预测值与灵敏度特异度的关系,医学检出率特异度灵敏度

预测值与灵敏度特异度的关系,医学检出率特异度灵敏度

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、阴性似然灵敏度=检测到的阳性/全部的阳性=99/100=99% 特异度=检测的阴性/全部的阴性=98/100=98% 阳性预测值(Positive Predictive Value,PPV)=真阳/(真阳+假阳)=99/(99+2)=98.02% 阴性预测值

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，相应的阳性预测灵敏度=真阳性人数/(真阳性人数+假阴性人数)*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数/(真阴性人数+假阳性人数))*100%。正确判断非病人的率。阳性预测值=真阳性例数/(真阳性例数+假阳性例数)

灵敏度特异度和预测值关系(灵敏度特异度准确度) (相关资料图) 1、灵敏度=A/(A+C),即有病诊断阳性的概率特异度=D/(B+D),即无病诊断阴性的概率准确度=(A+D)/(A+B灵敏度和特异度之间有着反比的关系，意思就是一个高，另一个就会低。通常在医学上，我们都会希望某种检测的灵敏度比较高，并不会对于特异度特别苛求。因为假设一个

1)真实性定义；指标：灵敏度与假阴性率；特异度与假阳性率；约登指数；似然比；一致率2)可靠性定义；影响因素3)预测值定义；指标：阳性预测值；阴性预测值⑶ 筛检试验阳性结果截断看到这儿大家一定觉得阳性预测值和阴性预测值比灵敏度和特异度更实用，更符合临床的实际需求。但是一定要注意，阳性预测值和阴性预测值的大小不仅仅和待评价诊断

＼　＿　／ 当灵敏度和特异度不变时，目标人群的患病率越高，阳性预测值越高，阴性预测值越低。当患病率不变时，特异度越高，阳性预测值越高；灵敏度越高，阴性预测值越高。患灵敏度，特异度及患病率与预测值的变化关系已有诸多论述.":,根据Vecchio论：当灵敏度和特异度一定时，阳性预测值与患病率成正比，阴性预测值与患病率成反比；当患病