Microsoft PowerPoint - 03 诊断评估.ppt [兼容模式]

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1 诊断的过程与诊断技术 诊断 需要明确知道患了哪种疾病 通过对患有某些疾病的患者被多次确认并没有患此种疾病的人, 以及一些健康的人通过仅仅几次被确定具有此疾病的一些症状, 来将此疾病与其他疾病或是健康状态相区分 频率 症状 一旦生病就会出现健康时不会出现的症状 例如 : 发烧 疼痛 出血等等 患者自行发现症状 = 自觉症状由其他人发现的症状 = 他觉症状也可以说, 检查结果也是他觉症状的一种 疾病的分类 人类是具有多样性的生物 : 原因 : 原因相同, 病症不同 过程 : 原因相同, 过程不同 病症 : 过程相同, 病症不同 可以根据基因分类吗? 将通用病症的疾病当做一个 Disease Entity 病症的组合 = 利用 Gold Standard 来分类疾病 诊断的顺序询问询问患者有哪些症状, 什么时候怎么开始的, 怎么发现的等等 自觉症状诊察 他觉症状检查 他觉症状 诊察 望诊听诊闻诊切诊敲诊利用五感与听诊器 Stethoscope 锤等简单工具进行检查 1

2 检查 国际疾病分类 生化检查 尿检 便检 血液检查 其他 生理检查心电图 肺功能 其他图像检查 X 线拍片 摄像 X 线拍摄 CT 扫描 超声波检查 MRI 其他病理检查遗传诊断 由 WHO 疾病分类协力中心发行 在进行世界范围内疾病统计时, 使用通用的守则, 这样就比较容易统计 现在是第 10 版 其他 国际疾病分类 人类免疫缺陷病毒 HIV 疾病其他细菌性肠道感染肠病原性大肠菌感染肠毒性原性大肠菌感染肠组织侵袭性大肠菌感染肠出血性大肠菌感染其他大肠菌性肠感染弯曲杆菌肠炎耶尔森氏菌肠炎 [ 冰箱病 ] 难辨梭状芽胞杆菌肠炎其他细菌性肠道感染细菌性肠道感染病, 原因不明 诊断基准 评分系统根据各种各样的症状评分标准在 -3~+3 之间, 并根据合计分数进行判断 例 : 肝炎的国际诊断标准 症状判定在一定的病症中如有一些症状出现的话, 不能确诊, 可以作为疑似病例或是 Rule Out 来处理 例 :SLE 的国际诊断标准 此讲内容 多变量分析的诊断研究 以医疗为对象进行科学的分析 医学情报学临床流行病学 Clinical Epidemiology 医学统计学统计学 各种各样的症状, 用系数 β i 对 x i 进行加权并制作模型 回归分析 : 疾病的有无分为两个 2

3 症状与疾病 一些疾病 D 呈现出症状 S 概率为基础的诊断系统 Bayes 定理 : 有条件概率 有症状的概率疾病的概率生病时有症状的概率有症状时生病的概率 诊断初始 : 各疾病生病率 = 各疾病的概率 具有症状 S 时的疾病 D4 的确证率最高 两种症状与疾病 提高诊断概率的过程 诊断本来就是很容易引起不确定的误诊的过程所谓的确诊就是提高确定患有某些疾病概率的过程 在同时具有症状 S 1 与 S 2 时疾病 D 1 的概率增高 生病率 诊察 检查 在哪个阶段能够确定? 疾病的概率低的话就不进行 : 诊断结果是即使不进行也没有问题 疾病的概率高的话就进行 : 诊断结果是如果不的话, 会对患者造成不良影响, 就会起到积极作用 不进行或是临床观察与的效果相同时的疾病的概率被称为临界值 Treatment Threshold 超过此临界值就应该进行, 不超过的话就进行临床观察 各种疾病与方法不相同, 临界值也就不同 如何评价因所引起的一系列问题? 利用 Expected Utility 期待这个概念 生存 =1.0 QOL(Quality of Life) 是生存 =0 至 1 之间的数值 死亡 =0 3

4 诊断后得到的 4 种结果 无疾病 : 无需 无疾病 : 需要 有疾病 : 无需 有疾病 : 需要 哪种结果是最好的呢? 期待 Expected Utility 高吗? 是否能够随意决定与否呢? 下面 2 个发生的概率是疾病的概率 P, 上面 2 个发生的概率不是疾病的概率为 1-P, 因此不能随意做出判断 Expected Utility 期待的评价 : 的情况 Decision Tree Method 决定数法 : 的期待 =DP+(1-P) C=(D-C)P+C, 也就是说疾病的概率 P 具有直线关系 疾病不疾病 疾病? 可以随意决定 随机点 疾病 疾病 Expected Utility 期待的评价 : 不的情况 Decision Tree Method 决定数法 : 治不疗的期待 =BP+(1-P) A=(B-A)P+A, 也就是说疾病的概率 P 具有直线关系 疾病不疾病 疾病? 疾病 疾病 各分支 A,B,C,D 的期待? 将期待设定为 1 的话, 各分支的发生率就是各自的期待 不 / 疾病 (-)/( )=1.0 不 / 疾病 (+)/ = 自然治愈的概率 / 疾病 (-)/ = 的风险与疼痛 费用等的评价 / 疾病 (+)/ = 成功的概率 可以随意决定 随机点 不情况下的疾病的概率与的关系 : 自然痊愈的疾病与不死亡的疾病的情况 哪种情况下需要? 不 疾病的概率 P 不 情况下的期待 不情况下的期待 疾病的概率 P 疾病的概率低的话, 死亡的概率就低, 因此就较高 ; 疾病的概率变高, 死亡的概率就变高, 就接近于 0 疾病的概率 P 无论疾病的概率高或者低都不会死亡, 较高 临界值 Treatment Threshold 上升的情况 4

5 临界值 Rx 依据什么决定的? 不 临界值 Rx: 不就会死亡的疾病 不 应的范围 疾病的概率 疾病的概率 临界值 Rx: 成本不同的情况 临界值 Rx: 自然痊愈的疾病与无会死亡的疾病的情况 不 不 不 不 疾病的概率成本低的 : 副作用较少, 在不损伤 QOL 的情况下, 即使疾病的概率很低也应该 疾病的概率成本高的 : 副作用较多, 在损伤 QOL 的情况下, 疾病的概率很高时应该进行 疾病的概率成本低的 : 副作用较少, 在不损伤 QOL 的情况下, 即使疾病的概率很低也应该 疾病的概率成本低的 : 副作用较少, 在不损伤 QOL 的情况下, 自然痊愈的疾病的情况下, Rx 较高 临界值 Rx: 对于有生命危险的疾病的成功率不同的情况下 检查方法的灵敏度 不 不 患有此疾病的患者中有多大的比例检查的结果是阳性? 疾病的概率成功率较高的, 即使疾病的概率很低也应该进行 疾病的概率成功率低的的情况下, 如果疾病的概率不是特别的高就不应该进行 伪阳性率 5

6 检查方法的特异性 检查方法的阳性可能性 在无此疾病的人群中百分之几的人的检查结果是阴性的? 伪阳性率 表示的是对于的人来说, 得到阳性结果的几率是无疾病的人的多少倍 = 灵敏度 伪阳性率 检查方法的阴性可能性 表示的是对于的人来说, 得到阴性结果的几率是的人的多少倍 检查前概率检查后概率 率问诊诊察 事前概率 检查前概率检查检查后概率 = 灵敏度 伪阴性率 阳性检查后概率 阳性的预测值 表示的是在检查结果为阳性的人当中, 有多大的比例人群是本来就患有这种疾病的 对象人群阳性结果 阳性概率 = 灵敏度检查 伪阳性概率 = 混合 1- 灵敏度 检查后概率 例 : Prior probability=0.001 也就是说在 1,000 人中有 1 个人患有此病, 那么就以 1000 人为检查对象 999 人没有此疾病, 伪阳性率为 1%,9.99 人为阳性结果 一个人患有此疾病, 灵敏度为 99%,0.999 人为阳性 合计 = 约 11 人为阳性, 其中只有 1 人是真正患有此疾病 6

7 阳性检查后概率 阴性预测值 例 : 疾病概率的检查结果在阳性情况下上升 转换式 筛 查 灵敏度 特异性与事前概率 事后概率的关系 在进行筛选检查的情况下,Prevalence 非常低, 如果不是灵敏度与特异性非常高的检查的话, 检查结果只会是伪阳性 在健康检查与健康诊断时进行筛查 医院 诊所 出现一些症状去医院检查, 这样就从事前概率比一般人高的方面开始检查程序 因此, 确诊率较高, 不容易引起误诊 阴性预测值 表示的是在检查结果为阴性的人群当中, 有多少比例的人是没有患此疾病的 对象人群阴性预测值 伪阴性率 = 检查 1- 灵敏度混合 特异性 7

8 检查后概率 阴性预测值 结果为阴性的概率 无疾病的概率检查结果在阴性情况下上升 转换式 表示的是检查结果为阴性的人群中, 有多大比例的人 对象人群阴性预测值 伪阴性率 = 检查 1- 灵敏度混合 特异性 另一个阴性可能性比 结果为阴性的概率 表示的是的人群中得到阴性的结果是的人群多少倍 上述的阴性可能比的逆函数 转换式 另一个 = 伪阴性率 特异性 检查结果为阴性的情况下, 的概率很低 的关系结果为阳性情况下的概率结果为阴性情况下的概率结果为阳性情况下的概率结果为阴性情况下的概率 从诊断到 执行此诊断方法的话, 的概率是否会超过临界值? 阳性 率 诊察 阴性 如果检查结果为阳性, 且有可能出现超过临界值的情况, 以及检查结果为阴性, 且临界值有可能下降的情况, 应该进行检查 8

9 疾病的概率变高的情况 : Positive Predictive Value(PPV) 超过 Treatment Threshold(Rx) 的 Prior Probability(PP) 是? 疾病的概率变低的情况 : Negative Predictive Value(NPV) 超过 Treatment Threshold(Rx) 的 Prior Probability(PP) 是? 将 Rx 的值代入 PPV 中计算 将 Rx 的值代入 PPV 中计算 没有进行检查意义的 PP 的范围 检查结果为阳性时应该进行的 PP 的范围 检查结果为阴性时无需的 PP 的范围 没有进行检查意义的 PP 的范围 有用的检查 无实施检查意义的范围中的狭窄检查的有用性较高 也就是说 Positive Predictive Value(PPV) 超过 Treatment Threshold (Rx) 的 Prior Probability(PP) 较低, Negative Predictive Value(NPV) 超过 Treatment Threshold(Rx) 的 Prior Probability(PP) 较高的检查 为了发展科学的诊断方法 症状的记录系统需要不遗漏地记录病症的预期的系统 计算症状的正确频率明确症状之间的关系 没有进行检查意义的 PP 的范围 没有进行检查意义的 PP 的范围 展望 参考文献 将问诊中检查到的症状输入电脑问诊可能性疾病的具有恶化可能性的症状 概率高的疾病的风险被提升, 表示为临界值 输入诊察结果 PPV,NNV 高的检查存在风险上升可能, 因此对实施的检查进行选择并排序 输入检查结果 9

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