主题：漫谈体检策略－统计相关的故事（一） -- xtqntd

某个方法适合你么？

或者换个说法，用三段论把这个问题分解一下就是：某个检测方法是不是适合用于某个人群？（大前提）而“我”是不是属于这个人群？（小前提）于是我们可以看到，这两个问题的答案排列组合是：

是－是 适合

是－否 不适合

否－是 不适合

否－否 不知道

显然只有第一种情况下我才会推荐您去做某个检查。这就是体检策略最基

本的逻辑框架。于是我们需要做的就是回答以上这两个问题了。

小前提：

Who am I ？

无论您是否看了前两天的吵架贴，只要您仔细看本系列之前的几篇，您应该已经想到了这个“我是谁”的问题。这个该由谁来判定呢？可以是您自己，也可以是别人，总之您得做个判定。如果把自己判错了群体，那么结果就很可能很难解释。

大前提：

某个检测方法是否适合用于某个人群，我们用“预测值”来判断。预测值分两种，阳性预测值和阴性预测值，之前的贴里已经说过基本定义。

这两个指标受制于：

1，检测方法本身的能力，也就是敏感度和特异度

2，被检测人群的患病率

假设有10000人的一个一般人群，对自己啥都不知道，但真实的癌症患病率是0。5％，也就是50人。

再假设某种方法敏感度特异度都是90％

那么会有50＊90％＋9950＊（1－90％）＝1040人检出阳性

其中45人是真的病人，阳性预测值是45／1040

如果敏感度90％，特异度70％，那么阳性预测值就只有45／3030了

1040或者3030个检测“阳性”的里面只有45例是真的。

如果这个人群里有500人感觉不好或者简单体检发现可能有问题，而这500人里面包含了40位癌症患者，也就是8％的患病率

同理可得，敏感度特异度都是90％，阳性预测值是36／91

如果敏感度90％，特异度70％，阳性预测值是36／181

看上去比前面的好多了。

这就是检验科医生说的故事，但同时也是肿瘤科医生说的故事。

到底怎么回事？

土鳖抗铁牛