癫痫预测敏感性特异性

如何比较敏感性和特异性

使用ROC分析法，做ROC曲线（receiver operating characteristic curve）。该方法优点：①简单、直观，通过2113图示可观察分析方法的临床准确5261性，并可用肉眼作出判断。②将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起，可准确反映某4102分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。③不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结1653合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。

哪个大神能解释一下敏感性和特异性

任何一个诊断指标，都有两个最基本2113的特征，即敏感性和特异性，所谓敏感性，就是指其在诊断疾病的时候不漏5261诊（假阳性）的机会有多大（小），所谓特异性就是指该指标在诊断某4102疾病时，不误诊（假阴性）的机会1653有多大（小）。供参考。

关于敏感性和特异性

未必

你的检出标准未必能够在正常人组里面得出全2113阴性的结果

如果得不出全阴性的结果，这组数据就说明了正常人误诊的概率

敏感性检测也是如此

一般来说是四项数5261据对比才能够说明问题

（1）灵敏性，即病人中得出4102阳性检测的样本占病人总数的百分比；

（2）特异性，即健康人中得出阴性检测的样本占健康人总数的百分比；

（3）阳性预测值，即得出阳性检测的样本总数中，病人样本占阳性检测样本总数的百分比；

（4）阴性1653预测值，即得出阴性检测的样本总数中，正常人样本占阴性检测样本总数的百分比。

敏感性和特异性在医学统计学里指什么？

在医学统计里，任何一个诊断指标，都有两个最基本的特征，即敏感性和2113特异性。

所谓敏感性，就是指其在诊断疾病的时候不漏诊的机会有多大，所谓特异性就是指该指标在诊断某疾病时，不误诊的机会有多大。

单独一个指标，如果提高其诊断的敏感性，必然降低其诊断的特异性，换句话说，减少漏诊必然增加误诊，反之亦然。

扩展资料：5261

测试数据

1、灵敏性，即病人中得出阳性检测的样本占病人总数的百分比4102；例，感冒病人，血常规中白细胞数高的比率；

2、特异性，即健康人中得出阴性检测的样本占健康人总数的百分比；

3、阳性预测值，即得出阳性检测的样本总数中，病人样本占阳性检测样本总数的百分比；

4、阴性预测值，即得出阴性检测的样本总数中，正常人样本占阴性检测样本总数的百分比。

特异性中提到的健康人是相对的，指没有观察疾病的人，例如在研究肿瘤指标对于胃癌的特异性时，1653胃溃疡患者也是健康人。你的检出标准未必能够在胃溃疡组里面得出全阴性的结果，如果得不出全阴性的结果，这组数据就说明了正常人误诊的概率。

参考资料：

敏感性--百度百科

敏感性（具有该特性的对象被预知的可能性大小）=真阳性率=a/a+c；

特异性（对象所具有的特殊属性的程度）=真阴性率=d/b+d；

漏诊率=1-敏感性=c/a+c；

误诊率=1-特异性=b/b+d

您好！

任何一个诊断指标，2113都有两个最基本的特征，即敏感性和特异性，所谓敏感性，就是指其在诊断疾病的时候不漏诊（假阳性）的机5261会有多大（小），所谓特4102异性就是指该指标在诊断某疾病时，不误诊（假1653阴性）的机会有多大（小）。

希望我的回答对您有所帮助！