在提高诊断试验效率——为什么要考虑患病率？一文中，举例概述了在诊断实验研究过程中为什么要考虑患病率(验前概率)。本文进一步详细解读诊断试验研究过程中，验前概率的运用及对诊断正确率(部分文献也称一致率、符合率、准确率等，本文统称正确率)的影响。
关键词：诊断试验; 患病率; 验前概率; 阳性预测值; 阴性预测值; 诊断正确率
一、患病率与验前概率
患病率(prevalence)是指某特定时间内总人口中某病新旧病例所占的比例，患病率通常用来反映疾病的现患情况。
诊断试验的“患病率”不是人群中真实的患病率，而是接受该诊断试验的所有人中，患病人数的比例。即患病组人数除以受试总人数。
表1
由表1可知诊断试验中我患病率的计算公式如下：
患病率(p) =\(\frac{a+c}{a+b+c+d} \times 100 \%\)
验前概率(pre-test probability, PTP)是指临床医师在应用某一诊断方法前预估的就诊者罹患疾病的概率，可理解为诊断前对疾病发生可能性的判断。验前概率可以从文献资料、调查数据及临床实践中获得，也可以综合就诊者的病史、体格检查以及已有的化验结果初步估计，还可以利用已有的专业模型进行计算。在普查或者筛查过程中常直接使用患病率(全人群患病率或者高危人群患病率)作为验前概率。
二、诊断评价中验前概率的应用举例
尽管有多种方法估计验前概率，但比较精确的方法还是基于人群调查和专业模型的估计。
(一) 通过人群调查获得验前概率
如，“中国成人糖尿病流行与控制现状”调查研究得出，中国18岁及以上成人糖尿病患病率为11.6%。在对成人糖尿病诊断时，该数值可以作为验前概率的参考值。但需要注意的是，不同种族、不同地区、不同体质量指数(BMI)等特征的成人，糖尿病患病率并不完全相同，要想得到更为准确的验前概率，需要综合其他信息进行判断。
(二) 通过专业模型获得验前概率
很多疾病诊断都逐渐开发出了一些专业模型用于验前概率的计算，此处以冠心病诊断为例加以介绍。
1. Framingham危险度评分法
根据心血管疾病的传统危险因素，如年龄、性别、高血压、高血脂、吸烟状态等，评估未来10年内发生“硬性冠心病”的风险，评分风险＜10%为低危，10%～19%为中危，≥20%为高危。多用于无症状患者。
2. Diamond-Forrester法(UDFM)
主要根据年龄、性别及胸痛方式对可疑冠心病患者进行验前概率评估，较为简便，以快速做出临床决策。＜15%为低PTP，15%～85%为中PTP，＞85%为高PTP。
PTPUDFM = 1/[1+e-(-4.37+0.04×年龄+α×性别+β×胸痛)]
其中α =1.34 (男)或0 (女)，β = 1.91 (典型心绞痛)或0.64(不典型心绞痛)或0 (非心绞痛型胸痛)。
3. Duke临床评分(DCS)
在UDFM模型基础上增加了糖尿病、吸烟、高脂血症、陈旧性心肌梗死、心电图改变5 个变量，但在验前概率评估价值上，年龄、性别、胸痛方式仍处于主要地位。
三、正确率与患病率(验前概率)的关系
(一) 正确率与患病率(验前概率)关系的公式推算
正确率表示诊断试验观察值与金标准符合的程度，反映正确诊断患者与排除非患者的能力。计算公式如下：
正确率 =\(\frac{a+d}{a+b+c+d} \times 100 \%\)
灵敏度和特异度是一个诊断试验固定不变的性质，不会随着患病率的变化而变化。根据正确指数(即约登指数)的计算公式：正确指数=灵敏度+特异度-1，可知正确指数的大小也不会随患病率的变化而变化。
但正确率的大小是否会随着患病率的变化而改变？下面通过公式进行演算和说明。
正确率 = \(\frac{a+d}{a+b+c+d} \times 100 \%\)
= \(\frac{\frac{a}{a+c} \times(a+c)+\frac{d}{b+d} \times(b+d)}{n}\)
= \(\frac{S e \times(a+c)+S p \times(b+d)}{n}\)
= \(S e \times \frac{a+c}{n}+S p \times \frac{b+d}{n}\)
= Se×p + Sp×(1-p)
= Sp + p×(Se - Sp)
由公式可知，正确率与研究人群的患病率有关，当灵敏度大于特异度时，正确率随着患病率的增加而增加，而当灵敏度小于特异度时，正确率则随着患病率的增加而降低，但当灵敏度等于特异度时，正确率与患病率却无关。
(二) 正确率与患病率(验前概率)关系的案例演示
由表2中组合① ② ③可知，当灵敏度小于特异度时，正确率随着患病率的增加而减少；由组合④ ⑤ ⑥可得，当灵敏度和特异度相同时，正确率和患病率并无关系；由组合⑦ ⑧ ⑨可得，当灵敏度大于特异度时，正确率随着患病率的增加而增加。
表2不同患病率、灵敏度和特异度下的正确率
四、小结
一个确定的诊断试验，其灵敏度和特异性是不变的，正确率在多数情况下受患病率的影响。当灵敏度和特异度不等时，若灵敏度大于特异度，正确率随着患病率(验前概率)的升高而升高，当灵敏度小于特异度时，患病率(验前概率)降低，正确率反而升高。所以，在开展诊断试验研究评价该诊断试验的效果时，需要考虑受检人群的患病率。在参考文献中某种诊断方法的正确率开展新研究时，一定要考虑文献中研究人群和将应用这种诊断方法人群之间患病率的差异，因为患病率(验前概率)的过高或过低均可能夸大正确率。