4、医学检验评估中的信息与关联指标解读

医学检验评估中的信息与关联指标解读

在医学检验评估领域，有多种指标可用于衡量检验的准确性和有效性。这些指标不仅能帮助医生更好地理解检验结果，还能为临床决策提供重要依据。下面将详细介绍一些常见的信息和关联指标。

1. 似然比（LRs）

似然比（LRs），也称为诊断似然比（DLRs），于20世纪70年代中期被引入医学检验评估。它用于衡量检验前概率到检验后概率的变化，可看作是基于贝叶斯公式的概率修正指标或诊断增益指标。似然比结合了敏感性和特异性的信息，与这些指标密切相关。

1.1 阳性似然比（PLR）

阳性似然比（PLR，有时也表示为LR +）表示受影响个体出现阳性检验结果的几率与未受影响个体的几率之比。其计算公式如下：
- 以敏感性和特异性表示：$PLR = Sens/(1 - Spec) = Sens/FPR = TPR/FPR$
- 文字表示：$PLR = [TP/(TP + FN)]/[FP/(FP + TN)] = [TP/p]/[FP/p’] = [TP · p’]/[FP · p]$
- 代数表示：$PLR = [a/(a + c)]/[b/(b + d)] = [a · (b + d)]/[b · (a + c)] = [a · p’]/[b · p]$
- 误差表示：$PLR = (1 - β)/α$
- 概率表示：$PLR = TPR/FPR = p(T + | D+)/p(T + | D−)$

1.2 阴性似然比（NLR）

阴性似然比（NLR，有时也表示为LR -）表示受影响个体出现阴性检验结果的几率与未受影响个体的几率之比。其计算公式如下：