汇总资料的加权Kappa系数——MedCalc软件实现

关键词：MedCalc; Kappa; 一致性分析; Cohen's Kappa; 加权Kappa

一、案例介绍

两名放射科医生对55名CT检查的肺部局部阴影就诊者进行肺癌诊断，想评价两名医生诊断结果的一致性 (判断结果为：1=“原位癌”，2=“早期浸润癌”，3=“浸润癌”)，检验结果数据见表1。

二、问题分析

本案例的分析目的评价两种方法检测结果的一致性。可通过计算Cohen's Kappa值来判断两者的一致性，但是由于评价结果是等级资料，因此最好采用加权Kappa系数来判断两者的一致性。

三、软件操作及结果解读

(一) 软件操作

选择“检验”—“评分者间一致性”(图1)，进入“评分者间一致”对话框。

在“评分者间一致”对话框中“检验数据”中依次输入3×3列联表资料(图2)。“选项’’中按照以下勾选相应选项：

• 不勾选“加权Kappa”，表示计算Cohen's Kappa系数
• 勾选“加权Kappa”和“线性加权”，表示第1、2个分类的差异重要性与第2、3个分类差异重要性相同。以本案例为例，表示“原位癌”与“早期浸润癌”的差异重要性和“早期浸润癌”与“浸润癌”的差异重要性相同
• 勾选“加权Kappa”和“二次加权”，表示第1、2个分类的差异重要性小于第2、3个分类差异重要性。以本案例为例，表示“原位癌”与“早期浸润癌”的差异重要性小于“早期浸润癌”与“浸润癌”的差异重要性

不同选项计算结果见表2

(二) 结果解读

表2结果列出了两名放射医生对就诊者的诊断结果。可知，三种方法的Kappa值均>0.75，95%置信区间均不包括0，表示有统计学意义。提示两名医生的诊断结果具有较强的一致性。一致性的判断标准可参考无金标准的诊断试验研究——概述。

如果本案例中认为“原位癌”与“早期浸润癌”的差异重要性和“早期浸润癌”与“浸润癌”的差异重要性相同，则使用线性加权分析结果；如果认为“原位癌”与“早期浸润癌”的差异重要性小于“早期浸润癌”与“浸润癌”的差异重要性，则使用二次加权的结果。

四、结论

本案例通过计算’加权Kappa值，来判断两名医生诊断结果的一致性。可知，线性加权和二次加权Kappa值均>0.75，95%置信区间均不包括0，表示结果有统计学意义，提示两名医生的诊断结果具有较强的一致性。

五、知识小贴士

• 加权Kappa值的计算考虑了两次检查结果的所有观察值，而未加权法是将多分类转换成二分类资料后，即完全一致和不一致，再计算值，丢失了部分资料信息，因此对于有序多分类资料的一致性评价，建议计算加权Kappa值。
• 选择何种加权方法，则应根据专业进行判断。本案例中如果认为“原位癌”与“早期浸润癌”的差异重要性和“早期浸润癌”与“浸润癌”的差异重要性相同，则使用线性加权分析结果；如果认为“原位癌”与“早期浸润癌”的差异重要性小于“早期浸润癌”与“浸润癌”的差异重要性，则使用二次加权的结果。