[整理] 篩檢工具的評價指標及算法
為了評價篩工具的表現,會利用許多數值結果來判斷
以下列出相關數據名詞代表的意義
┌─────┬─────┐
│ 生病 │ 健康 │
┌───┼─────┼─────┼───┐
│ 陽性 │ A (真陽) │ B (偽陽) │ A+B │
├───┼─────┼─────┼───┤
│ 陰性 │ C (偽陰) │ D (真陰) │ C+D │
└───┼─────┼─────┼───┘
│ A+C │ B+D │
└─────┴─────┘
* 靈敏度 Sensitivity,Sn (真陽性率)
-> A/A+C
-> 辨識真正患病者的能力,數值越高越好
* 特異度 Specificity,Sp (真陰性率)
-> D/B+D
-> 辨識真正健康者的能力,數值越高越好
* 偽陰性率 false negative rate,Fpr (漏診率)
-> C/A+C 或 1-靈敏度
-> 漏掉真正患病者的比例,數值越低越好
* 偽陽性率 false positive rate,Fnr (誤診率)
-> B/B+D 或 1-特異度
-> 誤診真正健康者的比例,數值越低越好
* 陽性預測值 Positive Predictive Value,PPV
-> A/A+B
-> 陽性者之中真正患病的比例,數值越高表示檢驗陽性的正確率越高
〈注意!〉
-> 患者數越多(盛行率高),A值會越大,PPV值也會越大,檢驗陽性的正確率會越高
-> 患者數越少(盛行率低),A值會越小,PPV值也會越小,檢驗陽性的正確率會越低
* 正確率 Accuracy
-> A+D/A+B+C+D
-> 在所有人中找出真正患病及健康者的比例,數值率越高表示越準確
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以台中市快篩站5/20的數據為例子,可以算出以下結果
(*沒有偽陰性數據,假設為0人)
總人數:1894 快篩陰性:1875 快篩陽性:19 PCR陽性:1
https://i.imgur.com/buLkHbU.jpg
靈敏度:100.00 %
特異度: 99.05 %
偽陽性率: 0.95 %
偽陰性率: 0.00 %
陽性預測值: 5.26 %
正確率: 99.05 %
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快篩及PCR檢測的數值差異
可以參考指揮中心去年簡報中的設定值 https://reurl.cc/YO7zZx
PCR 敏感度:95% 特異度:99.99%
快篩 敏感度:75% 特異度:99%
https://i.imgur.com/y8Ieiam.jpg
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註1:其他沒列出的還有像陰性預測值、陽性陰性似然比,有興趣的可以自行搜尋
註2:還有很多因素會影響數值,如篩檢對象有無症狀、不同篩檢品牌會有差異度等等
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check過了沒有反喔
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沒錯,最近很多快篩話題,想說針對用詞整理一篇,看能不能幫大家省一些口水
※ 編輯: misano (123.193.61.193 臺灣), 05/25/2021 18:55:46
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