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2018.10.30
说说诊断学的研究。
这一类的研究有个基本的套路是：找一堆有病的人用你发明的方法进行检测，100个病人你检出了99个；你再找一堆对照，即没有病的人，同样用你发明的方法原由网进行测试，100个没有病的人测试结果是阴性98个。
这2组数据放在一张表里，就是大家熟知的四方图（见下图）。
左上方中的数字99代表有病，即检测阳性的人数；左下方的这个数字1代表有病但检测结果阴性，也就是漏检的人数；
右上方的数字2代表没病但检测结果阳性，也就是假阳性的人数；右下方的数字98代表没病、检测结果阴性的人数。
从这张表里，我们可以看到：这个检测方法的敏感度是99%，100个病人你正确地检出了99个；特异度是98%，100个没病的人，你的检测在98个人上是正确的。
这2个指标（敏感度和特异度）固然重要，但对临床实践并没有直接的指导意义。
大家可以把自己放在这样一个场景里面：
你老婆怀孕，某大基因公司的经理上门拜访，告诉你他们有一款产品用于唐氏综合症的产前无创筛查。拿出//www.58yuanyou.com宣传册，告诉你：他们的检测方法敏感度是99%，特异度是98％。你花3000块大洋买单，给老婆做了测试，检测结果阳性。
你面临的问题是：老婆肚子里是一个唐宝宝的几率是多大？
我们再回到四方图，总共101人检测结果阳性，其中真正有病的99个，剩下2个没病，你老婆肚子里是唐宝宝的几率是99/101＝98.02%
这个答案是错误的！
错在哪里？
这evVaRwFtHb个四方图背后的研究中，样本是100个有病的人和100个没病的人。如果你用100个有病的人和10000个没病的人重做一次，得到的结果是这样的：100个有病的人，检出99人，漏检一人；
10000个没病的人，检测结果阴性9800人，假阳性200人；研究中总www.58yuanyou.com共299人检测结果阳性，其中真正有病的99个，剩下200个没病，你老婆肚子里是唐宝宝的几率是99/299＝33.1%；
你用100个病人和100个健康人进行检测，得到的阳性预测值是98.02%；
你用100个病人10000个健康人进行检测，得到的阳性预测值是33.1%。
那么问题来了：你更相信哪个比例？
正确的答案是：哪个都不能相信！
因为同样的敏感度和特异度，阳性预测值取决于你的样本中有病的和没有病的相对比例。没有病的人越多，你得到的阳性预测值就越低。
所以你得到的阳性预测值是98.02%也好，33.1%也好，只能用在你研究的特定样本中，没有普适性，也就没有任何临床意义。
回到产前无创唐氏筛查的情景当中，检测结果阳性，你老婆生一个糖宝宝的几率，也//www.58yuanyou.com就是计算阳性预测值，需要知道唐氏综合症的发病率，1000个胎儿中有一个唐氏，您计算阳性预测值，就应当把样本中有病和没病的比例设在1:1000。
100个有病的人，99人阳性，1人阴性；100000个没病的人，假阳性2000。
阳性总数99＋2,000 ＝ 2099
产前筛查结果阳性，生一个糖宝宝的几率是：99/2099 ＝ 4.7%
有些人可以会说，用100000个健康人作为无病对照，这是一个不可能完成的任务。的确非常困难，并且没有必要。
你的研究样本可以是100个病人和100个健康对照，但是，你计算时必须按照唐氏综合症的发病率去做一个符合真实世界情况的推演。
总结一下问题：
对于诊断性研究，判断方法是否靠谱有以下几个指标：
1、敏感度；
2、特异度；
3、阳性预测值；
4、阴性预测值。
敏感度和特异度是检测方法的技术指标；是不是能够用在临床实践中，更加重要的是阳性预测值和阴性预测值，而这2个指标很大程度上取决于你打算把这个检测用在怎样的目标人群，以及这个目标人群中疾病的发生比例。
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