循證檢驗醫學：診斷試驗相關指標的要領、測量和應用

作者：吳泰相、 秦莉、劉關鍵、李萍、李靜；

一.診斷試驗相關指標的概念
　　1．驗前概率、驗后概率和預測值
　　無論診斷試驗在對疾病的診斷中所起的作用如何重要，它的任務都僅僅是為臨床醫師作出對疾病的診斷提供證據。比如，常作為腫瘤等疾病的診斷金標準的病理學檢查結果，就是指病理學檢查結果是臨床醫師對腫瘤作出診斷的最好證據。有時雖然某項診斷試驗的結果為陽性，但不一定就被診斷為患某病。所以，無論診斷試驗的結果如何，它都不等于診斷，而只能提供受檢查者患某病的證據和可能性。
　　臨床醫師對就診者作出診斷的過程是一個對各種證據進行篩選、綜合分析的過程。在對就診者進行問診和查體之后，就會得到對該就診者是否患病、患何種疾病的初步印象；在進行相關診斷試驗檢查之后，根據檢查結果，作出該就診者是否患病的估計或診斷。
　　臨床醫師對就診者可能患何種病的初步印象的量化指標，稱為驗前概率(pretest probability)，驗前概率的大小在總體上必須符合該病的患病率，因此，在進行計算時，驗前概率等于該病的患病率；結合診斷試驗的結果，得出就診者患病可能性大小的估計稱之為驗后概率（post test probability），也稱為預測值檢驗|地帶網搜集整理：
　　2．陽性預測值和陰性預測值
　　(1) 陽性預測值（positive predictivc value）
　　由診斷試驗檢測為陽性的樣本中，真正患者所占的比例為陽性預測值。陽性預測值主要受患病率的影響，患病率越高，則陽性預測值也高；臨床醫師根據某病的患病率和診斷試驗的陽性結果就能預測就診者患某病的可能性大小；當患病率一定時，特異性越高，陽性預測值越準確。
　　（2）陰性預測值（negative predictive value）
　　由診斷試驗檢測為陰性的樣本中，真正無病者所占的比例為陰性預測值。當患病率一定時，診斷試驗的敏感性越高，則陰性預測值越高。
　　3.似然比
　　驗后概率較之驗前概率的符合程度和變化方向取決于診斷試驗的特性，表征這種特性的量化指標稱為似然比(likelihood ratio ,LR)。似然比有陽性似然比(positive likelihood ratio,+LR)和陰性似然比(negative lidelihood ratio,-LR)
　　(1) 陽性似然比 
　　陽性似然比是指用診斷試驗檢測經診斷金標準確診的患病人群的陽性率(a/(a+c))與以金標準排除診斷的受試者中試驗陽性即假日性率(b/(b+ d))之間的比值，因真陽性率即為敏感性，假陽性率與特異性成互補關系，所以，也可表示成敏感與(1－特異性)之比：
+LR= a/a+c÷b/b+d=Sen/1－Spe
真陽性率愈高，則陽性似然比愈大。
　　（2）陰性似然比
　　陰性似然比指假期陰性在金標準診斷患病人群中的比例與真陰性在無病人群中的比例的比值，也可表示成（1—敏感性）除以特異性：

－LR= c/a+c÷d/b+d=1－Sen/Spe

陰性似然比表示在診斷試驗為陰性時，患病與不患病機會的比值。
　　4.敏感性：是經診斷金標準診斷的有病者，用診斷試驗檢測為陽性的比例；
　　5.特異性：是經診斷金標準診斷的無病者，用診斷試驗檢測為陰性的比例；。
　　6.患病率
　　指被檢查的所有對象中，真正患某病者的比例。患病率可從流行病學調查資料查知，也可以是臨床醫師在長期的醫療實踐中，對門診就診者患某病的比例的經驗認識；由于在不同的地區、不同級別的醫院、普通醫院和專科醫院，其就診者的組成差別可能很大，因此，同樣的疾病在不同的醫院的患病率也不同，臨床醫師必須根據具體情況確定患病率檢驗|地帶網搜集整理，才能得出較為準確的陽性預測值。
　　下面，以檢測血清鐵蛋白診斷缺鐵性貧血（IDA）為例^（1）說明以上指標的計算方法。經診斷金標準診斷，患IDA者809人，非IDA者1770人；<65mmol/L者共1001人，其中731人為IDA患者；>65mmol/L者1578人，其中1500人為非IDA患者。有關數據填入四格表如下：

計算：
　　敏感性(SEN) = a/(a+c) = 731/809 = 90%
　　特異性(SPE) = d/(b+d) =1500/1770 =85%
　　陽性似然比(+LR) = SEN/1－SPE = 90%/(1－85%) = 6
　　陰性似然比(－LR) = (1－SEN)/SPE = 10%/85% = 0.12
　　陽性預測值(即驗后概率) = a(a+b) = 731/1001 = 73%
　　陰性預測值 = d/(c+d) = 1500/1578 =95%
　　患病率(即驗前概率) = (a+c)/(a+b+c+d) = 809/2579 =32%
　　驗前比(pre-test odds) = 患病率/(1－患病率) = 31%/69% = 0.45
　　驗后比(posr-test odds) = 驗前比×似然比
　　驗后概率(post-test probability) = 驗后比/(驗后比+1)
　　以上四格表計算結果，+LR為6，表示以65mmol/L為臨界點時，IDA患者出現陽性結果的概率是非IDA患者的6倍，而－LR為0.12，表示在該臨界點時，IDA患者出現陰性結果的概率僅為非IDA患者1/50。
二．各指標的用法
　　將上例檢測結果按血清鐵蛋白濃度分層并計算各種濃度時的陽性似然比例入表1中，
　　表1 按血清鐵蛋白檢測值分組，不同血清鐵蛋白水平的陽性似然比

　　根據患病率和似然比，就可直接計算驗后概率，即陽性預測值。舉例說明如下：
　　一就診者因疑為缺鐵性貧血而就診，血清鐵蛋白檢測結果為14mmol/L，試問該就診者患缺鐵性貧血的可能性有多大?
　　根據缺鐵性貧血的流行病學資料，缺鐵性貧血的平均發病率約為30%，即驗前概率為30%，則根據上述公式計算：
　　驗前比 = 0.3/(1－0.3) = 0.43
　　難后比 = 0.43×52 = 22.36 
　　驗后概率 = 22.36/(22.36+1) = 0.957
　　即該就診者患缺鐵性貧血的可能性為95.7%。同樣，可算出一個血清鐵蛋白為92mmol/L的就診者，其患缺鐵血貧血的可能性僅為14%。這樣，臨床醫師對就診者是否患某病的估計就能以量化的指標加以表達，比“可能”、“很可能”等用語要確切得多。注意，病人的驗前概率主要根據醫師的臨床經驗、病史及物理檢查的結果推斷同。
　　診斷試驗的評價指標中，穩定的指標有敏感性、特異性、陽性似然比和陰性似然比。由于它們都是以診斷金標準確診的病人來測定和計算的，所以，除了可將其用于對臨床醫師的診斷提供量化指標外，還可將敏感性、特異性等指標用于對診斷試驗的方法學研究進行評價檢驗|地帶網搜集整理。