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| 文件名: 诊断试验评价指标计算,ROC曲线与AUC值差异比较,ROC曲线案例分析.docx | |
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文章来源:SPSSAU公众号
诊断试验评价指标计算,ROC曲线与AUC值差异比较,ROC曲线案例分析 一、诊断试验评价指标计算 临床诊断是医师的基础工作,诊断试验通常是指诊断或鉴定疾病状态的试验,医师在科学掌握诊断试验评价与分析的方法后,可做出稳妥的诊断结论,以避免个人经验有时出现的误诊现象。 1、配对四格表 诊断试验的数据一般以四格表形式呈现 ,数据如下表所示: a 代表真阳性、b 代表假阳性(误诊)、c 代表假阴性(漏诊)、d 代表真阴性。 2、常用评价指标 诊断试验常用的准确性评价指标及说明 如下表所示: (1) 敏感度和特异度 敏感度(Sen)又称为真阳性率,即在实际中患者被诊断为阳性的百分比; 特异性(Spe)又称为真阴性率,即实际未患病的人被诊断为阴性的百分比。 敏感度和特异性是诊断试验的真实性指标,在一项诊断试验中,高敏感度和高特异性都有助于尽早发现/排除疾病的发生, 这两个指标均是希望越大越好 。(2) 假阳性率和假阴性率 假阳性率(FPR)又称误诊率,指本来未患病的人被诊断为阳性。 假阴性率(FNR)又称漏诊率,指本来患病的人被诊断为阴性。 这两个指标和前面敏感度 ... |
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