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2014-02-06T03:33:57Z

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诊断试验不同于[[筛检]]试验处是，筛检试验把病人及可疑病人与无病者区别开来。诊断试验则是进一步把病人与可疑有病但实际无病的人区别开来，

'''（一）诊断方法'''

1.诊断指标　可以分为三类。

（1）主观指标：指由被诊断者的[[主诉]]而确定的，如不舒服、[[头晕]]、[[头痛]]、[[食欲不振]]、[[失眠]]等等。这些指标最容易受被诊断者的主观影响而改变。如病人信任某医生给他服用了好的安眠药（可能根本不是安眠药），他可能就认为自己睡得好（实际上也许和往常一样）。因此，仅凭被诊断者主观感觉的指标，作为诊断指标常常很难反映真实情况。

（2）半客观（或半主观）指标：指根据诊断者的感觉而加以判断的指标，如肿物的硬度，肺部啰音的多少，[[脉象]]弦、滑等等。因为由诊断者主观判断，不同诊断者常易出现不同的判断。应用时，必须严格规定标准。

（3）客观指标：能用客观仪器加以测量的。很少依赖诊断者及被诊断者的主观意识判断，所以是比较最可靠的。在这类指标中，被观察者死亡的结果是一个绝对客观的指标，是不易弄错的。用仪器测定的结果，如[[体温计]]测的[[体温]]，[[胸部]]X线片观察肺部及[[胸骨]]病变，用[[血压计]]测定[[血压]]等等。这些都是客观记录下来的，但其结果是由观察者去判断的，虽然各观察者之间的差别不应该太大，但也存在不一致的机会。因此在应用一般客观指标时，也应该严格规定其详细的标准，以便得到可靠的结果。用自动记录仪器，也可得到可靠的读数。

2.诊断标准　诊标指标确定之后，就应该确定一个诊断标准（诊断界限）用以区别正确与异常。由于调查或筛检的结果经常以[[发病率]]、[[患病率]]、[[死亡率]]来表示，而这些率的[[分子]]是病人或因某病而死的人数。如果诊断不正确或诊断标准不一致，则所得出的率就不一样。

设以[[高血压]]患病率调查为例。以血压计上的kPa（1kPa=7.5mmHg）作为高血压的诊断指标。对高血压必须规定一个诊断标准。通常采用[[WHO]]规定的标准，即[[收缩压]]（SBP）为≥21.3kPa及（或）[[舒张压]]（DBP）≥12.7kPa为诊断高血压的标准。如果不同地区或不同时期采取的标准不一，则其结果不能相同。即或在同一地区、同一时间采取不同标准，也会得不同的结果。按一个地区血压值的分布如图5-2。如果以舒张压≥12.0kPa诊断为高血压，则高血压患病率为25.3％，如以≥12.7kPa作为高血压，则高血压患病率为14.5％，如以≥14.0kPa为标准，则患病率为4.8％。可见诊断标准必须统一与固定，才能得到准确的患病率。

在测定眼内压以诊断[[青光眼]]，测定[[血清]][[转氨酶]]的单位数以判断是否正常，以血清[[效价]]来判定正常，以[[皮肤]]反应的红晕、[[荨麻疹]]直径大小判定阳性等等，都有一个正确的诊断标准问题。

通常遇到的情况是正常人的数值与病人的数值有重叠情况，如有人收缩压在20.0kPa还可被认为是正常值，而有的人则已属高血压；肥达反应H[[凝集]]效价有一些病人为1：80，而有一些健康人也可以有这种凝集效价。这种重叠的情况如图5-3所示。A为病人的最低值，B为非病人的最高值，在AB之间则既有病人，又有非病人。如果把病人与非病人的分界订在A，固然不会漏掉病人，但将会把一部分非病人划为病人组中；如果将分界订在B，虽没有将非病人误算为病人的情况，但又可以漏掉相当一部分病人；将分界订在AB之间的某个数值，则既有一小部分病人被算作非病人（漏诊），又有一小部分非病人被算作病人（误诊）。

{{图片|gktl51we.gif|30～60岁158906人舒张压分布}}

图5-2 30～60岁158906人舒张压分布

{{图片|gktl53o9.gif|病人与非病人不同数值的分布示意图}}

图5-3 病人与非病人不同数值的分布示意图

在选定标准时，应该考虑到[[假阴性]]（漏诊，将病人作为非病人）或[[假阳性]]（误诊，将非病人作为病人）时，鉴别诊断试验的繁简程度；漏掉一个可能的病例其后果如何，有没有什么严重性；一定间隔期后再一次检查的可能性：以及该病的患病率等因素，以拟定一个合适的标准。在[[流行病学调查]]时应严格按规定标准进行诊断，不允许随意更改。这样就应该允许有一定程度的假阳性错误（第一类错误，α）或一定程度的假阴性错误（第二类错误，β）。

3.误诊率、漏诊率按图5-3，设将病例诊断标准定于AB之间，则在该分界左侧的小部分病人将被诊断为非病人（假阴性，漏诊），而在该分界右侧的小部分非病人将被诊断为病人（假阳性，误诊）。诊断标准确定后，在人群中进行诊断时，可能出现如表5-1的情况。

表5-1 按所定诊断标准将人群分组

{| class="wikitable"
| 按所定诊断
| colspan="2" | 按“[[金标准]]”诊断
|-
| 标准
| 有病
| 无病
|-
| 阳　性
| α（真阳性）
| b（假阳性）
|-
| 阴　性
| c（假阴性）
| d（真阳性）
|}

灵敏度

[[Image:gktl54tk.gif]]，（式5-1），即实际有病而按该诊断标准被正确地判为有病的百分率（真阳性率）。

特异度

[[Image:gktl4z6c.gif]]，（式5-2），即实际无病按该诊断标准被正确地判为无病的百分率（真阴性率）。

灵敏度、特异度高表示该项诊断试验对于有病、无病的识别能力强。

假阴性率（漏诊率、第二类错误，[[Image:gktl54bj.gif]]，（式5-3），即实际有病，但根据该诊断标准被定为非病者的百分率。

假阳性率（误诊率、第一类错误，[[Image:gktl4yht.gif]]，（式5-4），即实际无病，但根据该诊断标准被定为有病的百分率。

一项诊率效率高的诊断方法应该是真阳性率高，假阳性率低。这二项之比称为该诊断的[[似然比]]（likelihood ratio，LR），似然比愈大，诊断的价值也愈大。

[[Image:gktl4zz3.gif]]（式5-5）

计算灵敏度、特异度应该用规范的诊断方法。此诊断方法是目前临床应用的灵敏度和特异度都最高的方法（或标准），又叫“金标准”（gold standard）。比如用[[冠状动脉造影]]诊断[[冠心病]]，用活检诊断[[结核]]、[[肿瘤]]，用手术诊断[[胆石症]]等。一个诊断方法如果不与金标准比较，则所得真、假阳性、真、假阴性不能反映真实的灵敏度、特异度。

一个诊断试验判定的结果与规范的标准诊断的结果相比时，二者相同的百分率叫符合率。符合率还可用于比较两个医生诊断同一组病人，或同一医生两次诊断同一组病人的结果。

[[Image:gktl4xwo.gif]]（式5-6)(式5-7)(式5-8)

一个诊断方法的正确诊断指数（r，Youden’s index）可用于比较两个诊断方法，它表示诊断方法的真实度。

r=1-（假阳性率＋假阴性率）=（灵敏度＋特异度）-1 　（式5-9）

设以高血压为例，检查10000人，如以收缩压21.3kPa为诊断标准，阳性（≥21.3kPa）病人25人，阴性（<21.3kPa）病人25人，阳性非病人995人，阴性非病人8955人。可计算如下：

[[Image:gktl51a7.gif]]

正确诊断指数=（0.50＋0.90）-1=0.40

如以收缩压17.3kPa为标准，阳性（≥17.3kPa）病人40人，阴性（<17.3kPa）病人10人，阳性非病人1990人，阴性非病人7960人。

[[Image:gktl5344.gif]]

正确诊断指数=（0.80＋0.80）-1=0.60

4.诊断方法的评价

（1）可靠性：用同一种诊断方法在同样条件下，对相同的人群进行一次以上的检查，结果愈恒定（试验结果稳定性高），此诊断方法的可靠性愈高。

影响一种诊断方法的可靠性的因素有三：

1）方法的差异：如[[试剂]]的稳定性及被测物质数值的波动（如被测物的昼夜差异）。试验方法可受试剂质量、配制方法、温湿度等因素影响。仪器也可受外环境因素（如温度、湿度、安静、振动等）的影响，使测量值发生误差。所以，在进行诊断时必须对仪器、药品、条件等等有严重的规定。

2）被观察者的个体[[生物学]][[变异]]：如血压值在上、下午、冬夏季不相同。[[血糖]]值在饭前、饭后不相同，身体上[[下肢]]、左右侧反应不尽相同等。此时，同一测量者用同一方法对同样被观察对象的测定结果也有不同。因此，应严格规定观测的条件（如时间、部位等）。

3）观察者的变异：包括观察者自身的变异（如不同时间、条件时）和观察者之间的变异。如数人筛检高血压时，必须预先经过训练，使几名观察者判断同一人同时的血压值差异在0.26kPa之内。

对诊断方法的可靠性，可以用[[变异系数]]（coefficient of variance）来表示。

[[Image:gktl50k7.gif]]（式5-10）

另外，还可以用不同观察者的符合率来判断其可靠性。

减少影响可靠性的方法：检查方法应标准化，观察者应经过严格的训练、方法准确、简单、不要采大量血、不要引起被观察者疼痛或不舒服等。此外，诊断指标不要订的太多、不要不管有否相关，只要本单位有的检查就一齐都用上。后者徒增加经济开支。

（2）真实性：对称有效性。诊断试验的真实性是测定值与真实值相符合的程度。评价诊断试验的真实性通常用该诊断试验的灵敏度、特异度（当然就有假阳性率和假阴性率）。人们希望所用的诊断试验方法是灵敏度和特异度都高的。可是从图5-3可见，将分界线向右移，则提高特异度，但灵敏度下降。而将分界线向左移，则提高灵敏度，但特异度就下降。

'''（二）灵敏度与特异度的关系'''

前节已谈到二者的关系为一个提高，则另一个下降。反之亦然。其关系可以表5-2为例。

表5-2 不同血糖水平诊断[[糖尿病]]的灵敏度、特异度

{| class="wikitable"
| 血糖水平标准（mg/dL）
| 灵敏度（％）
| 特异度（％）
|-
| 90
| 98.6
| 7.3
|-
| 100
| 97.1
| 25.3
|-
| 110
| 92.9
| 48.4
|-
| 120
| 88.6
| 68.2
|-
| 130
| 81.4
| 82.4
|-
| 140
| 74.3
| 91.2
|-
| 150
| 64.3
| 96.1
|-
| 160
| 55.7
| 98.6
|-
| 170
| 52.9
| 99.6
|-
| 180
| 50.0
| 99.8
|-
| 190
| 44.3
| 99.8
|}

摘自Lilienfeld AM，1980

同样，误诊率（假阳性率）及漏诊率（假阴性率）也有如此关系。

确定以什么数值作为诊断标准，有一个要求确定误诊率与漏诊率哪个率小的问题。请参见附录六。

选择诊断标准时，一般按下列原则选定。

{{图片|gktl4x7b.gif|患病率与预测值的关系}}

图5-5 患病率与预测值的关系（Vecchio.1966）

1.当假阳性及假阴性的重要性相等时，一般可把诊断标准定在“特异度=灵敏度”的分界线处，或定在正确诊断指数最大处。

2.有些严重[[疾病]]　如能早期诊断则可获得较好的治疗效果，否则后果严重。此时应选择灵敏度高的诊断标准，保证所有病人尽可能被筛检及诊断出。但特异度会同时降低，假阳性增多，需要进一步确诊的可疑病例即增多，从而增加检查成本。

3.治疗效果不理想　确诊及治疗费用较贵时，则可选择特异度较高的诊断标准。

灵敏度（真阳性）与假阳性（1-特异度）的关系，可以受试者作业特征曲线（receiver operator characteristic（ROC）curve）表示，见图5-4。
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