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识别疾病的早期阶段,帮助了解疾病的自然史,揭示疾病的“冰山现象”。 筛检的分类 按筛检对象的范围分为整群筛检(  )和选择性筛检。按项目多少分为单项和多项。 诊断试验——指应用物理、生物化学、血清免疫学及临床检查和特殊医疗器械检查,对疾病和健康状况作出判定的试验。 筛检试验与诊断试验的分别 对象:前者为健康人或无症状的病人。后者为病人。 目的:前者为发现可疑病人。后者为对病人进行确诊。 要求:前者为快速、简便、安全,高灵敏度 。后者复杂、准确性和特异度高。 费用:前者为经济、廉价。后者花费较高。 处理:前者为用诊断试验确诊 。后者严密观察和及时治疗。 筛检的原则和条件:1、应针对危害严重的疾病或缺陷 2、对所筛检的疾病应有进一步确诊的方法和有效的治 疗手段3、该病的自然史明确:指筛检发现疾病人的时间距离出现明显临床表现的时间较长,有足够的领先时间 4、有适宜的筛检试验方法:该方法简便、快速、灵敏度与特异度较高,无严重创伤或疼痛、价廉等。 不适宜筛检的条件:1、造成巨大卫生资源的浪费2、给病人或高危人群带来很大的精神压力 3、对社会造成一定压力。 筛检试验的评价的概念和具体过程 筛检试验的评价就是将待评价的筛检试验与诊断目标疾病的标准方法——即“金标准”(gold standard)——进行同步盲法比较,判定该方法对疾病“诊断”的真实性和价值 。 具体过程:1、确定金标准;2、选择受试对象,用金标准来划分“有病”与“无病”;3、用待评价的诊断试验同步来测定这些研究对象。将获得的结果与金标准结果比较,并应用某些指标来评价该试验的诊断价值。为了减少偏倚,整个过程应遵循盲法原则。 筛检的评价指标 (  )真实性
似然比(  ):属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标,即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值。分为阴性似然比(—LR)和阳性(+LR) +LR=真阳性率/假阳性率=灵敏度/(1—特异度) 比值越大,试验结果阳性时为真阳性的概率越大。 —LR=假阳性率/真阳性率=(1—灵敏度)/特异度 比值越小,试验结果阴性时为真阴性的概率越大。 (二)可靠性 可靠性(reliability)又称信度,指某一筛检方法在相同条件下重复测量同一受试者时,所获结果的一致性。 符合率(一致率):是筛检试验判定的结果与标准诊断的结果相同的数占总受检人数的比例。符合率=(A+D)/(A+B+C+D) 影响筛检试验可靠性的因素 ①实验仪器、试剂、及实验条件的变异; ②观察者的变异(同一观察者;不同观察者); ③受试对象的生物学变异 (四)预测值 预测值(predictive value)亦是评价筛检试验收益的另一种指标。预测值包括阳性预测值和阴性预测值。阳性预测值是指筛检阳性中患该病的可能性。阴性预测值是指在筛检阴性中未患该病的可能性。 阳性预测值,指筛检阳性者中患该病的可能性。=A / (A+B) 阴性预测值,指筛检阴性者中真正为非患者的可能性。=D / (C+D) 试验的灵敏度越高,阴性预测值就越高。 试验的特异度越高,阳性预测值就越高 试验阳性预测值上升,则阴性预测值下降。 阳性预测值随现患率(患病率)的增加而升高。 当灵敏度与特异度一定,疾病患病率降低时,阳性预测值降低,阴性升高;当患病率不变,降低灵敏度,特异度将提高,阳性预测值升高,阴性下降。 筛检效果评价 收益即收获量(yield),指经筛检后能使多少原来未发现的病人能得到诊断和治疗。与筛检有关的因素如下:
偏倚:研究误差中的系统误差部分。指从研究设计、实施、数据处理和分析的各个环节中产生的系统误差,以及结果解释、推论中的片面性,导致 研究结果与真实值之间出现倾向性的差异,从而错误地描述暴露与疾病之间的联系。 选择偏倚:在研究对象的选取过程中,由于选取方式不当,导致入选对象与未入选对象之间存在系统差异。包括:入院率偏倚、存活病例偏倚、检出症候偏倚、无应答偏倚等。 信息偏倚(测量偏倚或观察偏倚、错分偏倚),是来自于测量或资料收集方法的问题,使得获取的资料存在系统误差。包括:回忆偏倚、报告偏倚、诊断怀疑偏倚、暴露怀疑偏倚等。 混杂偏倚:指暴露因素与疾病发生的相关(关联)程度受到其他因素的歪曲或干扰。 偏倚的控制 :(一)设计阶段( 主要预防选择性偏倚和某些混杂偏倚)1.设计方案的选择2. 研究对象的选择(二)资料收集阶段----主要是控制信息偏倚(三) 资料分析阶段-------主要是控制混杂偏倚(标准化,分层分析 , 多因素分析 ,配比分析 ) 标化死亡比是根据观察死亡数除以一般人群的年龄、性别专率所计算出来的预期死亡数得到的。若该标化死亡率小于1,则说明一般人群的健康状况还不如被标化人群。 用甲人群做标准,对乙人群进行标化,标准化死亡比的计算公式是:乙人群实际死亡数 / 甲人群死亡专率 × 乙人群的观察人数 选择现患病例为病例对照研究的对象易发生:存活病例偏倚。前瞻性队列研究中,易发生:失访偏倚。 通过电话或信函调查,易发生:无应答偏倚。 病例对照研究中,在调查既往的暴露史时,易发生:回忆偏倚。 第十章 病因与因果推断 一、病因的定义 概率论的因果观(广义因果律)认为:病因就是使结果发生概率升高的事件或特征,即一定的原因可能导致一定的结果。根据广义因果律,Lilienfeld认为:那些使人群发病概率升高的因素就可认为是病因,其中某个或多个因素不存在时人群疾病频率就会下降。MacMahon认为因果关联可定义为:事件或特征类别之间的一种关联,改变某一类别(  )的频率或特性,就会引起另一类别(  )的频率或特性的改变,这样X就是Y的原因。 二、病因模型 病因模型是用简洁的概念关系图来表达因果关系,它给我们提供因果关系的思维框架、涉及的各个方面或因果关系的路径。由于对因果关系的理解不同,有多种病因模型。目前具有代表性的因果模型有三种: