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诊断试验佳截断值的估计方法
诊断试验的目的,在于正确地将诊断对象区分为阳性或阴性.诊断试验都设有阴性、阳性对照参比品,并根据阴性、阳性对照的测量值,确定诊断试验区分诊断对象为阴性或阳性的截断值(cutoff Point,CO).由这种设计可知,确定CO的依据,实际是概率的大小[1].诊断试验统计学理论研究表明,为获得理想的诊断结果,CO应随目标人群阳性率变化而调整[2-3].
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两种评分系统在老年住院患者病情预警评估中的应用效度研究
目的:探讨改良早期预警评分(MEWS)系统和急性生理与慢性健康(APACHEⅡ)评分对老年住院患者病情预警的应用效度.方法:以2015年3月～2016年9月在我院老年科收治的＞ 65岁的1125例老年患者为研究对象,对所有入选的老年患者进行MEWS和APACHEⅡ评估;以APACHEⅡ评分为标准,探究MEWS评分和APACHEⅡ评分的相关性和MEWS评分对老年患者病情预警的灵敏度和特异度.结果:MEWS评分与APACHEⅡ评分呈正相关(r=0.59,P＜0.05),差异具有统计学意义.MEWS评分对危重患者的识别,其灵敏度和特异度分别为83.6％和97.9％,其佳截断值为5分.MEWS评分对潜在危重患者的识别的灵敏度和特异度分别为93.5％和81.0％,其佳截断值为4分.结论:MEWS评分与老年住院患者病情的严重程度具有较高的灵敏度和特异度,可用于快速判断老年患者的病情及预后评估.
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R软件OptimalCutpoints包在影像诊断中的应用
目的 探讨通过使用R软件OptimalCutpoints程序包来解决影像学数据中常见截断值求取结果的智能化、可视化的实现.方法 通过对搜集的50例脑胶质瘤MRI数据,采用OptimalCutpoints包,根据不同目的选取常见的选择截断值的方法分别进行佳截断值的求取,并将结果加以比较.结果 OptimalCutpoints包不但实现了在不同情况下佳截断点的智能选取,还给出了相应的可视化结果和ROC分析结果.结论 OptimalCutpoints包不需要太深的统计基础,使用方便,可供选择的方法丰富,能自动实现对诊断指标的佳截断值的选取,结果直观、形象.
