一文掌握:诊断试验如何设定截点(多图)

李侗桐

李侗桐

北京大学

擅长:卫生统计学、定性分析方法、卫生经济学、全球卫生政策分析
已关注
关注
2018-01-24 来源:医咖会

人体的生物指标多是连续变量,如血压和血糖指标等。这类指标在生物标志上没有明确的“阳性”和“阴性”界限,但是为了进行临床诊断,我们必须设定一个截点(cutoff)。那么,应该如何设定呢?

某研究者检测了某医院内分泌科住院患者的血糖。住院患者包括20位糖尿病患者和20位非糖尿病患者,检测结果如图1。

上图中,蓝色圆点代表糖尿病患者,红色圆点代表非糖尿病患者;纵坐标为血糖水平,由低到高按顺序排列。从图中我们可以看出,相较于非糖尿病患者,糖尿病患者的整体血糖水平偏高,集中在图的上半部分。但是,我们无法根据某一界限区分糖尿病和非糖尿病患者。因为无论我们如何设定诊断截点,总会有一些非糖尿病患者被诊断患有糖尿病,也会有一些糖尿病患者被漏诊。然而,由于临床诊断和治疗的需要,我们必须设置一个截点来区分病人与非病人。

从图2可以看出,在较高的血糖水平设置截点时,我们漏诊了很多糖尿病患者,但是大多数非糖尿病患者都能被正确地识别出来。具体来说,我们只检测出20位糖尿病患者中的5位,灵敏度为25%;同时,我们识别出20位非糖尿病患者中的18位,特异度为90%。

从图3可以看出,在较低的血糖水平设置截点时,我们可以准确诊断出大部分糖尿病患者,但是许多非糖尿病患者被误诊。具体来说,我们可以检测出20位糖尿病患者中的17位,灵敏度为85%;同时,我们仅识别出20位非糖尿病患者中的6位,特异度为30%。

在真实情况下,我们并不知道谁是糖尿病患者、谁是非糖尿病患者,所有人都是混在一起的,如图4。实际上,他们也没有红色圆点和蓝色圆点的区分,如图5。

因此,如果我们在较高的血糖水平设置截点,那么所有被诊断为非糖尿病的人都不会接受进一步检查和治疗,其中包括许多患有糖尿病但是没被检查出来的人,如图6。如果我们在较低的血糖水平设置截点,所有被诊断为糖尿病的患者都会接受治疗,但也包括很大比例的、实际上没有糖尿病的人,如图7。

试读结束,兑换后即可解锁本专栏全部课程
评论
请先登录后再发表评论
发表评论
JackLee
请问诊断试验性能评价结果的excellent、good、adequate等对应的AUC、敏感度和特异度范围一般是多少?有相应的参考文献吗?谢谢老师
2021-06-07 10:02:07 回复
0
豆包
没有阈值,都是经验判断的,一般都是相对而言的~~
2021-09-24 15:17:52 回复
0
使用课程券需先认证
为保证平台的学术氛围,请先完成认证,认证可免费享受基础会员权益
基础课程券2张
专属科研工作台
200积分
确认
取消
下载附件需认证
为保证平台的学术氛围,请先完成认证,认证可免费享受基础会员权益
基础课程券2张
专属科研工作台
200积分
确认
取消
公众号
统计咨询
扫一扫添加小咖个人微信,立即咨询统计分析服务!
会员服务
SCI-AI工具
积分商城
意见反馈