例如，评价一种新的肺癌诊断试验的效能，选取经金标准（病理活检）诊断为肺癌/非肺癌的受试者各200 名，用新方法筛查。结果如下：
灵敏度
又名真阳性率，表示真正患者（金标准阳性）按该试验标准被正确判定为有病的比例。
上述例子中，真正患者即金标准阳性数据为 200 ，诊断试验阳性数据为 192 ，则灵敏度为 192/200=0.96。
特异度
又名真阴性率，表示实际无病者（金标准阴性）按该试验标准被正确判定为非患者的比例。
上述例子中，无目标疾病受试者即金标准阴性数据为 200，诊断试验阴性数据为 170，则特异度为 170/200 = 0.85。
读书小笔记
这两个指标，反映的是诊断试验本身的特性，即发现患者、确定非患者的能力。
其中的金标准好比「药物一致性评价」里的公认参比标品。
如果没有金标准，也可以类似比较两种诊断性试验的符合程度，得出阳性符合率和阴性符合率，但就像一致性评价政策推出前仿制药互相比较，信服度不高。
通俗来说，灵敏度/特异度的适用场景就像目前的药品一致性评价，有公认的参比标品。
阳性/阴性符合率的应用场景类似政策推出前，仿制药互相比照，信服度不高。
再来一个例子
有 400 名受试者先接受了新诊断试验的筛查，阳性 120 名，阴性 280 名，再进行病理活检确诊。结果如下：
阳性预测值表示该试验阳性者，真正患病的比例，为 96/120=0.8。
阴性预测值表示该试验阴性者，真正未患病的比例，为 252/280 = 0.9。
阳性预测值和阴性预测值反映的是诊断试验应用于某人群的收益，即用该试验来估计受检者患病/不患病的可能性，与试验本身及受检人群的患病率均相关。
本期统计学教学课堂结束啦
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编辑：瑞瑾返回搜狐，查看更多