柳叶刀临床研究基本概念 | 第9章 应用似然比优化临床诊断
文摘
2024-10-21 08:57
上海
重温经典，今天继续分享本人阅读《柳叶刀临床研究基本概念》第2版的读书笔记，今天分享第九章读书笔记，请大家指正。
本章深入探讨了似然比在临床诊断中的应用，详细阐述了其概念、计算方法、应用价值、局限性以及应用工具，旨在帮助临床研究者全面掌握这一重要的诊断工具。一、似然比的概念
似然比 (Likelihood Ratio, LR) 是指患病人群中特定试验结果的可能性与无病人群中相同试验结果可能性的比值。它衡量的是试验结果对诊断疾病的影响程度，是一个相对指标，不受疾病患病率的影响。- 阳性似然比 (LR+): 患病人群中试验结果为阳性的可能性与无病人群中试验结果为阳性的可能性的比值。LR+ 越高，试验结果为阳性时，患病的可能性越大，对诊断的建立更有帮助。
- 阴性似然比 (LR-): 患病人群中试验结果为阴性的可能性与无病人群中试验结果为阴性的可能性的比值。LR- 越低，试验结果为阴性时，患病的可能性越小，对排除诊断更有帮助。
似然比的计算方法有多种，可以根据实际情况选择合适的方法：- 基于灵敏度和特异度: LR+ = 灵敏度 / (1 - 特异度); LR- = (1 - 灵敏度) / 特异度。这种方法适用于已知灵敏度和特异度的情况。
- 基于 2x2 列表: LR+ = (a / (a+c)) / (b / (b+d)); LR- = (c / (a+c)) / (d / (b+d))。这种方法适用于已知 2x2 列表中各个单元格人数的情况。
- 基于百分比: LR+ = 真阳性百分率 / 假阳性百分率; LR- = 假阴性百分率 / 真阴性百分率。这种方法适用于已知各个单元格百分比的情况。
二、似然比的优势
似然比与传统的诊断试验指标（如灵敏度和特异度）相比，具有以下优势：- 适用于多种结果试验: 灵敏度和特异度只适用于二分类试验，而似然比可以应用于连续性结果或序数结果试验，例如血压、眼内压、血糖等。这使得似然比可以应用于更广泛的诊断试验，并更全面地反映试验结果。
- 更全面地反映试验结果: 灵敏度和特异度只考虑了 2x2 列表中部分单元格的信息，而似然比考虑了所有单元格的信息，因此更全面地反映了试验结果对诊断疾病的影响程度。
- 不受疾病患病率影响: 灵敏度和特异度是绝对指标，会受到疾病患病率的影响，而似然比是相对指标，不受疾病患病率的影响，因此更准确地反映试验的诊断价值。
- 优化临床判断: 似然比可以帮助临床医师根据试验结果更新对疾病的诊断概率，从而做出更准确的临床决策。例如，当试验结果为阳性时，可以将验前概率与 LR+ 相乘得到验后概率；当试验结果为阴性时，可以将验前概率与 LR- 相乘得到验后概率。
三、似然比的应用
- 判断试验结果的价值: LR+ > 10 表示阳性结果有助于确认诊断，LR- < 0.1 表示阴性结果有助于排除诊断。
- 评估多种结果试验: 可以计算不同结果水平的似然比，从而更全面地评估试验的诊断价值。例如，对于前列腺特异抗原 (PSA) 检测，可以计算不同 PSA 临界值的似然比，从而确定最佳的临界值。
- 结合临床判断: 似然比的应用需要结合准确的验前概率，才能更好地优化临床诊断。验前概率是指在没有进行任何检查之前，根据患者的病史、症状和体征等，对患者患有某种疾病的可能性进行估计。验前概率的准确性取决于临床医师的经验、患者的病史和临床表现等因素。
- 确定诊断阈值: 根据似然比和验前概率，可以确定进行试验的检测阈值和治疗阈值，从而避免不必要的检查和治疗。例如，当验前概率高于检测阈值时，可以认为患者很可能患有该疾病，无需进行进一步检查；当验前概率低于治疗阈值时，可以认为患者不太可能患有该疾病，无需进行治疗。
四、似然比的局限性
- 似然比不是线性的: 似然比越高，其对验后概率的影响越大，但这种影响是非线性的。例如，LR+ 从 2 增加到 5，会使验后概率增加 30%，而从 5 增加到 10，只会使验后概率增加 15%。
- 多项结果试验的极端值可能产生不精确的似然比: 在最高和最低的试验值分布区，似然比的不精确性较多。这是因为极端值的出现概率较低，患病人数微小的改变就能产生非常不同的似然比。
- 似然比接近 1 时帮助较小: 在试验结果分布的中心区域，似然比接近 1，对诊断概率的影响较小。这是因为试验结果对疾病概率的影响较小，难以根据试验结果做出明确的诊断决策。
- 验前概率的准确性: 似然比的应用需要准确的验前概率，否则会影响诊断的准确性。验前概率的准确性取决于临床医师的经验、患者的病史和临床表现等因素。
五、似然比的应用工具
- Fagan 列线图: 一种用于计算验后概率的工具，可以根据验前概率和似然比快速计算出验后概率。Fagan 列线图简单易用，可以帮助临床医师快速评估试验结果对诊断的影响。
- 两步法 Fagan 列线图: 一种改进的 Fagan 列线图，可以根据灵敏度和特异度直接计算出似然比，然后再根据验前概率和似然比计算出验后概率。两步法 Fagan 列线图更加方便，无需进行复杂的计算。
- 替代列线图的方法: 一种简化的似然比计算方法，可以帮助临床医师快速估算验后概率的变化。这种方法基于对似然比数值范围的直观理解，例如 LR+ = 2 表示增加 15% 的可能性，LR+ = 5 表示增加 30% 的可能性，LR+ = 10 表示增加 45% 的可能性。
六、总结
似然比是一个被忽视的临床工具，但它具有许多优势，可以帮助临床医师更好地理解和使用诊断试验结果，从而优化临床诊断过程。临床医师应该熟悉似然比的概念和应用，并结合临床判断，更好地为患者提供诊断服务。临床研究基本概念（第2版）/ (美)肯尼思. F. 舒尔茨 (Kennel:h F. Schulz) 原著; 王吉耀 主译. 北京：人民卫生出版社，2020- 阳性似然比 (LR+): LR+ = 灵敏度 / (1 - 特异度)
- 阴性似然比 (LR-): LR- = (1 - 灵敏度) / 特异度
- 基于 2x2 列表: LR+ = (a / (a+c)) / (b / (b+d)); LR- = (c / (a+c)) / (d / (b+d))
- 基于百分比: LR+ = 真阳性百分率 / 假阳性百分率; LR- = 假阴性百分率 / 真阴性百分率
- Fagan 列线图: https://www.cebm.net/wp-content/uploads/2014/02/likelihood-ratio.png
- 两步法 Fagan 列线图: https://www.adelaide.edu.au/vetsci/research/pub_pop/2step-nomogram
- 替代列线图的方法: https://www.cebm.net/wp-content/uploads/2014/02/likelihood-ratio.png
