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特异度最新娱乐体验_特异度计算公式(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

特异度

R语言绘制ROC与PRC曲线详解 ROC（Receiver Operating Characteristic）和PRC（Precision-Recall Curve）是两种常用的性能评估方法，主要用于评估二分类模型的性能。它们可以帮助我们理解模型在不同阈值下的分类能力，并在不同评估指标之间进行权衡。 ROC曲线以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横轴。TPR是指在实际为正例的样本中，模型正确预测为正例的比例，也称为灵敏度（Sensitivity）或召回率（Recall）。FPR则是在实际为负例的样本中，模型错误预测为正例的比例。ROC曲线展示了在不同分类阈值下，模型在灵敏度和特异度（1 - FPR）之间的权衡关系。ROC曲线下的面积，即AUC（Area Under the Curve），常用于表示模型性能的综合指标，取值范围在0.5到1之间，数值越大表示模型性能越好。 PRC曲线以精确率（Precision）为纵轴，召回率（Recall）为横轴。精确率是指在模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。PRC曲线展示了在不同分类阈值下，模型在精确率和召回率之间的权衡关系。PRC曲线下的面积，即AUC-PRC（Area Under the Precision-Recall Curve），常用于表示模型性能的综合指标，取值范围在0到1之间，数值越大表示模型性能越好。在R中，可以使用plotROC包绘制模型的ROC曲线。

公卫考研必做题：流行病学视角下的肝癌筛查肝癌在我国恶性肿瘤中排名前五，且治疗效果普遍较差，患者1年生存率仅为32.03%。HBV病毒感染是肝癌的主要病因，我国约10%的成年人携带HBV。有人建议在HBV人群中开展肝癌筛查（如甲胎蛋白检测或超声诊断），你的看法是？ 𐟤” 赞同，肝癌是威胁我国人群健康的重要疾病 𐟤” 赞同，肝癌的高危人群是HBV感染者 𐟤” 不赞同，筛查出的病例后续无有效治疗方案 𐟤” 不赞同，筛查方法灵敏度和特异度无法确定 𐟤” 赞同，筛检方法简单、经济、创伤小

【9期文章推荐】抗线粒体抗体阴性与阳性原发性胆汁性胆管炎患者临床特征比较网页链接导读：原发性胆汁性胆管炎（PBC）又称原发性胆汁性肝硬化，是一种自身免疫性疾病，好发于中老年女性。PBC发病隐匿，早期临床表现为瘙痒、乏力等，甚至无明显临床表现，常得不到及时诊断及治疗，最终导致肝纤维化及肝硬化，甚至死亡的发生。抗线粒体抗体（anti mitochondrial antibody，AMA）是诊断PBC的一个特异性指标，共分为9个亚型（M1～M9），其中M2亚型诊断PBC的敏感度与特异度均>95%，具有重要诊断意义。然而，5%～10%的患者中AMA显示为阴性。对于AMA阴性患者的临床特点及预后仍缺少较为完善的研究。本研究通过回顾性对照分析AMA阴性及阳性PBC患者临床资料，以比较二者的临床特征差异及对于熊去氧胆酸（UDCA）的应答反应。

左侧肋骨有一个点疼会是肺癌早期症状吗 𐟎𘥷椾稂‹骨部位有一个点经常会出现疼痛，可能是多种原因所引起，也可能是肺癌的早期症状。𐟥‘ 左侧肋骨有一个点疼，并不一定是肺癌的早期症状。虽然肺癌在晚期可能会引发肋骨疼痛，但这种疼痛通常是由于肿瘤侵犯肋骨或胸膜所致，且往往伴随着其他肺癌症状，如咳嗽、咳痰、咯血、呼吸困难等。左侧肋骨疼痛更可能与其他疾病相关，如肋间神经痛、胸膜炎、肋软骨炎、胃十二指肠溃疡、胰腺炎等。𐟥 针对左侧肋骨疼痛，可以采取以下检查方法以明确病因：𐟕኱、胸部X线检查：可以显示肺部、心脏和胸廓的情况，有助于诊断肋骨骨折、肺部炎症或肿瘤等问题。𐟤𞊲、CT扫描：提供详细的横断面图像，对于肋骨骨折、肺部肿瘤或其他结构性损伤引起的胸痛有很高的敏感度和特异度。𐟔 3、心电图：帮助评估心脏功能状态及是否存在异常情况，如心肌梗死等，这些也可能引起左侧肋骨疼痛。✅ 𐟌饷椾稂‹骨疼痛也有一些注意事项，放到了图片内容当中，希望大家可以点赞并且收藏这条信息。𐟚€#肺癌#

【10期文章推荐】异常凝血酶原对肝细胞癌的诊断效能及其与肿瘤临床特征的相关性分析网页链接导读：原发性肝癌是消化系统常见的恶性肿瘤之一，男性发病率和死亡率是女性的2～3倍。因肝癌早期无明显症状，往往患者就诊时已进展至中晚期，错失最佳治疗时机，5年生存率仅为18%。当前肝细胞癌（HCC）的筛查主要通过肝脏超声显像和血清甲胎蛋白（AFP）测定。而AFP在实际应用中其特异度及敏感度欠佳，约40%肝癌患者AFP阴性。据2022版原发性肝癌诊疗指南及中国人群肝癌筛查指南推荐，异常凝血酶原（DCP）可以作为肝癌早期诊断标志物的补充。脱-羧基凝血酶原，又名维生素K缺乏或拮抗剂诱导的凝血酶原Ⅱ（prothrombin induced by vitamin-K absence or antagonist-Ⅱ， PIVKA-Ⅱ），为肝脏合成的无凝血活性的DCP，最早在1984年由Liebman等发现。正常凝血酶原氨基酸末端含10个羧化谷氨酸残基，在维生素K缺乏、使用维生素K拮抗剂或肝功能障碍等情况下，凝血酶原前体羧化不足，全部或部分以谷氨酸残基的形式出现在血液中，即表现为DCP血清学水平的升高。44%～81%的HCC患者可表现为血清DCP水平升高。与单独使用每种生物标志物相比，联合检测可能会提高HCC的早期诊断效力。因此，相关研究还有待进一步考证。

如何根据灵敏度和特异度计算样本量在进行临床试验时，我们经常需要根据灵敏度和特异度来计算所需的样本量。这个过程其实并不复杂，但需要一些关键步骤和原理。让我们一起来看看具体是怎么做的吧。明确试验目的 𐟎斥…ˆ，你得搞清楚这个试验是为了什么。是要做筛查、诊断还是评估预后？因为不同的目的会直接影响你需要的灵敏度和特异度水平。设定’Œ€𜠰Ÿ“ 接下来，你需要设定’Œ€𜣀‚简单来说，˜溺줸€类错误（假阳性）的概率，而˜溺줺Œ类错误（假阴性）的概率。通常，我们会把𘺰.05，把𘺰.1或0.2。确定目标灵敏度和特异度 𐟔 然后，你需要根据试验目的和之前的研究来设定理想的灵敏度和特异度。灵敏度是你正确识别出真阳性的能力，而特异度是你正确识别出真阴性的能力。估计目标人群中的患病率 𐟓ˆ 这需要你根据流行病学数据或之前的研究来估计。比如说，你要知道在这个目标人群中，真正患病的人大概有多少。计算样本量 𐟧Ž𐥜诼Œ你可以用特定的统计学公式来计算所需的样本量了。常用的公式是这样的： n = (Z_2 + Z_^2 * (p1(1-p1) + p2(1-p2)) / (p1 - p2)^2 其中，n是每组所需的样本量，Z_2和Z_ˆ†别是2和‰€对应的Z值（标准正态分布值），p1和p2分别是两组的灵敏度（或特异度）。考虑失访率 𐟓‰ 最后，别忘了考虑失访率。在计算出的样本量基础上，还需要根据预期的失访率来调整样本量，以确保最终有足够的有效数据。原理 𐟓– 灵敏度和特异度是评估诊断试验性能的重要指标。在计算样本量时，我们希望确保试验有足够的统计学把握力来检测出理想的灵敏度和特异度，同时控制第一类错误和第二类错误在可接受的范围内。样本量越大，试验的把握力越高，更有可能得到真实反映诊断性能的结果。但同时，样本量过大会增加试验的成本和难度。因此，需要在统计学把握力和可行性之间取得平衡。总的来说，基于灵敏度和特异度计算样本量，是为了确保临床试验能够以合理的成本，获得具有足够统计学把握力和可信度的结果，为诊断方法的应用提供可靠的依据。这需要综合考虑试验目的、统计学参数设置、流行病学数据等因素，并运用适当的统计学方法来实现。

SPSS指标详解，一文秒懂！在SPSS中，ROC曲线、灵敏度和特异度是评估诊断试验性能的重要指标。以下是这些指标的计算方法和解释：灵敏度 𐟧ꊧ𕦕度计算公式为：真阳性 / (真阳性 + 假阴性)。假阴性是指实际为阳性，但被误判为阴性的情况。灵敏度反映了诊断试验发现病人的能力，即从人群中发现真正患病者的能力。特异度 𐟚늧‰𙥼‚度的计算公式为：真阴性 / (真阴性 + 假阳性)。假阳性是指实际为阴性，但被误判为阳性的情况。特异度反映了诊断试验排除非患病者的能力。约登指数 𐟓ˆ 约登指数的计算公式为：(灵敏度 + 特异度) - 1。这个指标综合了灵敏度和特异度的表现，用于评估诊断试验的整体性能。准确度 𐟎‡†确度的计算公式为：(真阳性 + 真阴性) / 总样本。准确度反映了单次测量结果与实际结果的一致程度，是评估诊断试验精确性的重要指标。这些指标可以帮助你全面了解诊断试验的性能，从而做出更准确的医疗决策。

AI在糖尿病视网膜病变筛查中的表现如何？ 2024年，Sanil Joseph等人在《眼科杂志》（American Journal of Ophthalmology）上发表了一篇Meta分析，探讨了人工智能（AI）在糖尿病视网膜病变筛查中的诊断准确性。 𐟌𘐉COS五要素患者群体 (P): 糖尿病患者，通过视网膜相机拍摄视网膜图像以筛查糖尿病视网膜病变。干预措施 (I): 使用AI算法进行糖尿病视网膜病变筛查。对照措施 (C): 与人类阅片专家进行对比。结局指标 (O): 主要评估AI模型的准确率、灵敏度、特异度和诊断比值比（DOR）。研究类型 (S): 回顾性和前瞻性研究。 𐟌𘍥ta分析结果: 纳入研究: 共纳入34篇研究，分析了来自134,238名患者的视网膜图像，最终的数据集包含56个单独的研究数据。综合诊断结果: AI算法对糖尿病视网膜病变的总体诊断准确率为81%，灵敏度为94%（95% CI: 92%-96%），特异度为89%（95% CI: 85%-92%），DOR为127（95% CI: 81-197）。 𐟌𘥁倚风险: 使用QUADAS-2工具评估，40%的研究在患者选择和图像纳入方面存在偏倚风险，整体研究质量较好，无显著发表偏倚。 𐟌𘦖‡章局限性: 由于患者选择标准和图像质量的差异，研究之间存在高度异质性。部分研究未能包括未分级图像，影响了准确性评估。 𐟌𘦀𛧻“亮点: 基于散瞳、相机类型、糖尿病视网膜病变类型、经济状况、眼底视野数量以及AI算法等多种协变量进行了亚组分析。 𐟌𘦜ꦝ姠”究方向: ☘1. AI对于可治疗的糖尿病视网膜病变（Referable Diabetic Retinopathy）的诊断性能的Meta分析。 ☘2. 深度学习对于可治疗的糖尿病视网膜病变（Referable Diabetic Retinopathy）的诊断性能的Meta分析。 ☘3. 智能手机辅助AI(与人工诊断比较)对糖尿病视网膜病变的效果(比较)的Meta分析。 𐟌𘦖‡章DOI: 10.1016/j.ajo.2024.02.012

左侧肋骨疼是什么原因？你了解吗在日常生活中，左侧肋骨疼痛是一个常见的健康问题，可能由多种原因引起。今天，我们便来深入探讨一下左侧肋骨疼到底是什么原因引起的吧。𐟘– 𐟍�€外伤：左侧肋骨受到外力撞击或跌倒，可能导致骨折、挫伤或软组织损伤，从而引发疼痛。 𐟍�€肋软骨炎：是一种常见的肋骨疼痛原因，与病毒感染、慢性劳损或局部外伤有关。肋软骨炎会导致肋软骨肿胀、增生，压迫周围神经和血管，引起疼痛。 𐟍�€胸膜炎：胸膜是覆盖在肺部和胸腔内壁的薄膜，当胸膜发炎时，会引起左侧肋骨疼痛，并可能伴有呼吸困难和咳嗽等症状。 𐟍�䥤–，也可能是肋间神经痛等引起的，肋间神经痛是由于肋间神经受到压迫或刺激，引起的左侧肋骨区域疼痛、麻木等症状。当出现左侧肋骨疼痛的症状时，建议大家及时到医院进行检查，明确病因针对性治疗。一般常见的治疗方法有以下几点： 𐟌ž1、胸部X线检查：这是诊断肋骨骨折等胸部损伤的基本方法，可以显示肺部、心脏和胸廓的情况。 𐟌ž2、心电图：用于评估心脏功能状态，帮助诊断心脏疾病如心肌梗死等引起的左侧肋骨疼痛。 𐟌ž3、胸部CT扫描：提供详细的横断面图像，对于肋骨骨折、胸膜炎等胸部疾病的诊断具有很高的敏感度和特异度。好了，今天就跟大家分享这么多。希望大家通过这篇文章，能够更加了解左侧肋骨疼的原因，积极就医。𐟑#领航计划#

2023年西医考研第一阶段复习攻略𐟓š ### 病理学复习策略𐟧슦€𛨮𚩃襈†（前四章、第六章）：这部分内容相对简单，但关键点在于对化生的理解（特别是消化道空腔脏器的四层结构）、血栓分类和炎症分类（急慢性炎症）。化生的理解对肿瘤相关内容的掌握至关重要。凝固液化性坏死若与出血贫血性梗死联系不到一起，知识点会显得孤立。心血管、呼吸系统等章节（第五章至第十五章）：这部分内容与内外科学高度相关，复习好坏直接影响到内外科的掌握程度。例如，动脉粥样硬化关系到内科冠心病从临床表现到治疗的一系列内容；支气管树结构搞不明白，比如末梢肺组织在哪里都不清楚，将很大程度上影响病理学及内科学呼吸系统内容的掌握；病毒性肝炎的坏死与凋亡产生机制；早期食管癌与胃癌的区别（空腔脏器的四层结构在此处很关键）；移植排斥反应的血管病变特点；肾小球疾病的发病机制等。内科学复习策略𐟒‰ 内科学是西医考研的第一大科，占分数的33%。最难的系统是循环系统和血液系统，其余系统疾病难度尚可，风湿免疫系统内容最少。一个内科学疾病包括概述、流行病学、病因与发病机制、病理、临床表现（包括症状、体征、并发症）、实验室及相关辅助检查、诊断与鉴别诊断、治疗、预后几部分。流行病学、病理和预后这三块基本可以不用看（病理部分主要放在病理学中复习）。考生需知，内科学考研最热的题目为临床病例分析题，而此类题型的关键在于诊断结果。如果一道题考生在考场上连什么疾病都不清楚，那么相关检查技术的选择及治疗等也就无从谈起。做出诊断的关键在于诱因、关键性症状及体征（此疾病多见而其他疾病少见的症状与体征必然是重点）、对此疾病诊断敏感度与特异度最高的实验室及影像学检查方法。对于每个内科学疾病来说，若一个治疗药物疗效最好，副作用最少，必然会是出题人出题重点。另外需告诫考生，内科治疗药物的剂量及用法（如每日服用三次），一般不会在考试中涉及（洋地黄治疗药物剂量是例外，因为此类药物安全窗比较窄）。复习慢的同学可将心律失常、中毒放入第二轮开始复习。鉴别诊断所涉及的疾病往往只有寥寥几行加以描述，因为此类疾病往往在后续复习中才会系统看到。考生需切记诊断学不要花过多时间，重点掌握心肺、腹部视、触、扣、听。

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