临床试验中的指标敏感性、特异性

名词	解释
真阳性（TP）	本身为阳性，也被识别为阳性的
真阴性（TN）	本身为阴性，也被识别为阴性的
假阳性（FP）	本身为阴性，错误识别为阳性的
假阴性（FN）	本身为阳性，错误识别为阴性的

金标准评估试剂		金标准		合计
金标准评估试剂		＋	－	合计
评估试剂检测结果	＋	真阳性（TP）	假阳性（FP）	TP+FP
评估试剂检测结果	－	假阴性（FN）	真阴性（TN）	FN+TN
合计		TP+FN	FP+TN	TP+FP+ TN+FN

敏感性定义：通俗地讲敏感性就是有病的里面能检测出多少（不漏诊概率）

敏感性计算方式: (sensitivity)= TP/（TP+FN）*100%

特异性定义： 通俗地讲特异性就是没病的里面能排除多少（不误诊概率）

特异性计算方式： (specificity)=TN/ (TN+FP)*100%

同一个指标，一般敏感性越高，则特异性越低；反之特异性越高，则敏感性越低。通俗地讲就是降低漏诊率将会提高误诊率；反之降低误诊率势必会增加漏诊率。

一般会在两者中间找到一个合适的平衡点，以兼顾敏感性和特异性。

阳性预测值定义：通俗地讲就是某诊断实验室说有病的人中有多少是真的有病的

阳性预测计算方式：(positive predictive value,PPV)=TP/(TP+FP)*100%

阴性预测值定义：通俗地讲就是某诊断实验室说没病的人中有多少是真的没病的

阴性预测值计算: (negative predictive value,NPV)=TN/(TN+FN)*100%

总符合率计算：

总符合率= (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)*100%

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