最近,关于医院、医生的误诊率问题引起了大家关注和讨论。
误诊率50%?并非都可怕
误诊率=死亡率,谁在变相杀人?
误诊率:中国30%、美国40%、英国50%
“50%误诊率很正常” 如此想法很不正常
误诊率的计算方法:
某一种疾病误诊率的高低,在一定程度上反映着该病本身的复杂性和诊断的难度。因此,在研究误诊时,首先应对每种疾病的误诊率有一个基本的了解,这样才能作到胸中有数。
下面分三方面介绍误诊率的计算:
一、评价诊断试验的误诊率和漏诊率
在诊断试验中,如果试验对象由样本含量够大的某病病例组和对照组构成,实验结果可表达如下:
表中“患病情况”是用“金标准”确定的,即经手术发现、尸体解剖、长期随访或其它令人信服的检查结果确定的。“诊断结果”指该试验的诊断结果是阳性或阴性。N为观察总例数,a、b、C、d为下列各种情况的例数,a是患者被诊断为阳性的例数,即真阳性;b是非患者被诊断为阳性的例数,即假阳性;c是患者被诊断为阴性的例数,即假阴性;d是非患者被诊断为阴性的例数,即真阴性。那么,评价该试验的诊断效能时,常用下列指标:
患者被诊断为阳性的百分率
非患者被诊断为阴性的百分率
上两指标从正面说明该诊断试验的效能。亦可用诊符率来综合说明。
诊断与患病情况符合的百分率
误诊率和漏诊率则是从不足的一面来说明。
非患者被诊断为阳性的百分率
患者被诊断为阴性的百分率,因此,误诊率和漏诊率的含意是不同的。评价诊断试验的效能是一项科学研究,要求有严密的设计,足够的例数,在同样条件下,用统一的试验方法和操作程序,尽可能减少试验误差,才能准确地评价该试验的效能。
二、临床回顾性研究中的误诊率和漏诊率
在临床诊断的回顾性研究中,收集资料的方式可以有以下几种:
1.收集入院诊断为某病的资料n例,经确诊,非某病的k例,这样
2.收集出院诊断为某病的资料n/例,其中入院诊断非某病的k/例,这样
3.收集曾经诊断为某病的病例若干份(包括入院时或出院时诊断为某病的病例),其中误诊的人数(包括漏诊或误诊的在内),公式为
这里,误诊人数中包括了漏诊人数,因为漏诊是对正确诊断的推迟和延误,误诊、漏诊都是作出了错误的诊断,因此临床上就把公式(3)作为通用公式,统称为误诊率。
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