名称以及相关的关键词。
（二）纳入与排除标准纳入标准：①研究对象为疑似患有特定疾病的患者；②使用了所关注的诊断性试验；③报告了诊断准确性的相关指标，如敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值等。
排除标准：①重复发表的研究；②研究质量差，如样本量过小、方法学存在明显缺陷等；③无法获取全文或关键数据的研究。
（三）数据提取由两名研究者独立提取纳入研究的基本信息（如作者、发表年份、研究地点等）、研究对象的特征（如年龄、性别、疾病严重程度等）、诊断性试验的方法和参数、诊断准确性的指标等。
如有分歧，通过讨论或咨询第三方解决。
（四）质量评估采用 QUADAS-2（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2）工具对纳入研究的质量进行评估，评估内容包括病例的选择、待评价试验、金标准、病例流程和进展情况等方面。
（五）数据分析使用 Review Manager 53 软件进行数据分析。
对于诊断准确性的指标，计算合并的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断比值比，并绘制森林图和受试者工作特征（ROC）曲线。
采用随机效应模型或固定效应模型进行合并分析，根据异质性检验的结果（I²值）选择合适的模型。
粉尘螨过敏点刺诊断试剂的临床诊断试验第一节研究问题和研究背景简介●研究对象：前往医院就诊的过敏性哮喘患者和变应性鼻炎等过敏性疾病患者人群。
●研究问题：用某国内制药公司生产的粉尘螨点刺诊断试剂(以下简称国产粉尘螨点刺诊断试剂或粉尘螨点刺诊断试剂)对受试者是否患有粉尘螨过敏进行诊断，评价诊断的灵敏度和特异度。
➢灵敏度(sensitivity)是在确诊为粉尘螨过敏条件下的试剂为阳性的概率P粉尘螨试剂检测为＋确实患有粉尘螨过敏的患者(|)➢特异度(specificity)是在确诊为粉尘螨不过敏条件下的试剂为阴性的概率P粉尘螨试剂检测为－确实未患有粉尘螨过敏的患者(|)●粉尘螨过敏诊断点刺诊断试剂的研究背景简介：哮喘病患者和变应性鼻炎都是过敏性患者，不同患者的过敏源往往不同。
如果了解患者的过敏源，患者就可以尽可能地避免接触过敏源或远离过敏源，甚至可以针对该过敏源进行积极的脱敏治疗，因此对于过敏性患者的过敏源检测诊断是有非常重要的意义的。
据相关文献报道，由于我国的气候、空气污染程度和卫生条件的影响，我国大多数哮喘病患者和变应性鼻炎患者的过敏源是粉尘螨过敏，因此粉尘螨过敏的检测诊断就显得更为重要了。
目前临床上进行粉尘螨检测诊断方法通常有二种，一种是通过检测粉尘螨过敏的血清特异性免疫球蛋白IgE（specificity IgE,sIgE）诊断患者是否患有粉尘螨过敏；另一种是国外生产的粉尘螨检测点刺诊断试剂，其商品名为阿罗格点刺诊断试剂(以下均称为阿罗格点刺诊断试剂)，阿罗格点刺诊断试剂是由默克集团Allergopharma公司生产的，据临床使用验证：两种产品均有一定的误诊比例，即：一部分对象根据临床现象可以明确诊断确实患有粉尘螨过敏而用上述某种方法检测为－，因此诊断为未患粉尘螨过敏，这种现象称为假阴性（false negative rate，FNR）；也有一部分对象根据临床现象可以明确诊断确实未患有粉尘螨过敏而用上述某种方法检测为＋，这种现象称为假阳性（false positive rate，FPR）。
为什么要学习诊断试验的评价(1)为什么要学习诊断试验的评价？在医学领域中，诊断试验是一种常见的临床操作，其目的是为了帮助医生诊断和治疗患者的疾病。
而诊断试验的评价，则是为了确定一种试验的有效性和可靠性，并帮助医生以正确的方式使用这种试验。
因此，学习诊断试验的评价非常重要。
本文将从以下方面介绍为什么要学习诊断试验的评价。
1. 保证准确性和可靠性诊断试验的评价可以确保试验结果的准确性和可靠性。
评价过程通常包括对实验的设计、收集数据的方法和数据分析进行检查，以确保试验结果的准确性和可靠性。
如果试验的评价没有得到正确的实施，就可能会引起错误的诊断和治疗，从而使患者的健康受到威胁。
2. 提高诊断和治疗的效率和效果通过了解诊断试验的评价，医生可以更快地发现和确认患者的疾病，而不是通过多次检查来诊断疾病。
这不仅可以节约时间，还可以减轻患者的负担。
同时，诊断试验的评价也可以促进更有效的治疗，以减轻症状、治疗疾病并防止疾病的恶化。
3. 支持决策制定诊断试验的评价对于制定治疗方案和决策非常重要。
通过对进行评价将有助于医生权衡利弊，确保患者得到最佳治疗方案。
一些诊断试验可能会产生误导性结果，导致错误的决策，而学习诊断试验的评价可以帮助医生更好地理解试验结果和数据，以制定准确的治疗方案。
4. 遵守伦理要求诊断试验，尤其是在人类试验中，尽管有潜在的好处，但与之相关的风险可能会对个人或整个社区造成伤害。
学习评价从道德和伦理的角度考虑诊断试验的质量与所产生的危害之间的平衡，如此被试或患者可以受到更好的保护。
结论在现代医疗领域中，评价要求是不可或缺的，特别是对于诊断试验来说。
因此，通过学习诊断试验的评价，医生和研究人员将具有更高的质量水平，并能够判断患者在特殊情况下所需治疗的需求和适宜的治疗方法。
一位受过良好诊断试验管理教育的医生，不仅能够做出更加准确的诊断，更能提供最佳治疗方案，建立起患者与医疗行业的良好沟通。
诊断性试验的评价标准诊断性试验是临床医学中常用的一种研究方法，用于评估医疗检查工具对疾病的诊断能力。
在进行诊断性试验时，我们需要根据一定的评价标准来判断检查工具的准确性和可靠性。
本文将就诊断性试验的评价标准进行探讨。
首先，我们需要关注的是敏感性和特异性。
敏感性是指检查工具能够准确识别患病者的能力，而特异性则是指检查工具能够准确排除非患病者的能力。
一个理想的诊断工具应该具有高的敏感性和特异性，即能够准确地诊断出患病者，并排除非患病者，从而避免误诊和漏诊的情况发生。
其次，我们需要考虑阳性预测值和阴性预测值。
阳性预测值是指在检查结果为阳性的情况下，患者真正患病的概率；而阴性预测值则是指在检查结果为阴性的情况下，患者真正未患病的概率。
这两个指标可以帮助我们更好地理解检查工具的诊断能力，从而进行更准确的诊断和治疗。
此外，我们还需要关注受试者工作特征曲线（ROC曲线）。
ROC曲线是一种用于评估诊断工具准确性的图形方法，它可以直观地展现出检查工具的敏感性和特异性之间的平衡关系。
通过分析ROC曲线，我们可以确定一个最佳的诊断阈值，从而使检查工具的诊断能力达到最优化。
最后，我们需要考虑诊断试验的重复性和稳定性。
重复性是指同一检查工具在不同时间、不同环境下进行重复测试时的一致性，而稳定性则是指检查工具在长时间内保持一致的能力。
一个优秀的诊断工具应该具有良好的重复性和稳定性，以确保其在临床应用中的可靠性和稳定性。
综上所述，诊断性试验的评价标准涉及到敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、ROC曲线、重复性和稳定性等多个方面。
通过综合考量这些评价标准，我们可以更准确地评估诊断工具的诊断能力，为临床医学的诊断和治疗提供更可靠的依据。
在进行诊断性试验时，我们需要充分重视这些评价标准，从而确保我们得到的检查结果是准确可靠的。
评价诊断性试验的标准评价诊断性试验的标准是指对于临床试验中所使用的诊断性试验进行评价的一系列标准和要求。
诊断性试验是用于确定疾病存在或不存在、确定疾病的类型或确定疾病的严重程度的试验。
在临床研究中，评价诊断性试验的标准是非常重要的，它可以帮助研究人员评估诊断性试验的准确性、可靠性和有效性，从而为临床诊断和治疗提供科学依据。
首先，评价诊断性试验的标准包括试验的灵敏度和特异度。
试验的灵敏度是指在疾病存在的情况下，试验能够正确识别出疾病的能力。
而特异度则是指在疾病不存在的情况下，试验能够正确排除疾病的能力。
评价诊断性试验的标准要求试验的灵敏度和特异度都要尽可能高，以确保试验能够准确地识别出疾病的存在或不存在。
其次，评价诊断性试验的标准还包括试验的准确性和可重复性。
试验的准确性是指试验结果与实际情况的符合程度，而可重复性则是指在不同时间或不同实验条件下，试验能够得到相似的结果。
评价诊断性试验的标准要求试验的准确性和可重复性都要尽可能高，以确保试验结果的可靠性和稳定性。
另外，评价诊断性试验的标准还包括试验的预测价值和临床应用性。
试验的预测价值是指试验结果与疾病预后或治疗效果的相关性，而临床应用性则是指试验结果在临床实践中的实际应用情况。
评价诊断性试验的标准要求试验的预测价值和临床应用性都要得到充分的考虑，以确保试验结果能够为临床诊断和治疗提供有效的帮助。
综上所述，评价诊断性试验的标准是非常重要的，它可以帮助研究人员评估诊断性试验的准确性、可靠性和有效性，为临床诊断和治疗提供科学依据。
因此，在进行临床研究时，需要严格按照评价诊断性试验的标准进行设计和评价，以确保试验结果的准确性和可靠性，为临床诊断和治疗提供科学依据。
诊断实验评估指标-灵敏度（sensitivity）特异度（specificity）准确度（。
在临床上经常会⽤到诊断试验的⼿段，⽤于疾病诊断、病⼈随访或疗效监测等。
判断某⼀诊断试验的结果是否真实、可靠，是否具有实⽤性，从⽽确定合理的医疗决策。
⼀项诊断试验需要具备能正确的鉴别患病和未患病的能⼒，以反映患病实际情况的准确程度，这其中涉及到⼏个重要概念：灵敏度（sensitivity）、特异度（specificity）、准确度（accuracy）、阳性预测值以及阴性预测值。
希望⼤家能够准确理解以上5个重要指标，并通过以下模拟试题练习加深理解。
模拟试题：⼀项胃癌临床诊断试验受试⼈数是200⼈，实际情况为50⼈患胃癌，150⼈正常；诊断结果显⽰，有160⼈正常，40⼈诊断为胃癌，⽽这40⼈当中实则仅有35⼈真正患癌。
请根据数据判断该项诊断试验的灵敏度（sensitivity）、特异度（specificity）、准确度（accuracy）、阳性预测值以及阴性预测值。
其实，这5个指标在也适⽤于评价我们call变异所⽤的软件效能。
⽐如：全基因组测序进⾏SNV检测时使⽤了2个软件： GATK和MuTect，共检出1300个变异，其中GATK检出1000个SNV，MuTect检出1100个SNV，共有SNV是800个；经过⽬标区域测序进⾏验证后，发现共有的800个突变均得到验证， GATK特有的SNV有80个得到验证，MuTect特有的SNV有150个得到验证（假定经过⽬标区域测序验证成功的SNV即为真实存在的突变）。
请计算MuTect软件的以上5个指标。
灵敏度（Sensitivity，也称为真阳性率）是指实际为阳性的样本中，判断为阳性的⽐例（例如真正有⽣病的⼈中，被医院判断为有⽣病者的⽐例），计算⽅式是真阳性除以真阳性+假阴性（实际为阳性，但判断为阴性）的⽐值（能将实际患病的病例正确地判断为患病的能⼒，即患者被判为阳性的概率）；特异度（Specificity，也称为真阴性率）是指实际为阴性的样本中，判断为阴性的⽐例（例如真正未⽣病的⼈中，被医院判断为未⽣病者的⽐例），计算⽅式是真阴性除以真阴性+假阳性（实际为阴性，但判断为阳性）的⽐值（能正确判断实际未患病的病例的能⼒，即试验结果为阴性的⽐例）。
概念：什么是诊断试验？一、诊断试验研究意义和设计原则（一）诊断试验的意义☐正确诊断是预防、治疗措施决策的基础。
☐创造新方法、淘汰旧方法势在必行。
☐诊断试验研究是临床常用的研究方法之一；也是方法学研究的常用方法。
☐诊断试验研究和评价是每个医务人员必备的基本知识与技能。
☐基础研究也要做这方面的研究,如唾液酸、支原体试剂盒、肿瘤标志物.诊断试验的应用：☐诊断试验应用非常广泛。
☐可应用于疾病诊断、病原学诊断、疗效和预后诊断、药物不良反应的检测、人群中的普查、筛查等。
☐预防医学新的检测方法、基础医学中新的检测方法、新的病理诊断方法、某种疾病的判断方法等（二）诊断试验评价的设计要点：诊断实验设计时要注意以下几点：1.确定可靠的金标准：注意金标准的准确性和可行性。
2.选择合适的研究对象：金标准：有病、无病实验组：应包括疑似病例、各种病情病程、易混淆病例。
3.诊断的可靠性：正式试验前先进行可靠性试验，计算变异系数和一致性，注意控制实验条件，仪器、试剂、质量控制。
4.如实报告结果，盲法判断结果。
5.样本含量足够：P-敏感度或特异度δ-容许误差α-第一类错误的概率5、样本含量计算：1）当灵敏度和特异度接近50％时，可用近似公式计算：n=(uα/δ)p(1-p)式中：uα正态分布中累计概率为α/2时的u值（如u0.05/2=1.96,u0.01/2=2.576）,δ－指允许误差，p－预试验时的灵敏度或特异度。
2）当预期的灵敏度或特异度小于20％或大于80％时，资料呈偏态分布，需要对率采用平方根反正弦转换，按下公式计算：二、诊断试验的研究设计（一）要求：理想的诊断方法应该是准确度高、精密度高、安全、无不适感、作用迅速、操作简单易行、效率高、价格低廉。
最重要的是准确度高。
（二）诊断试验设计步骤：1.确定金标准（gold standard）诊断试验的效果评价必须建立一个科学、可靠和公认的对比标准，即¡°金标准¡±，是指当前医学界公认的、最可靠的、准确度高的诊断方法作为比照的统一标准。
金标准选择不当造成的偏移称为不完善金标准偏移（imperfect gold standard bias）1.确定金标准（gold standard）金标准要求：1）针对性强：能够准确地区分有病无病（患者、非患者）、阴性阳性。
2）费用低，操作容易，可行性好：简便、实用、经济。
包括基因诊断、病理学诊断、冠状动脉造影、CT、磁共振（MRI）、放射标记扫描等。
3）金标准确定方法☐根据专业知识确定;如：诊断恶性肿瘤：金标准是病理切片，深部组织癌症CT、核磁共振成像等☐查找相关的标准（GB）;如：水中汞、铅、镉测定，可查“饮用水水质卫生标准”配套的检测方法。
☐如果没有金标准，可采用不完善参照试验作“金标准”。
4）金标准选择不当的影响☐产生金标准偏移：金标准选择不当影响了诊断试验的正确评价（不能正确区分患者与非患者），称为金标准偏移。
避免金标准偏移的办法：采用一系列的检查、化验的方法论证。
☐产生合并偏倚：金标准选择不当，将假阳性判断为真阳性或将假阴性判断为真阴性，使诊断的准确度高估，称为合并偏倚。
☐产生证实偏倚：由于某些原因，部分采用金标准，部分使通过其他方法确诊，使诊断的准确度产生的偏倚称为证实偏倚。
2.研究对象的选择1）试验组：诊断试验研究的目的一般是要论证待研究的诊断方法是否具有诊断价值，所以选择实验组研究对象选择应该具有代表性。
症状和体征典型与不典型，不同临床病程早、中、晚期，不同病情轻、中、重型。
2）对照组：具有鉴别诊断的意义。
通常选用容易与该病混淆而又确实未患该病的其他病人或正常人作为对照。
3）病例选择不当通常会产生选择性偏倚，选择性偏倚中最常见的是频谱偏倚。
3.诊断（试验）指标确定☐此处的诊断指标指的就是待研究的指标（或试验指标）。
选择指标时尽可能地选择客观定量指标。
☐在进行待研究（试验）指标与金标准进行比较时，要尽可能采用盲法，特别是定性指标强调盲法。
以避免评阅偏依产生（review bias）。
（已知金标准结果，在待测诊断指标测量时带有偏向产生的偏依称评阅偏依）☐试验评阅偏倚：未采用盲法，研究者事先知道金标准的诊断结果所产生的偏倚叫试验评阅偏倚。
☐诊断评阅偏倚：未采用盲法，研究者在判断金标准结果时，事先知道诊断试验结果，所产生的偏倚叫诊断评阅偏倚。
☐诊断评阅顺序偏倚：研究者在评价两个诊断试验时，评价后一个实验结果受前一个试验结果的影响，所产生的偏倚叫诊断评阅顺序偏倚。
4.截断点的选择（cut off point）☐诊断试验的截断点又称分界点、截割点、诊断界值(criticl value), 指诊断试验中用以划分阳性与阴性的分界值。
临床上常用参考值范围（正常值）作为判断正常与否。
从下图可见如果截断点右移则会增加误诊率；截断值左移就会增加漏诊率。
未患本病患本病1）实际工作重要根据不同资料、不同指标选择截断值。
上图说明：☐A图：体内毒物测定，N与Y没有重叠，应设a、b两个界点，a→b 间为可疑。
☐B图：传染性疾病的指标，上限与下限在同一水平，只取1个界点，<C非病，≥C患者。
☐C图：N与Y重叠面积较小，假阴性与假阳性面积接近5%，界点为d，如肿瘤标志物检测，<d非病，>d患者。
☐D图：N与Y有较大重叠面积，如激素及其他生物活性物的含量，应设两个界点e和f，<e 非病，>f患者， e →f间为可疑。
2）实际工作中还要考虑是减少漏诊率还是减少误诊率为主？☐某些疾病发现后治疗无效，目的在于排除出病例，以减少误诊，需要较高的特异度，此时选择较高的截断值。
☐如果疾病早诊断早治疗可促进预后，目的在于早诊断，提高敏感度，减少漏诊率，可选择较低的截断值。
☐如果既要考虑灵敏度又要兼顾特异度，可选择Youden指数最大，或选择阳性似然比最大的截断值。
5.同步盲法测试：经金标准确定的试验组和对照组同步接受新的诊断试验方法盲法测定。
6.统计学分析与评价：与金标准测定结果比较分析，统计学指标：敏感度、特异度、似然比、预测值、youden 指数等，同时还要进行统计学推断。
三、诊断试验的评价指标及其意义诊断试验指标包括诊断试验特性指标和预断（值）指标；其中阳性预测值(PV+)和阴性预测值(PV-)属于预断值。
敏感度和特异度是任何诊断试验必须具备的两个基本特征指标。
新方法与金标准比较新的诊断试验效果如何，只能与金标准比较，与金标准比较时，其结果数据可用2×2四格表归纳比较分析。
比较有四种情况：a¡ª金标准＋，新方法＋，真阳性数。
d¡ª金标准－, 新方法－，真阴性数。
b¡ª金标准－, 新方法＋，假阳性。
c¡ª金标准＋，新方法－，假阴性。
诊断试验的指标及其意义（一）诊断试验的基本指标及其意义1.灵敏度（sensitivity,Se）与漏诊率：指用金标准已确诊为病人的对象中，用该试验检查判断为阳性者（效能）所占的百分比。
真阳性率.灵敏度与漏诊率互为补数，漏诊率=1-Se2.特异度(specificity,Sp)与误诊率：指用金标准确诊的未患某病的对象中，用新诊断法为阴性的的部分所占比例（正确鉴定非本病的效能），真阴性率。
特异度与误诊率互为补数，误诊率=1-Sp未患本病患本病d灵敏度与特异度关系：理想的诊断实验灵敏度与特异度都高，但一般不可能，灵敏度高时特异度就会低；特异度高时灵敏度则会低。
两者关系见下表。
灵敏度、特异度关系2h后血糖mg/dl 灵敏度（%）特异度（%）70 98.6 8.880 97.1 25.590 94.3 47.6100 88.6 69.8110 85.7 84.1120 71.4 92.5130 64.3 96.9140 57.1 99.4150 50.0 99.6160 47.1 99.8170 42.9 100.0180 38.6 100.0190 34.3 100.0200 27.1 100.0诊断试验的指标及其意义3. 假阴性率（β）：指确有本病存在的患者中，用新方法检查结果呈阴性的频率，即漏诊率。
灵敏度=1- β4. 假阳性率（α）：指确无本病存在时，该试验检查呈阳性的频率,即误诊率。
特异度=1- α（二）正确度与Y ouden指数☐灵敏度和特异度分别从不同单方面考察了诊断试验的诊断准确度，而正确度和Youden指数可将灵敏度和特异度结合起来对诊断试验进行综合评价。
5. 正确度（accuracy）☐正确度又称总符合率，指诊断试验诊断正确的例数占总例数的百分比，诊断正确的例数包括患者中被检测为阳性的例数和非患者中被检测为阴性的例数。
正确度的计算公式为：☐也可以表示为：☐可见，正确度为灵敏度和特异度的加权平均数，权重为患者与非患者占总例数的比例。
因此，正确度受灵敏度和特异度影响；☐如果研究对象为病例和对照的随机样本，正确度与病例组和对照组的样本含量比例有关；☐如果研究对象为人群中的随机样本，正确度与人群患病率有关。
☐如在患病率较低的人群中进行诊断试验，即使灵敏度很低的试验，也可获得较高的正确度。
6. Youden指数：又称正确诊断指数，是指诊断试验中真阳性率和真阴性率之和减去基数（1或100%）。
☐Youden指数是评价检验效能综合指标之一。
☐Youden指数的取值在-1～1之间，一般认为yi(J)要>0.5才有诊断价值，说明诊断试验的准确度越高。
☐缺陷：α=0.3，β=0.7和α=0.7，β=0.3指数相同☐似然比也是综合灵敏度和特异度的评价指标。
7. 阳性似然比阳性似然比（positive likelihood ratio，LR(+)）定义为灵敏度和1-特异度之比，即真阳性率和假阳性率之比，表示患者检出阳性的概率是误诊率的多少倍。
计算公式为：☐阳性似然比的取值在0～∞之间，其值越大，诊断试验越好。
8.阴性似然比（negative likelihood ratio，LR(-)）定义为（1-灵敏度）和特异度之比，即假阴性率和真阴性率之比，表示患者检出阴性的概率是非患者的多少倍。
计算公式为：☐阴性似然比的取值在0～∞之间，其值越小，诊断试验越好。
举例：☐例：以糖化血红蛋白（GHb）：为金标准,正常值为4%-6%，研究用空腹血糖（FPG)诊断糖尿病，（≥5.6mmL/L为糖尿病患者），以金标准诊断的245例糖尿病患者为研究对象，45名正常人为对照结果如表。
☐灵敏度=227/227+18=92.65%☐特异度=29/21+29=58.00%☐FNR = 1-Se = 1-92.65% = 7.35% (漏诊率)☐FPR = 1-Sp = 1-58.00 = 42.00% (漏诊率)☐= = 86.78%☐J=Se+Sp-1=92.65%+58.00-1 = 0.5065☐LR(+)=Se/1-Sp=0.9265/1-0.58=2.21☐LR(-)=1-Se/Sp=1-0.9265/0.58=0.13（四）预测值☐预测值：是在诊断试验结果（阳性或阴性）的条件下，证实有无患病的频率。
