首页 观点分析 云质观点-体检显阳性–为什么大多是虚惊一场?

云质观点-体检显阳性–为什么大多是虚惊一场?

-云质信息原创文章,转载请注明来源- 大家有没有这种感觉,体检时显示某疾病为阳性,经过进一步检查,结果是虚惊一场,并没有生病。

-云质信息原创文章,转载请注明来源-

 

大家有没有这种感觉,体检时显示某疾病为阳性,经过进一步检查,结果是虚惊一场,并没有生病。如果该病的发病率越低,这种现象就越明显,如唐氏综合症(年轻产妇罹患此病的概率比较低),需要反复排查,才能确诊。

问:

如果一种疾病的发病率是千分之一,检测仪器的准确率是95%,如果检测结果为阳性,请问有多大的概率真正罹患此病?

猜一猜,大致的概率?

A 2%    B 10%    C 50%    D 95%

准确率

准确率

分析过程如下:

患病,显示患病0.00095 

0.001X0.95=0.00095

真正的患者 0.001

患病,显示健康0.00005

0.001X0.05=0.00005

健康,显示患病0.04995 

0.999X0.05=0.04995

真正的健康者0.999

健康,显示健康0.94905

0.999X0.95=0.94905

即使检测结果为阳性,在该种情况下,真正患病的概率只是0.00095/(0.00095+0.04995)=1.87%

用简单的语言表述,从大夫的角度看问题,大夫知道每1000人中只有一个患者的概率,而测量准确度是95%,就是说检测了1000个患者,会大约有50个人显阳性,而真正的患者只有一个。所以对于发病率较低,并且检测准确度不是非常高的检测手段,大夫会多次检验,已求得准确的诊断。

有些人会认为,大夫对一个病症反复用不同的方法进行检测是为了多收钱,答案是未必。

对于大多数质量人,是比较容易理解这个概念。因为对于任何产品的检查,都存在两种风险,一个风险是把不合格品判断为合格品,另一个风险是把合格品判断为不合格品。

对于一个生产医疗试剂和医疗检查仪器的厂家,他们也面临着这个选择,除非检测结果准确率为100%。他们在设定检验参数时,是倾向发现全部的患者,还是倾向避免把健康的人判断成患者,那个风险危害更大?

越是严重的疾病,如果没有检测出来,这个风险比把健康人判定为潜在的患者风险要大。这与质量人对于安全项目,关键项目要加严检验道理是一样的。

如果检测结果为阳性,希望这时大夫能告诉潜在的患者,该病发病率很低,检测的准确度不是很高,在大概率上没有患上此病,还需要进一步排查。不要让潜在的患者太担心,多一些人文关怀。

吓死宝宝了!

再问:

发病率依旧是千分之一,如果用3种不同的检测方法,检测准确率都是95%,且都显阳性,请问患病的概率有多大?

 

-云质信息原创文章,转载请注明来源-

 

免责声明:文章内容不代表本站立场,本站不对其内容的真实性、完整性、准确性给予任何担保、暗示和承诺,仅供读者参考,文章版权归原作者所有。如本文内容影响到您的合法权益(内容、图片等),请及时联系本站,我们会及时删除处理。

作者: suifengmianlai

为您推荐

一文秒解erp和sap系统哪个好用

ERP和SAP系统是企业资源规划(ERP)软件应用的两大供应商,ERP专注于数据结构和资源管理,面向小型企业。

电商数据分析怎么做,这里讲得很清楚了

关于电商数据分析怎么做的问题,有人从电商数据整理、分析开始讲,有人则着重于分析方法的介绍,也有人侧重于分析报表的制作。

质量管理 | 工业4.0背景下的质量数据分析-工业数据中心方法论

作为工业4.0的重要组成部分,质量4.0概念比以往任何时候都更加重要。

经典:商业智能BI解读,值得收藏

关注新闻的朋友们可能注意到了,最近这段时间关于数据要素、数字经济、数字化转型的相关行动越来越多,一方面是各级政府的政策规划以及大规模的发展行动,另一方面是则是各行各业的企业开始探寻数字经济,通过数字化转型进行改革,充分发挥数据价值。

电商数据分析方案和BI强强联合,一站式做分析

搭建一个电商大数据分析平台需要哪些条件?总的来说需要一套满足电商数据分析需求的方案,一个能够提供强大数据计算分析功能和数据可视化图表的平台,比如电商数据分析方案和奥威BI软件这样的组合。

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

返回顶部