?科学方面
?对所筛检疾病的自然史有比较清楚的了解 ?所筛检疾病有可识别的早期临床症状或体征 ?所筛检疾病有足够长的领先时间
?对筛检疾病疾病的预防效果及其副作用有清楚认识 ?所筛检疾病疾病有比较高的流行率
?伦理学方面
?已确认筛检可以改变疾病的自然史 ?有相应的诊断和治疗方法 ?有可行的预防措施
? 筛检方法 ? 确诊方法
? 有效的治疗手段 三者缺一不可，否则将导致卫生资源浪费，给筛检试验阳性者带来生理和心理上的伤害等不良后果 六、伦理学问题 ? 个人意愿 ? 有益无害 ? 公正平等 一、评价方法
筛检试验的评价就是将待评价的筛检试验与诊断目标疾病的标准方法——即“金标准”(gold standard)——进行同步盲法比较，判定该方法对疾病“诊断”的真实性和价值
? 确定“金标准”
“金标准”指当前临床医学界公认的诊断疾病的最可靠的方法，也称为标准诊断 金标准
? 选择研究对象
?病例组
用金标准确诊‘有病’的病例，应包含典型的、不典型病例，早、中、晚期病例，轻、中、重病例、有和无并发症的患者 ?对照组
用金标准证实没有目标疾病的其他病例，特别是与该病容易混淆的病例 ?正常人一般不宜纳入对照组
? 样本大小的计算
?待评试验的灵敏度 ?待评试验的特异度
?显著性检验水平α，一般为0.05 ?容许误差δ，一般为0.05～0.10
?当灵敏度和特异度均接近50%时，可用近似公式
待评价的筛检试验的估计灵敏度为75%，特异度55%，计算病例和对照组的样本量 设? = 0.05，? = 0.08，则：
2
n1 = (1.96/0.08)×(1-0.75)×0.75=112.5≈113
2
n2 = (1.96/0.08)×(1-0.55)×0.55=148.6≈149 评价该试验，病例组为113例，对照组为149例
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? 整理评价结果
二、评价的指标
?真实性(validity,效度)
指测量值与实际值相符合的程度，故又称准确性(accuracy) ?灵敏度(sensitivity)与假阴性率(false negative rate) ?特异度(specificity)与假阳性率(false positive rate) ?正确指数（Youden’s index ） ?似然比（likelihood ratio , LR ）
阳性似然比（positive likelihood ratio,＋LR） 阴性似然比（negative likelihood ratio,＋LR） 灵敏度
即实际有病而按该筛检试验的标准被正确地判为有病的百分比 反映筛检试验发现病人的能力 特异度
即实际无病按该诊断标准被正确地判为无病的百分比 反映筛检试验确定非病人的能力 假阴性率 又称漏诊率或第Ⅱ类错误
指实际有病，根据筛检试验被确定为无病的百分比 反映的是筛检试验漏诊病人的情况 假阳性率 又称误诊率或第Ⅰ类错误
即实际无病，但根据筛检被判为有病的百分比 反映的是筛检试验误诊病人的情况 正确指数 也称约登指数
是灵敏度与特异度之和减去1
表示筛检方法发现真正病人与非病人的总能力 范围在0～1之间
指数越大，其真实性越高
似然比
属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标，即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值
该指标全面反映了筛检试验的诊断价值，非常稳定 计算只涉及灵敏度与特异度，不受患病率的影响 阳性似然比
是筛检结果的真阳性率与假阳性率之比
该指标反映了筛检试验正确判断阳性的可能性是错误判断阳性可能性的倍数 比值越大，试验结果阳性时为真阳性的概率越大 阴性似然比
筛检结果的假阴性率与真阴性率之比
该指标表示错误判断阴性的可能性是正确判断阴性可能性的倍数 比值越小，试验结果阴性时为真阴性的可能性越大22
? 可靠性 (reliability)
也称信度、精确度(precision)或可重复性(repeatability)
指在相同条件下用某测量工具(如筛检试验)重复测量同一受试者时获得相同结果的稳定程度
标准差和变异系数
?标准差和变异系数的值↓↑，表示可重复性↑↓，精密度↑↓ ?变异系数为标准差与算术均数之比
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?变异系数=（标准差/算术均数）×100%
符合率 又称一致率
是筛检试验判定的结果与标准诊断的结果相同的数占总受检人数的比例
Kappa值
Kappa值=实际一致性/非机遇一致性 影响筛检试验可靠性的因素
?受试对象生物学变异 ?观察者
?实验室条件
? 预测值(predictive value)
反映应用筛检结果来估计受检者患病和不患病可能性的大小的指标 ?阳性预测值(positive predictive value, PPV) ?阴性预测值(negative predictive value, NPV)
PPV
指试验阳性结果中真正患病(真阳性)的比例 NPV
指筛检试验阴性者不患目标疾病的可能性
预测值与受检人群目标疾病患病率的关系
阳性预测值、阴性预测值与患病率、灵敏度和特异度的关系，根据Bayes定理可用以下公式
表7－2 不同患病率、灵敏度与特异度的情况下 阳性预测值与阴性预测值的变化
三、筛检试验阳性结果截断值的确定
理想的筛检试验 灵敏度、特异度均应接近100%。
但在实际工作中很难达到，往往表现为灵敏度↑↓则特异度↓↑。
两者高低的转换与确定筛检试验阳性结果的截断值(cut off point)或临界点的选择密切相关。 定义
用真阳性率和假阳性率作图得出的曲线，可反映灵敏度和特异度的关系
ROC曲线也可用来比较两种和两种以上诊断试验的诊断价值，从而帮助临床医师作出最佳选择
一、收益（yield）
指经筛检后能使多少原来未发现的病人得到诊断和治疗。
? 提高筛检收益的方法 ?选择高危人群
?选用高灵敏度的试验 ?采用联合试验
联合试验
在实施筛检时，可采用多项筛检试验检查同一受试对象，以提高筛检的灵敏度或特异度，增加筛检的收益，这种方式称为联合试验。 串联 全部筛检试验结果均为阳性者才定为阳性 可以提高特异度
并联 全部筛检试验中，任何一项筛检试验结果阳性就可 定为阳性。
38
可以提高灵敏度
表7－4 OB和OA联合试验筛检大肠癌结果 二、生物学效果评价 ? 病死率 ? 死亡率 ? 生存率
三、卫生经济学效果评价
? 成本效果分析(cost-effectiveness analysis)
指研究实施筛检计划投入的费用及其获得的生物学效果 ? 成本效益分析(cost-benefit analysis)
指研究实施筛检计划投入的费用及其获得的经济效益比较 ? 成本效用分析(cost-utility analysis)
指研究实施筛检计划投入的成本与取得的生命质量改善之间的分析评价方法 四、常见偏倚
?领先时间偏倚（lead time bias）
?领先时间（lead time）是指通过筛检试验，在慢性病自然史的早期阶段，如症状出现前，
提前做出诊断，从而赢得提前治疗疾病的时间
?领先时间偏倚是指筛检诊断时间和临床诊断时间之差被解释为因筛检而延长的生存时间
?病程长短偏倚（length bias）
筛检参加者与不参加者之间，某些特征可能存在不同，使得通过筛检发现的病例的预后较临床期确诊的病例的预后好。
第八章 系统综述
系统综述（systematic review）
被公认为客观地评价和综合针对某一特定问题的研究证据的最佳手段。 Meta分析（Meta-analysis）
作为系统综述中使用的一种统计方法，过去20年间在医学研究领域也得到了广泛的应用。
?文献查全率不高
?没有列出被排除的试验
?病人的特征范围、诊断标准和治疗范围不明确 ?对资料的可合并性的检验较差 ?对潜在偏倚的控制和检测不足 ?统计分析不规范
?缺少对原始研究的质量评价，未改变方法进行敏感度分析 ?缺少对发表偏倚的检测
第一节 概 述
系统综述的思想最早可以追溯到17世纪
?瑞利勋爵（Lord Rayleigh，1842～1919）最早描述这样一种方法 ?1898年Gould进一步明确
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?1904年Pearson首次提出数据合并的概念
?20世纪20年代，Fisher介绍了对若干独立试验结果的P值进行合并的方法
?1955年,首次对治疗的有效率进行Meta分析的文章发表
?1976年,英国心理学家Glass首次将合并统计量的文献综合研究称为Meta分析
?20世纪70年代, Chalmers医生经过10年的努力，对产科常规使用的226种诊疗方法进
行了系统综述，由此开启了循证医学的序幕
?系统综述
– 针对某个主题进行的二次研究
– 在复习、分析、整理和综合针对该主题的全部原始文献的基础上进行 – 综述过程依照一定的标准化方法 – 是循证决策的良好依据 ?系统综述的主要特征
1.清楚地表明题目和目的 2.采用综合检索策略
3.明确的研究入选和排除标准 4.列出所有入选的研究
5.清楚地表达每个入选研究的特点并对它们的方法学质量进行分析 6.阐明所有排除的研究的原因
7.如果可能使用meta 分析合并合格的研究的结果 8.如果可能对合成的结果进行敏感性分析 9.采用统一的格式报告研究结果
? Meta分析
?简史
1.Meta(after, more comprehensive, secondary)希腊词
2.1976年 以综合研究结果为目的而对不同的研究结果进行收集、合并及统计分析的一种方法(Glass )
3.1986年 对先前研究结果进行统计合并和评述的一种新方法(Sack ) 4.1987年 用以汇总众多研究结果的各种定量分析(Hedge )
5.1991年 是一类统计方法，用来比较和综合针对同一科学问题所取得的研究结果(Fleiss和Gross )
?定义
以综合研究结果为目的，通过查阅文献收集与某一特定问题相关的多个研究并对这些研究的结果所进行的统计分析 ?优点
几个、甚至上百个研究者在不同地区进行研究并发表研究结果进行整合后所得到的综合结果（证据）更有说服力 ? 区别
经过统计分析的研究结果(Meta分析) 分析单位
原始数据(一般统计分析)
?海量信息需要整合
?避免“只见树木不见森林” ?克服传统文献综述的缺陷 ?连接新旧知识的桥梁
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