在之前的一些博文中我讨论过Z值与PPV的关系，当时已有一些文章报道中描述了Z值影响PPV的现象，但是并没有深入讨论Z值与PPV相关的依据。在此结合一些最近的文献和随访获得的数据进一步讨论这个问题。

    从统计模型来看，一部分假阳性是由于阴性标本数值波动达到阈值而报告的阳性，这部分案例并不存在胎盘嵌合现象（CPM），但这个波动产生的Z值一般范围很窄，比如Z>3的概率大概1/1000，到了Z>4，这个概率就变成1/10000了，Z大于5的情况就不太可能是波动导致的。这个模型Z值越小越可能是数据波动，因此Z值越小PPV越低是比较容易理解的。一个稳定的系统其阴性的Z值和阳性Z值密度分布图一般可以看到如下所示：

利用贝叶斯公式，可以计算得到不同Z值对应的理论PPV。

理论PPV=P(T)*P(T=Z)/(P(N)*P(N=Z)+P(T)*P(T=Z))

P(T):阳性概率，发病率，此处主要讨论T21，按1/200

P(T=Z):真阳性的阳性检出值中Z值为观察值的概率

P(N):阴性概率，1-P(T)，约等于1

P(N=Z):真阴性的检出值中Z值为观察值的概率

    在上面的这个图中我把实际的PPV数据加上去会发现，实际PPV一般都是低于理论PPV的，这个差值可能就是CPM的影响，而Z=3的时候的实际PPV高于理论的例外可能是由于实验室对这部分结果进行重复实验而导致随机性降低引起的。21三体的情况下Z值尚且如此，13和18的情况实际PPV会是更低的情况，这是因为这两个疾病发病率更低和CPM的影响更加明显。这与最近发表的文献结果相似【1】。   

上面这个表在临床咨询十分实用，一个报告中的Z值根据其范围大概就可以获得翻盘概率了。    

    如果有胎儿DNA浓度(Fc)的数据，当然可以对其PPV进行更多的分析，胎盘嵌合比例计算公式为MR=2*CV*Z/Fc。比如假设某案例的21号染色体的Z值为6而胎儿浓度15%，这时只按上面的表来分析的话PPV不低，大概85%以上为真的，翻盘概率只有不到15%，而实际PPV可能很低，这是因为此时滋养层嵌合程度约为40%，按我们的数据来看实际PPV只有30%左右。

但是一般临床咨询中缺乏胎儿DNA浓度质控信息，这是目前国内NIPT的硬伤，报告中不体现胎儿DNA浓度是因为其预测值不准，这么多年过去了这个现象仍未有根本性的改变，由于价格战的原因，目前的公司大概不会继续研究了，这个问题大概只能在捕获法的NIPT试剂盒获证后才会被解决了。

1. Junhui W, Ru L, Qiuxia Y, et al.Evaluation of the Z‐score accuracy of noninvasive prenatal testing for fetal trisomies 13, 18 and 21 at a single center.Prenatal Diagnosis. 2021;41:690–696.