临床生化诊断试验的诊断性能评价

临床生化诊断试验的诊断性能评价第一节概述临床诊断试验(diagnostictest)是指临床上用于某种疾病诊断的诊断方法。广义上讲，临床诊断试验不仅包括各种实验室检查、影像诊断和仪器诊断，也包括一些病史及临床检查提供的资料。随着科学技术的进步与发展，用于疾病诊断的临床诊断试验层出不穷，但是，并不是所有的新的临床诊断试验均比常规方法或旧的方法好。新的临床诊断试验的性能如何，必须用合理的评价方法进行评价确定。临床诊断试验的性能评价内容包括技术性能评价、诊断性能评价、临床效应评价和经济效益评价。诊断性能评价的方法是基于有关流行病学调查为基础，对某种疾病的诊断方法进行评价的临床试验。它侧重于对一种新的诊断方法，包括症状、体征、检查和检验等进行临床试验评价。临床生化诊断试验是指临床生化实验室中用于某种疾病诊断、筛查和监测的检查方法或项目。临床生化诊断试验的诊断性能评价，不同于技术性能的方法学评价，它以流行病学调查为基础，评价某种临床生化诊断项目在某种疾病诊断方面的诊断价值。一、临床诊断试验的数据与患病情况的关系诊断试验分定性试验和定量试验。定性试验的结果分为阳性和阴性结果，定量试验的结果为一系列连续的计量数据，这些数据可被分界值将其分为两个部分，也可判断为阳性和阴性结果。一般情况下，由?quot;正常人与病人的诊断试验的结果的分布有部分重叠，因此，诊断试验的结果和患某病的情况之间可能出现四种关系：①真阳性（Truepositive，TP）指经试验而被正确分类的患者的数目。②假阳性（Falsepositive，FP）指经试验而被错误分类的非患者的数目。③真阴性（Truenegative，TN）指经试验而被正确分类的非患者的数目。④假阴性（Falsenegative，FN）指经试验而被错误分类的患者的数目。结果见图8-1。二、临床诊断试验的诊断性能评价的层次（一）诊断试验对疾病诊断的准确性、有效性和可靠性诊断试验提供的数据有两个方面的作用：①对疾病的状态识别，即鉴别有无疾病。②对疾病的状态预测，即阳性结果时患病可能性的预测和阴性结果时患病的否定作用的预测。因此，诊断试验对疾病诊断能力的评价指标包括：对疾病识别的准确性评价指标（如敏感性、特异性）；对疾病预测的有效性评价指标（如预测值），以及两个方面同时评价指标（如似然比）。可靠性指重复进行试验得到相同结果的稳定程度。可靠性直接影响准确性和有效性。因此，对诊断试验对疾病诊断的准确性、有效性和可靠性进行评价，是建立或选择一个新的诊断试验的前提和重要依据。（二）诊断试验的临床意义--数据解释的合理性对诊断试验的数据结果进行合理解释应包括：①建立判断机体是否健康的合理的参照标准（如参考值），用于判断机体有无疾病。②建立在疾病发生、发展不同阶段或过程中的临床判断水平值（如危急值、医学决定水平），用于判断疾病程度，评价治疗效果和预测其发展。对诊断试验的实验室数据的合理解释，是临床实验室开展与临床的合作和对话，将数据转化为高层次的临床判断分析信息的基础。第一节临床生化诊断试验的诊断性能评价指标一、临床生化诊断试验的准确性评价指标准确性（accuracy，AC），又称真实性（validity）是诊断试验测量值与实际值的符合程度，即判断受试者有病与无病的能力。（一）常见评价指标1.灵敏度灵敏度（sensitivity,Sen）又称敏感性、真阳性率（Truepositiverate，TPR），指在患病者中，应用该诊断试验检查得到阳性结果的百分比。灵敏度反映诊断试验正确地识别患病者的能力,该值愈大愈好。灵敏度＝×100%＝×100%理想试验的诊断灵敏度为100%。灵敏度高的诊断试验，通常用于①拟诊为严重但疗效好的疾病，以防漏诊；②拟诊为有一定治疗效果的恶性肿瘤，以便早期确诊及时治疗；③存在多种可能疾病的诊断，可排除某一诊断；④普查或定期健康体检，能筛选某一疾病,以防漏诊。2.特异度特异度(specificity,Spe)又称特异性、真阴性率（Truenegativerate，TNR），指在非某病者中，应用该试验获得阴性结果的百分比。特异度反映诊断试验正确地鉴别非患病者的能力，该值愈大愈好。特异度＝×100%＝×100%理想试验的诊断特异性为100%。特异度高的诊断试验，常用于①拟诊患有某病的概率较大时，以便确诊；②拟诊疾病严重但疗效与预后均不好的疾病，以防误诊，尽早解除病人的压力；③拟诊疾病严重且根治方法是具有较大损害时，需确诊，以免造成病人不必要的损害。敏感性与特异性均高的试验，常用于病情十分危急，需要尽快作出特殊处理的疾病，如急性中毒时的抢救。3.漏诊率和误诊率与灵敏度和特异度互补的两个指标是漏诊率和误诊率。漏诊率（β），又称假阴性率（Falsenegativerate，FNR）。反映将患者诊断错误的概率，该值愈小愈好。误诊率（α），又称假阳性率（Falsepositiverate，FPR）。反映将非患者诊断错误的概率，该值愈小愈好。漏诊率（β）＝＝1－Sen误诊率（α）＝＝1－Spe4.诊断一致性指标反映诊断试验结果与患某病情况的一致性程度，主要有以下指标。(1)诊断准确度（accuracy，AC）：又称总符合率、诊断效率(diagnosticefficiency，DF)，是指在患病和非患病者中，用诊断试验能准确划分患者和非患病者的百分比。反映诊断试验正确诊断患者与非患者的能力。诊断准确度＝×100%＝×100%理想试验的诊断准确度为100%。准确度高，真实性好。受发病率的影响很大。(2)正确指数：又称尤登指数（youdenindex,YI），表示诊断试验发现真正的患病和非患病者的总能力。尤登指数（YI）＝Se＋Sp－1＝1－α－β其值于0-1之间变动，其值愈大，诊断试验的真实性愈好。该指标较稳定。(3)Kappa指数：又称为rater一致性，它比较稳定，不易受发病率的影响。Kappa指数＝以上指标中，灵敏度和特异性是最基本的指标，而且是稳定的指标。一般来说，准确度的值愈大，诊断性试验的真实性愈好，诊断效率愈高。（二）准确性评价指标之间的关系1.由于灵敏度与漏诊率、特异性与误诊率存在互补关系漏诊率和误诊率可以通过灵敏度与特异度体现出来并求得，因此，灵敏度与特异度是评价一项诊断试验真实性的两个基本指标。从理论上讲，一项理想的诊断试验其灵敏度、特异度最好均为100%，即假阳性与假阴性均为零，无一漏诊与误诊。2.灵敏度和特异性之间的关系对于一项诊断试验，可以通过调整分界值提高灵敏度或特异性，但二者不能同时提高。提高一个，必然降低另一个，因此，选择分界时必须权衡，使两者得到兼顾。在大多数情况下，如单独使用敏感性很高的诊断试验，虽然漏诊率低，但由于其特异性相对较差，结果误诊率必然较高；如单独使用特异性很高的试验诊断，虽然误诊率低，但由于其敏感性相对较低，结果漏诊率必然较高。此时可采用敏感度与特异性均高的试验相对结合的方法。二、临床生化诊断试验的有效性评价指标（一）临床诊断与诊断概率1.诊断试验与疾病诊断虽然诊断试验在对疾病的诊断中起着重要的作用，但它的任务仅仅是为临床医师对疾病的诊断提供证据。无论诊断试验的结果如何，它都不等于诊断，而只是提供受检查者患某病的证据和可能性。例如，常作为肿瘤等疾病的诊断金标准的病理学检查结果，就是指病理学检查结果是临床医师对肿瘤作出诊断的最好证据。有时虽然某项诊断试验的结果为阳性，但不一定就被诊断为患某病。2.验前概率和验后概率临床医师对就诊者作出诊断的过程是一个对各种证据进行筛选、综合分析的过程。在对就诊者进行问诊和查体之后，就会得到对该就诊者是否患病、患何种疾病的初步印象；在进行相关诊断试验检查之后，根据检查结果，作出该就诊者是否患病的估计或诊断。临床医师对就诊者可能患何种病的初步印象的量化指标，称为验前概率(pretestprobability)，验前概率的大小在总体上必须符合该病的流行率，因此，在进行计算时，验前概率等于该病的流行率。结合诊断试验的结果，得出就诊者患病可能性大小的估计称之为验后概率（posttestprobability），也称为预测值。（二）常见有效性评估指标1.预测值预测值（predictivevalue,PV）也称预告值或诊断价值，包括阳性预测值和阴性预测值，分别表示诊断试验结果确定或排除某种疾病存在与否的诊断概率。预测值受流行率的影响，不同流行率的人群中疾病的预告值不同。（1）阳性预测值:阳性预测值(positivepredictivevalue，PPV或＋PV)表示在诊断试验结果为阳性的人数中，真正患病者所占的百分率，即试验结果阳性者属于真病例的概率。也叫患病的试验后可能性。阳性预测值＝×100%＝×100%理想试验的阳性预测值为100%。阳性预测值主要受流行率的影响，流行率越高，则阳性预测值也高；临床医师根据某病的流行率和诊断试验的阳性结果就能预测就诊者患某病的可能性大小；当流行率一定时，诊断试验的特异性越高，阳性预测值越准确。（2）阴性预测值:阴性预测值(negativepredictivevalue，NPV或－PV)表示在诊断试验结果为阴性的人数中，非患病者所占的百分率，即试验结果阴性者属于非病例的概率。也叫非患病的试验后可能性。阴性预测值＝×100%＝×100%理想试验的阴性预测值为100%。当流行率一定时，诊断试验的敏感性越高，则阴性预测值越高。（3）流行率:流行率(Prevalence,P)表示在受检对象的总人数中，真正患病者所占的百分率，也叫患病的试验前可能性或患病率。流行率＝×100%＝×100%流行率可从流行病学调查资料查知，也可以是临床医师在长期的医疗实践中，对门诊就诊者患某病的比例的经验认识；由于在不同的地区、不同级别的医院、普通医院和专科医院，其就诊者的组成差别可能很大，因此，同样的疾病在不同医院的流行率也不同，临床医师必须根据具体情况确定流行率，才能得出较为准确的阳性预测值。（4）预测值与流行率的关系：诊断试验的预测值与试验的灵敏度、特异度及受试人群中所研究疾病的流行率有关。三者有下列关系：①特异性越高，假阳性率越低，阳性预测值越高；②灵敏度越高，阴性预测值越高；③受检人群研究疾病流行率越高，假阳性率越低，阳性预测值越高，阴性预测值越低。流行率对阳性预测值的影响见表8-1。由表可以看出，即使诊断敏感度和特异度都达到99%，只有在流行率达到50%时，才有较高的阳性预测值。所以在临床诊断中，应先询问病史，后对怀疑的病人做诊断试验。同时也说明部分临床上很好的试验，用作普查效果并不理想。表8-1流行率对阳性预测值的影响流行率（%）阳性预测值（%）灵敏度＝95灵敏度＝99特异度＝95灵敏度＝990.11.99.01.016.150.02.027.966.95.050.083.950.095.099.0根据某试验的灵敏度、特异度和群体中研究疾病的流行率，预测值亦可以用Bayes理论公式估计：阳性预测值＝×100%阴性预测值＝×100%2.似然比预测值和流行率随检查人群的不同而改变，诊断敏感性和特异性虽不随被检对象中患病者与非患病者的不同比例而改变，但敏感性和特异性难于帮助医生直接判断就诊者的患病可能性，因而引进拟然比的概念。验后概率较之验前概率的符合程度和变化方向取决于诊断试验的特性，表征这种特性的量化指标称为似然比(likelihoodratio,LR)。是诊断试验结果的某一特定水平在患病者中出现的可能性与在未患病者中出现的可能之比。似然比包括阳性似然比和阴性似然比。拟然比性质稳定，不因流行率的改变而改变。（1）阳性似然比:阳性似然比(positivelikelihoodratio,＋LR或LR(＋))是指用诊断试验检测患病人群的阳性率与非患病人群的阳性率之间的比值，即真阳性率与假阳性率之比。可用以描述诊断试验阳性时，患病与不患病的机会比。LR(＋)提示正确判断为阳性的可能性是错误判断为阳性的可能性的倍数。LR(＋)数值越大，提示能够确诊患有该病的可能性越大。因真阳性率为敏感度，假阳性率与特异度成互补关系，所以，也可表示