手机版 下载桌面 设为首页

诊断试验中如何处理中间状态?

诊断试验中如何处理中间状态?经典的诊断试验通常是用一个指标区分两种状态。上面两个例子不同的地方是分别用了二分类变量(阳性/阴性)和连续变量(量表得分)作为诊断指标,连续变量时需要实现确定一个判断界值。但是他们都有一个重要的共同点,就是待区分的真实状态只有两个。在评价某一种诊断方法或指标的时候,是否还能计算灵敏度、特异度等这些指标呢?...

如何处理诊断试验中的中间状态?

如何处理诊断试验中的中间状态?经典的诊断试验通常是用一个指标区分两种状态。比如我们通过检查羊穿得到的细胞,看21对染色体是否存在三条(存在为阳性,不存在为阴性),从而诊断胎儿是否患有21三体综合征;或是通过认知功能筛查量表得分,判断患者是否存在认知功能障碍(低于某分值认为异常,否则认为正常)。上面两个例子不同的地方是分别用了二分类变量(阳性/阴性)和连续变量(量表得分)作为诊断指标,连续变量时需要实现确定一个判断界值。但是他们都有一个重要的共同点,就是待区分的真实状态只有两个。...

R软件:诊断试验的meta分析

诊断试验的meta分析。在诊断试验中,通过金标准诊断为患者和非患者,采用某种试验方法诊断为阳性或阴性,列成四格表的形式,计算相关指标评价该试验方法的价值。单个诊断试验中,常用灵敏度、特异度、似然比、预测值等评价诊断试验的价值。...

诊断试验可重复性的重要性

诊断试验可重复性的重要性。拿到诊断试验结果之后,许多医生会问:“这项试验结果可重复吗?”如果一项诊断试验的结果不能重复,无论有多好的灵敏度和特异度,该诊断试验的实用价值都是非常小的。...

诊断试验的Kappa值该怎么算?

诊断试验的Kappa值该怎么算?我们之前讲过可以使用符合率(agreement rate)评价不同医师的诊断结果和质量,从而衡量诊断试验的可重复性。符合率是评价诊断试验的重要指标,也是临床实践中的常用指标。但是,大家可能会注意到诊断试验符合率的大小不完全取决于研究者的临床经验和诊断能力,还可能是由于机遇因素的作用,致使不同研究者得出相同的诊断结论。那么,我们如何识别这些机遇因素,怎样可以更好地衡量一项诊断试验的可重复性呢?...

诊断试验的ROC曲线下面积和重分类改善指标NRI

诊断试验的ROC、AUC和NRI。近日某医生拿出SCI论文的审稿意见,其中一条是计算AUC和NRI,查看指标的诊断能力。为了评价指标的诊断能力,我们计算曲线下的面积,即ROC曲线下面积(ROC area under the curve,ROC AUC)。NRI(Net ReclassificationImprovement,重分类改善指标)用于比较两个指标的诊断能力,一个指标比另外一个指标诊断准确率是否提高。...

诊断试验中诊断模型效能比较的评价指标-IDI

诊断模型效能比较的评价指标-IDI。在诊断试验中,我们比较两个模型的优劣时,除了可以比较两个模型ROC曲线下面积外,还可以用定量的指标来比较一个模型比另外一个模型诊断准确率改进的程度。前面的文章是我们介绍了NRI(Net Reclassification Improvement,重分类改善指标),NRI定量地表示一个指标在某界值下的诊断准确率比另一指标准确率提高多少,容易理解,也比较容易计算。缺点是只考虑了界值时的情况,同时另外一个指标可以弥补这个不足,即IDI。...

诊断试验中正确率和患病比例有关系么

诊断试验判断诊断方法准确性的评价指标很多,我们常听说的有灵敏度(sensitivity)、特异度(specificity)、阳性/阴性预测值(positive/negativepredict value)、阳性/阴性似然比(positive/negativelikelihood ratio);综合评价指标有,约登指数(Youdenindex)、准/正确率(Accuracy)等。其中,灵敏度、特异度和阳性/阴性似然比是与研究对象群体中患者的比例无关的,而阳性/阴性预测值是与研究对象群体中患者的比例有关。...

诊断试验的meta分析

在诊断试验中,通过金标准诊断为患者和非患者,采用某种试验方法诊断为阳性或阴性,列成四格表的形式,计算相关指标评价该试验方法的价值。单个诊断试验中,常用灵敏度、特异度、似然比、预测值等评价诊断试验的价值。...