心血管

同樣的檢查,陽性預測率為何變來變去?驗前概率告訴您!

作者:南方醫科大學南方醫院 吳爵非 來源:中國醫學論壇報 日期:2015-06-05
導讀

那麼,這項檢查陽性預測值是50%,陰性預測值99%,雖然你可以放心讓檢查陰性者回家,但陽性結果中僅50%真正患冠心病。第3年,在心內科門診,給1000例患者開這項檢查,心內科門診冠心病發病率是50%,因此這1年你將檢出真正冠心病450例,漏診50例,排除450例,假陽性50例。

關鍵字: 驗前概率 | 陽性預測率

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  舉個例子。假如你是剛進入心血管科的醫生,先在普通門診做1年,看了1000例患者,每例都開了某項檢查(敏感性90%,特異性90%),假設普通門診冠心病發病率為10%,那麼這1年你將檢出真正冠心病患者90例,漏診10例,排除冠心病810例,假陽性90例。那麼,這項檢查陽性預測值是50%,陰性預測值99%,雖然你可以放心讓檢查陰性者回家,但陽性結果中僅50%真正患冠心病。這項檢查你信得過嗎?

  第2年,你去心髒重症監護室(CCU),也給1000例患者開了這項檢查,但CCU中冠心病發病率為90%。那麼這1年你將檢出真正冠心病810例,漏診90例,排除90例,假陽性10例。那麼,這項檢查陽性預測值是99%,陰性預測值50%。現在你可以放心診斷出冠心病了,但結果陰性者你放心讓他們回家嗎?

  第3年,在心內科門診,給1000例患者開這項檢查,心內科門診冠心病發病率是50%,因此這1年你將檢出真正冠心病450例,漏診50例,排除450例,假陽性50例。這項檢查陽性預測值將是90%,陰性預測值90%。終於數值不錯了,你對診斷也放心很多了。

這個現象叫貝葉斯(Bayes)定理。說明什麼?給一例患者開檢查不取決於其敏感性或特異性,而是取決於醫生判斷該檢查是否適用該患者,這就是驗前概率(PTP)。在冠心病無創評估中,對PTP的評估非常重要。如果是低PTP,由於檢查評估的陰性預測值在這部分患者非常高,因此可對其進行運動平板心電圖等價格較低廉的常規項目進行篩查;而對於高PTP者,由於評估方法對其陽性預測值很高,這部分人群適合直接行冠脈造影等手段;而對於中低度PTP者,負荷試驗進行功能評估將是很好的選擇,而中高PTP者,可適當選擇冠脈CTA或直接冠脈造影進行評估。

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表 驗前概率的計算方法[ 來自ACC/美國心髒學會(AHA)穩定性缺血性心髒病指南]

點此查看“冠心病無創評估”專題,有指南、前沿進展和專家解讀

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