[科学研究] 2019.08.10 ❄00012 临床诊断试验统计分析经验

Question 1. 简要概括以下临床诊断实验。
临床诊断,即要判断某个人是不是患有某种疾病,或异常:“有病”或”无病“。而下判断需要一定的依据。这些依据可以是定量的若干变量,也可以是非定量的临床经验。值得注意的是,非定量的临床经验并不意味着准确度低,恰恰相反,很多情况下其是诊断的”金标准“。
诊断试验,往往意味着将一种新发现的诊断方法与”金标准“或临床相对最优的诊断方法进行对比,以确定是否可以取代”金标准“或者与”金标准“相当。
临床诊断是临床医学的重要课题,也是活跃的医学前沿领域。值得强调的是,临床诊断试验并不总是诊断”有病“或”无病“,其本质是对患者的某种状态做判断,而这状态是无穷的,也是不断变化和创新的。简单举例:某种新的治疗药物问世,单只对部分患者有用,因此识别出可能有用的患者对其用药具有重要价值;这即意味着要判断患者对药物的反应性如何这种状态,是”耐受“还是”敏感“。因此临床诊断试验对于临床医学来讲具有应用上的普遍性,跟患者的一切状态判断有关。


Question 2. 对于连续变量来讲,如何确定cut-off值?
跟临床医学任何其他问题一样,没有确定的答案。应用普遍的是需要依靠统计学方法来确定cut-off,例如应用SPSS软件ROC曲线来确定。SPSS的ROC曲线会产生曲线下面积(AUC)这个指标,其代表诊断效力的高低,约接近于1越好;另外可以应用Youden index可以确定敏感度和特异性最好的cut-off。当然,也可以根据临床对敏感度和特异度等指标的要求来确定具体的cut-off。
除依赖统计学方法外,一些特殊的数字,例如中位数、四分位数和30%等也常常被用作cut-off。

Question 3. 如何计算诊断试验各指标的95% 置信区间?
有固定的公式可以利用;也有统计学分析软件计算的方法;也有一些在线平台可以直接提供,例如下面这个网址:https://www.medcalc.net/statisticaltests/diagnostic_test.php。利用在线平台时一定首先要确定其可靠性,然后注意填写数据格式正确。

Question 4. 如何计算诊断试验的P值?
诊断试验的P值不能用常用的卡方检验计算。而要用cohen's kappa test和mcnemar test(SPSS软件在分析-描述性统计-交叉表)。其中cohen's kappa test检验诊断试验的一致性(考虑a和d),即新的方法诊断结果与金标准一致性如何?test结果会给出kappa值(-1到1之间,约接近于1说明越一致),同时软件会给出kappa的标准误(据此计算置信区间)和P值。而mcnemar关注新方法和金标准差异的显著性(考虑b和c)。如果新的诊断方法与金标准相比无显著差别,那么P值是大于0.05的,亦即检验假设成立。具体步骤网络上有较为详细的方案,重要的是搞清楚两种方法的差别。


Question 5. 诊断试验的样本量如何计算?
如果不是统计专家,建议在开展研究之前,或在预研究的基础上请教统计专家,得到一个明确可靠的样本量。