应用似然比优化临床诊断
2015-01-18 MedSci MedSci原创
似然比(likelihood ratios)能够优化基于体征和症状的临床诊断。大多数临床医生对似然比很不熟悉，在实践中很少应用。一些人认为流行病学家是通过一个2x2 格表来窥视整个世界。但无论生命或者试验均不是这么简单，充满了灰色区域。似然比能够帮助临床医师驾驭这片诊断不明确的巨大区域。 似然比是指特定试验结果的患病人群百分比除以相同试验结果的健康人群百分比。理想状态下，异常试验结果应
似然比(likelihood ratios)能够优化基于体征和症状的临床诊断。大多数临床医生对似然比很不熟悉，在实践中很少应用。一些人认为流行病学家是通过一个2x2 格表来窥视整个世界。但无论生命或者试验均不是这么简单，充满了灰色区域。似然比能够帮助临床医师驾驭这片诊断不明确的巨大区域。 似然比是指特定试验结果的患病人群百分比除以相同试验结果的健康人群百分比。理想状态下，异常试验结果应该在患者中更典型(高似然比)，而正常试验结果应该更多地出现在健康人群中(低似然比)。似然比接近1 对决策制定没有帮助，相反，高或低的似然比能极大左右临床医师对疾病概率的评估。上图例子中，共15 位患者，其中12 人(80%) 的疾病试验结果为真阳性。相反，在85 位健康者中有5 人(6%) 出现假阳性。因此，阳性结果的似然比就是这两个百分比的比值(80%/6%) ，等于13 。换言之，相比健康人群，患病人群得到阳性结果的可能性高出13倍。对于一个二分类试验(阴性或阳性)，这个被称为阳性似然比(positive likelihood ratio) (缩写为LR+)。同样，阴性似然比(negativelike
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