· 特异度(specificity, Sp，真阴性率)：是甄别出没有病的人的能力，即实际无病，按该诊断试验被真确地判为无病的概率。【识别非病人】

　　Sp= d/(b+d)×100%。理想的诊断试验特异度为100%。

　　假阳性率(false positive rate, FPR)/误诊率/第一类错误：即实际无病但根据该诊断试验被诊断为有病的概率。

　　FPR= b/(b+d)×100%。理想的诊断试验假阳性率为0。

　　· 似然比(likelihood ratio, LR)为病例组中出现某种检测结果的概率与对照组中出现相应结果的概率之比，说明病人中出现该结果的机会是非病人的多少倍。【有病的÷没病的】

　　阳性似然比：LR+=真阳性率/假阳性率=[a/(a+c)]/[b/(b+d)]=Se/(1-Sp)，越大越好

　　阴性似然比：LD-=假阴性率/真阴性率=[c(a+c)]/[d/(b+d)]]=(1-Se)/Sp，越小越好

　　· 约登指数 (Youden index, r，正确诊断指数)：为灵敏度与特异度之和减1

　　r=(灵敏度+特意度)-1=1-(漏诊率+误诊率)，取值范围0～1，理想的约登指数为1。

　　二、可靠性又称为精确度(precision)、信度(reliability)、可重复性(repeatability)和稳定性(stability)：指在相同条件下，诊断试验对同一研究对象重复检测结果的稳定程度。

　　· 变异系数

　　· 符合率

　　· 一致性检验(Kappa检验)

　　三、收益

　　· 预测值(predictive value, PV)：是应用筛检试验结果来估计受检者患病和不患病可能性的大小的指标。

　　阳性预测值 ：筛检出来为阳性者中真正患病的可能性

　　PV+=a/(a+b)×100%

　　阴性预测值 ：筛检出来为阴性者中真正未患病的可能性

　　PV-=d/(c+d×100%

　　灵敏度越高，阴性预测值越高;

　　特异度越高，阳性预测值越高;

　　阳性预测值与患病率成正比，阴性预测值与患病率成反比。

　　第四节 提高筛检与诊断试验效率的方法：

　　· 选择患病率高的人群

　　· 采用联合试验

　　并联试验/平行试验：多个实验同时进行，只要有一项结果阳性就判为阳性。【灵敏度↑】

　　串联试验/系列试验：用一系列的试验，只有全部结果均为阳性者才判为阳性。【特异度↑】

　　例题：

　　1.某种新疗法可延长寿命，但不能治愈疾病，可能会出现：( )

　　A.该病发病率将增加 B.该病发病率将减少 C.该病患病率将增加

　　D.该病患病率将减少 E.该病发病率和患病率都减少

　　2.疾病的三间分布包括：( )

　　A.年龄、性别和种族 B.职业、家庭和环境 C.国家、地区和城乡

　　D.时间、地区和人群 E.家庭、社会、国家

　　3.慢性病原携带者作为传染源的主要意义取决于：( )

　　A.职业和个人卫生习惯 B.排菌时间的长短C.活动范围的大小

　　D.携带病原体的多少 E.排菌量的大小

　　参考答案

　　1. C 2. D 3. A