PCR及其特异性和灵敏度的影响因素
诊断试验灵敏度与特异度似然比预测值的变化关系研究(一)
诊断试验灵敏度与特异度似然比预测值的变化关系研究(一) 作者：许汝福熊鸿燕李亚斐林辉 【摘要】目的：探索诊断试验的灵敏度与特异度、似然比、预测值的变化关系。方法：应用数学方法证明了确定人群中提高灵敏度（Se）时，特异度（Sp）、阳性似然比（+LR）、阴性似然比（-LR）、阳性预测值（+PV）、阴性预测值（-PV）的数学变化关系，并给出了实例分析。结果：提高灵敏度时，特异度、预测值和似然比的升高或降低，与病人诊断试验阳性数的增量、非病人诊断试验阳性增量等有关。结论：提高灵敏度时，特异度降低或不变，似然比和预测值存在升高、不变或降低等情况；阴性似然比与阴性预测值的变化方向相反。【关键词】诊断试验灵敏度特异度似然比预测值 AbstractObjective:Toexploremathematicalrelationofsensitivityandspecificity,likelihoodratio,predic tivevalueindiagnostictest.Methods:Thechangeofspecificity,likelihoodratioandpredictivevaluecaus edbyincreasingsensitivitywasprovedbymathematics，andtwoexampleswereanalyzed.Results:Increasingsensitivity,changeofspecificity,likelihoodratioan dpredictivevaluewasassociatedwithincrements(ΔaandΔb)ofpositivecasesdiagnosedbytestinpatien tsandnon patients.Conclusion:Whensensitivitywasincreased,specificitycouldbenotchangedorre duced,likelihoodratioandpredictivevaluecouldbenotchanged,orincreased,orreduced.-LRChangesin theoppositedirectionto-PV. Keywordsdiagnostictest;sensitivity;specificity;likelihoodratio;predictivevalue 诊断试验（筛检试验）在基础与临床中被广泛应用，常用评价指标包括灵敏度、特异度、似然比和预测值等。对评价指标间的关系，一般认为提高试验的灵敏度时，相应的阴性预测值和阴性似然比升高，特异度、阳性预测值和阳性似然比降低；提高试验的特异度时，相应的阳性预测值和阳性似然比升高，灵敏度、阴性似然比和阴性预测值降低〔1～4〕。申洪〔5〕认为阳性似然比与灵敏度成正比，阴性似然比与灵敏度成反比。笔者分析后发现上述结论不完全正确，有时会得出相反的结论。本研究就提高灵敏度时，特异度、似然比和预测值的变化关系进行了探讨，并应用实例进行验证。 1灵敏度、特异度、似然比和预测值间关系分析 诊断试验的评价表格如表1。灵敏度（Se）、特异度（Se）、阳性似然比（+LR）、阴性似然比（-LR）、阳性预测值（+PV）和阴性预测值（-PV）的计算公式分别为：表1诊断试验的评价表格（略） 对于一个确定人群的诊断试验，其金标准诊断的病人数a+c和非病人数b+d是常量。 假设诊断试验要提高灵敏度，可设病人诊断试验阳性数为a+Δa，非病人诊断试验阳性数为b+Δb，则病人诊断试验阴性数为c-Δa，非病人诊断试验阴性数为d-Δb，Δa>0，Δb≥0。 令改变后的灵敏度为Se'、特异度为Sp'、阳性似然比为+LR'、阴性似然比为-LR'、阳性预测值为+PV'，阴性预测值为-PV'，则有 Se＇=a+Δaa+c×100%,Sp＇-Sp=db+d-d-Δbb+d×100%=Δbb+d×100%（5） (+PV＇)-(+PV)=a+Δaa+Δa+b+Δb-aa+b=b·Δa-a·Δb(a+b)(a+Δa+b+Δb)（6） (-PV＇)-(-PV)=d+Δbc+Δa+d+Δb-dc+b=d·Δa-c·Δb(c+b)(c+Δa+d+Δb)（7） (+LR＇)-(+LR)=a+Δab+Δb-ab×b+da+c（8） (-LR＇)-(-LR)=c-Δad+Δb-cd×b+da+c（9） （1）当Δb=0时，Sp＇=Sp，+PV＇>+PV，-PV＇>-PV，+LR＇>+LR，-LR＇-LR。当Δb>0时，Sp＇>Sp。（2）当ΔaΔb>ab时，b·Δa>a·Δb ,a+Δab+Δb>ab，则+PV＇>+PV,+LR＇>+LR。 （3）当ΔaΔb=ab时，b·Δa=a·Δb ,a+Δab+Δb=ab，则+PV＇=+PV,+LR＇=+LR。
敏感性与特异性的关系
敏感性与特异性的关系 敏感性（具有该特性的对象被预知的可能性大小）=真阳性率=a/a+c； 特异性（对象所具有的特殊属性的程度）=真阴性率=d/b+d； 漏诊率=1-敏感性=c/a+c； 误诊率=1-特异性=b/b+d 敏感性与特异性的关系： 1.高敏感性→上述a增大→L线下移，无限接近X轴但是无法达到（存在的必然性）→c、d越来越小，b越来越大，即低漏诊率，高误诊率和低真阴性率（低特异性）。 2.高特异性→上述d增大→L线上移，无限接近+∞但是无法达到（存在的必然性）→a、b越来越小，c越来越大，即高漏诊率，低误诊率和低真阳性率（低敏感性）。 由此可见，高敏感性与高特异性不可兼得：高敏感性则低特异性，高特异性则低敏感性。 可采用敏感性高与特异性高的不同方法相结合。 英文名词： TP —— True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率 TN —— True Negative（真负, TN）被模型预测为负的负样本；可以称作判断为假的正确率
FP ——False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率 FN——False Negative（假负, FN）被模型预测为负的正样本；可以称作漏报率 True Positive Rate（真正率, TPR）或灵敏度（sensitivity） TPR = TP /（TP + FN） 正样本预测结果数/ 正样本实际数 True Negative Rate（真负率, TNR）或特异度（specificity） TNR = TN /（TN + FP） 负样本预测结果数/ 负样本实际数 False Positive Rate （假正率, FPR） FPR = FP /（FP + TN） 被预测为正的负样本结果数/ 负样本实际数 False Negative Rate（假负率, FNR） FNR = FN /（TP + FN） 被预测为负的正样本结果数/ 正样本实际数 如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！
敏感性与特异性的关系
敏感性与特异性的关系 特异性（对象所具有的特殊属性的程度）=真阴性率=d/b+d； 漏诊率=1-敏感性=c/a+c； 误诊率=1-特异性=b/b+d 敏感性与特异性的关系： 1.高敏感性→上述a增大→L线下移，无限接近X轴但是无法达到（存在的必然性）→c、d越来越小，b越来越大，即低漏诊率，高误诊率和低真阴性率（低特异性）。 2.高特异性→上述d增大→L线上移，无限接近+∞但是无法达到（存在的必然性）→a、b越来越小，c越来越大，即高漏诊率，低误诊率和低真阳性率（低敏感性）。 由此可见，高敏感性与高特异性不可兼得：高敏感性则低特异性，高特异性则低敏感性。 可采用敏感性高与特异性高的不同方法相结合。 英文名词： TP —— True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率 TN —— True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本；可以称作判断为假的正确率 FP ——False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率
FN——False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；可以称作漏报率 True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity） TPR = TP /（TP + FN） 正样本预测结果数 / 正样本实际数 True Negative Rate（真负率 , TNR）或特异度（specificity） TNR = TN /（TN + FP） 负样本预测结果数 / 负样本实际数 False Positive Rate （假正率, FPR） FPR = FP /（FP + TN） 被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 False Negative Rate（假负率 , FNR） FNR = FN /（TP + FN） 被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数
分析灵敏度与功能灵敏度的临床意义区别
分析灵敏度与功能灵敏度的临床意义区别 分析灵敏度(analytical sensitivity)与功能灵敏度(functional sensitivity)均可作为测定方法检测某物质的灵敏度,但两者所适用的范围与表达的临床意义有差异:分析灵敏度又称检测限量(limit of detection),是基于零浓度基础上,用于区分从无到有的分析能力.该值的确定是通过多点定标,并附加3个不同水平的质控品,经10次以上重复测定S0定标液,得到-x+2s为该测定方法的分析灵敏度.功能灵敏度又称临床灵敏度(clinical sensitivity),是基于低浓度的基础上,用于区分从有到无的分析能力[1,2].该值的确定是通过标准品(如S1)作梯度稀释,采用同一台仪器,同一批号试剂,同一标准曲线,每天1次,每次3遍进行测定,共测 3周以上时间的数据,根据批间变异系数(CV)≤20%时的最大稀释管浓度作为功能灵敏度.最通俗的比喻为:飞机从遥远的地方向你飞来,从看不见到看见这一点,是区分从无到有的分界点为"分析灵敏度";而你站在飞机场,看着飞机由近到远飞去,从看得见到看不见,即从有到无的分界点为"功能灵敏度".一般分析灵敏度比功能灵敏度高10倍左右. 分析灵敏度与功能灵敏度, 分析灵敏度与功能灵敏度 什么是分析灵敏度和功能灵敏度？ 最低检测浓度/极限(Minimal detectable concentration/limit, MDC/MDL)是反映最低可区别于零值的浓度，又称分析灵敏度(Analytical sensitivity)。功能灵敏度(Functional sensitivity)为 分析灵敏度（检测限）