sas软件应用之诊断试验的roc.ppt

第22章 一致性检验kappa 学习目标 熟悉Kappa值的判断标准； 掌握Kappa值的计算以及检验方法； 掌握二分类资料和有序分类资料的一致性分析； Kappa检验 在诊断试验中，研究者希望考察不同的诊断方法在诊断结果上是否具有一致性。诊断试验的一致性检验经常用于下列两种情况：一种是评价新的诊断试验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种诊断试验方法对同一个样本或研究对象的化验结果的一致性、两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性、同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出诊断的一致性等。1960年Cohen等提出用Kappa值作为评价判断的一致性程度的指标。实践证明，它是一个描述诊断的一致性较为理想的指标，因此在临床试验中得到广泛的应用。 Kappa检验 Kappa是评价一致性的测量值。检验是否沿对角线格子中的计数（接收比率一样的零件）与那些仅是偶然的期望不同。设Po =对角线单元中观测值的总和，Pe=对角线单元中期望值的总和。则Kappa =（Po - Pe）/（1 - Pe）。Kappa是测量而不是检验。其大小用一个渐进和标准误差构成的t统计量决定。一个通用的经验法则是Kappa大于0.75表示好的一致性（Kappa最大为1）；小于0.4表示一致性差。Kappa不考虑评价人间的意见不一致性的程度，只考虑他们一致与否。 * * 第21章 诊断试验的ROC分析 学习目标 熟悉诊断试验的常用评价指标； 熟悉ROC曲线的含义以及构建； 通过SAS实例掌握进行ROC分析的SAS程序； 概述 诊断性试验是对疾病进行诊断的试验方法，它不仅包括实验室检查，还包括各种影像诊断，如X-诊断、CT、核磁共振(MRI) 、超声波诊断以及同位素检查、纤维内诊镜、电镜等诊断方法。诊断性试验(diagnostic test) 的质量通常用敏感度和特异度来衡量。在同一试验中，如果取不同的临界值，则可得到不同的敏感度和特异度，将这些点在以敏感度为Y轴，以(1-特异度) 为X轴的坐标上标出并连成线，就可得到一条ROC曲线。 概述 曲线上最接近左上角的一点的坐标就表示这一试验的敏感度和特异度。对同一检测指标的多个不同试验进行Meta 分析，可根据它们的比值比的权重，用一条ROC曲线表示出来，这条曲线称为SROC 曲线，从这条SROC 曲线得到该组研究的敏感度和特异度，这样的方法称SROC法或集成ROC法。自从八十年代起该方法广泛用于医学诊断性能的评价，如用于诊断放射学实验室医学癌症的筛选和精神病的诊断尤其是医学影像诊断准确性的评价。 诊断试验 对于诊断试验的评价，首先应知道受试者（人、动物或影像等）的真实类别，即哪些属于对照组(或无病组，正常组，噪声组等)，哪些属于病例组(或有病组，异常组，信号组等)。划分病例与对照这两个组的标准就是金标准。医学研究中常见的金标准有：活组织检查、尸体解剖、手术探查和跟踪随访结果等。尽管金标准不需要十全十美，但是它们应比评价的诊断试验更加可靠，且与评价的诊断试验无关。 诊断试验 对于按金标准确定的二项分类总体，如病例与对照(分别记为D+与D-)，采用诊断试验检测的结果可分别写成阳性与阴性（记为T+与T-），资料可列成表21-1的四格表形式。表中有四个可能结果，其中两个是正确的，即病例被诊断为阳性（真阳性，TP）和对照被诊断为阴性（真阴性，TN）；两个是错误的，即病例被诊断为阴性（假阴性，FN）和对照被诊断为阳性（假阳性，FP）。 诊断试验 诊 断 结 果(T) 金标准(D) 合计 病例(D+) 对照(D-) 阳 性(T+) TP(真阳性) FP(假阳性) TP+FP 阴 性(T-) FN(假阴性) TN(真阴性) FN+TN 合计 TP+FN FP+TN N 诊断试验评价指标 评价诊断试验的常用指标有一致百分率、灵敏度、特异度、Youden指数、阳性似然比、阴性似然比、阳性预报值和阴性预报值。 一致百分率 一致百分率是病例正确诊断为阳性与对照正确诊断为阴性的例数之和占总例数的百分率。计算公式为： 其标准误为 一致百分率 一致百分率很大程度上依赖于患病率，如某病的患病率为5%，即使不采用诊断试验，且将所有研究个体划归为阴性，也可得到一致百分率为95%；其次，它没有利用假阴性和假阳性的信息，相同的一致百分率可能有十分不同的假阴性和假阳性；第三，它还受诊断界点的限制。因此，诊断试验评价只用该指标粗略地表达诊断试验的一致性，更常用的诊断试验评价指标是灵敏度、特异度等。 灵敏度 实际患病且被诊断为阳性的概率就是灵敏度，也称为真阳性率，即： 其标准误为： 该指标只与病例组有关，反映了诊断试验检出病例的能力。 特异度 实际未患病且被诊断为阴性的概率就是特异度，即： 其标准误为： ?该指标只与对照组