两种方法多次测量的Bland-Altman图——MedCalc软件实现

发布于 2022年7月31日 星期日 21:58:41 浏览:3333
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在前面文章中介绍了经典的两变量一致性评价的Bland-Altman法,本文将介绍两种方法每个对象多次测量的Bland-Altman图(Bland-Altman plot with multiple measurements per subject)在MedCalc软件中的实现过程。

关键词:MedCalc; 无金标准诊断试验; Bland-Altman图; D-A图; 一致性

两种方法测量值的一致性评价中,大多数情况是每个观测对象用一种方法测量一次,当对每个观测对象都用同一种方法测量多次时,如果忽略多次测量因素,将所有的测量值视为独立的样本,则经典 Bland-Altman 图估计的LoA将变得过于狭窄。此时,需要使用每个对象多次测量的Bland-Altman图(Bland-Altman plot with multiple measurements per subject)功能对其一致性进行分析。

一、案例介绍

某中医院采用两种方法(A法和B法)测量了12例研究对象的某生化指标,每个对象用两种方法同时测量3~7次不等,共得到两种方法60个测量值,试检验两种方法的测量结果是否一致。部分数据见图1,案例数据可从“附件下载”处下载。

图1

二、案例分析

本案例的目的是分析两种方法的测量结果是否一致,每个观测对象都用同一种方法测量多次,为避免由经典 Bland-Altman 图估计的LoA变得过于狭窄,因此使用每个对象多次测量的Bland-Altman图功能对其一致性进行检验。

三、软件操作及结果解读

(一) 软件操作

     选择“统计”—“方法对比和评估”—“ 每个对象有多元测量的Bland-Altman 图”(图2)

图2

在“每个个体多次观察的Bland-Altman 图”对话框,按图3设置相应参数:

  • 第一种方法:本例选择A
  • 第二种方法:本例选择B
  • 对象识别:选择包含对象识别代码的变量。本例为Subject(对象编号)
  • 筛选条件:未进行任何筛选
  • 模型:Bland-Altman图中的每个点代表一个对象,点数与对象数相等。当每个对象的真值都为常量时,即两种方法都对同一对象进行了多次测量,需勾选此项,若不勾选,则Bland-Altman图中的每个点代表每个测量值。本例需勾选“每个对象的真值都为常量”
  • 选项:图形对比(X轴)中选择“两种方法的平均值”,并选择“绘制差异”;本例还需勾选“画均等线(差异=0)”和“为95%CI的一致性限制画线”,以用于检测系统差异
图3

(二) 结果解读

1. 勾选“每个对象的真值为常量”的Bland-Altman图及统计分析结果

本案例共包含12例研究对象,勾选后的Bland-Altman图仅标绘了12个点(图4),每个点代表1例研究对象的测量值对。本例均等线(差异=0)位于LoA内,12个点随机分布在差值平均值水平线的上下两侧,且均落在LoA内,可以认为若忽略临床上可接受的临界值范围,A法和B法测量某生化指标是等价的,可以互相替换。图5详细列出了两种方法差值的平均值,下限、上限及其95%的置信区间。

图4
图5

2. 取消勾选“每个对象的真值为常量”的Bland-Altman图及统计分析结果

若图3中取消勾选“每个对象的真值为常量”,其他选项不变,则 Bland-Altman图变为包含12种不同图案的60个点的样式,每个点代表1个测量对,同一图案的点代表同一个研究对象,由图6发现,同一图案的点都较为接近,只有1个点(1.67%)落在LoA之外,同样可以认为若忽略临床上可接受的临界值范围,A法和B法测量某生化指标是等价的,可以互相替换。图7详细列出了两种方法差值的平均值,下限、上限及其95%的置信区间。

图6
图7

四、结论

本研究使用两种方法多次测量每个对象的Bland-Altman图功能对两种测量方法的一致性进行分析,根据结果可认为A法和B法测量某生化指标是等价的,可以互相替换。

End
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