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【doc】阳性预测值对RR值的校正方法

阳性预测值对RR值的校正方法

k1《I'

中国卫生统计1996年第13卷第4期

阳性预测值对RR值的校正方法

华西医科大学卫生统计教研室陈冠民

湖南医科大学卫生统计教研室三i目

/x提要流行病学研究中疾病的错误分类是经常发生的.这些错误分类会影响暴露因素与疾病的联

系.本文介绍了一种采用阳性预测值对RR进行校正的方法以及校正的RR值的可信区间的估计方法.避

免丁采用特异性，敏感性对其进行校正时出现的缺陷.

关键词流行病学方法相对危险度偏倚

在很多流行病学研究中，疾病的假阳性，假

阴性等这类错误分类是不可避免的.这种错误

分类会严重干扰暴露因素与疾病的联系.

CopelandL977年揭示在无偏错误分类的情况太原科技大学图书馆

下，即错误分类对暴露因素是独立的，暴露组与

非暴露组错误分类率一致时，会低估暴露因素

与疾病的联系.有些作者曾探讨过在无偏错

误分类的情况下，用敏感性和特异性来校正

RR值但计算敏感性和特异性常需要经过创

伤性检查.由于伦理学的原因，这些刨伤性的检

查在研究对象中，尤其是初步检查为阴性的人

片章

中实施起来受到很大程度的限制.本文介绍一

种在无偏错误分类的情况下，用阳性预测值校

正RR的方法阳性预测值的计算只需在初步

检查结果为阳性的人中通过进一步检查得

到，这也是初次检查结果为阳性者所乐于接受

的，故有一定的实用性.

总体中代数关系的推导

假定在一个简单的队列研究中，危险因素

分为暴露与非暴露两水平，结果分为发病与不

发病.表1表示在目标总体中真实暴露和结果

的不同状态.

让和分别表示分类诊断实验的敏

感性和特异性.在无偏错误分类的情况下，各种

状态的分布可用表2来表示

表1目标总体中真实的暴露与结果的情况

表2在s和s声情况下出现错误分类时各状态的分布表2中,A一A?Se+(1一却)

B:B?Se+D?(1一却)

C=N1一AD一N0一B

更进一步，让RR表示来自总体中真实情

况的相对危险度;RR表示总体中错误分类情

况下的相对危险度;PPV和PPV.表示目标总

体中暴露组与非暴露组的阳性预测值.则;

RR一(^/Ⅳ)//Ⅳ.)

RR=(/N)/(B/N.)

beer定律

PPV】=A?Se/APPV.=B?Se/B

故;RR=RR(PPV/PPV.)(1)

式(1)表示只要错误分类对于暴露状态是

独立的，不论敏感性和特异性取何值.上式都是

成立的.

瘘口样本情况下的估计

假定样本是从目标总体中随机抽取的，与

总体中对应的观察人数用相应的小写字母表

示'吼0没有校正情况下的相对危险度的点估计

值RR表示为:

RR=,)/(b/n.)

在检查结果为阳性者中随机抽取一定数量

的样本，采用金标准进一步检查的真实情况的

结果如表3.

表3在初诊阳性结果者中抽取样本盒标准确诊的结果从表3可以看出,PPV和PPV.的点估计

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值表示为:PPVl—e/mlPPV口=f/mo

在此，我们假定样本个体的阳性预测值是

总体阳性预剐值的估计，故校正的相对危险度

表示为;

^^^^

RR'一1RR?(PPVI/(PPV.)

(口?e?lo?Ⅲ.)/(『,?f?1?m1)

(2)

没有校正的相对危险度RR的大样本的自

然对数的近似方差为.:

V ar(tnRR)=c/(a?1)+(b?.)

类似的，当表3样本含量足够大时，校正因

子PPV,/PPV.的自然对数的近似方差为.

V ar(In(PPV,/PPV.))=g/?1)+h/

(,?.)

故RR*的大样本的自然对数的近似方差表示

为'":

V ar(InRR'=c/(口?,)+d/(b?

n0)+g/?)+h/(f?mo)(3)

由于校正的相对危险度的对数呈近似正态

分布，故其可信区问的估计值可用下式表示:

RR'?e~p(士"-一;?

㈤

其中UI--；表示在标准正态分布下相对应

的可信区间的估计值.

应用

假定某前瞻性研究中暴露组与非暴露组各

观察1000人，其观察结果如表4.

表4某前瞻性研究观察的结果分析

由于诊断方法的敏感性和特异性不可能为100%，故存在一定的错误诊断.由表4可知，在

错误分类的情况下，其相对危险度为:

RR=40%/ZO%:2.00O

我们在60O例初次诊断为阳性的结果者中

抽取200例，采用金标准进一步确证的结果如

表5.

表5初诊阳性结果中抽取样车盒标准确诊的结果由表5的结果.采用式(2)校正的相对危险

度为:

^^^

RR'=RR?PPVl/PPV.:2.00O?

(130/150)/(32/50)=2.708

由式(3)得RR的大样本的自然对数的

近似方差为:

V at(InRR)=/(d?",)+/

(b?n.)+g/(?1)+h/(f?0)

一600/(400?1000)+800/(200?1000)+

一0.0d778

故校正的相对危险度的95%的可信区间为

公安论文

厂■——_

RR'?exp(士l昙-(V ar(1nRR')

=2.708-exp(士1.960.0l778)

=2.0853～3.5l76

讨论

本文介绍了一种在疾病诊断错误分类的情

况下相对危险度的校正方法.与其他校正方法不同，它是从初步诊断为有疾病的人中获得了是否真正患病的样本，因而排除了在实践中和伦理学中对初步诊断结果为阴性者不宜使用的创伤性检查的障碍，同时，也节约了时间和经费.尤其是对稀有疾病的研究，可以通过对阳性结果的参加者的进一步检查估计出PPV和PPv.，从而对相对危险度进行校正.

本法与其他方法相比，其优点在于具有较

广泛的适用性.目前提出的校正相对危险度的方法都是假定误诊错误分类对于暴露组和非暴露组是独立的.一旦这一假定稍微出现偏差，就会I起特异性发生很大变化.因此，用特异性和敏感性对相对危险度进行校正时，相对危险度

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