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贝叶斯定理灵敏度、特异性及概率
Bayesian Sensitivty, Specificity, Probabilities
推荐及整理:
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在线计算
[ 特别提醒 ]:
所有计算结果必须重新核对,且不能作为指导治疗决策的唯一根据
Units:
US
SI
验前概率
%
患病率(
0-100%
)
%
敏感性(
0-100%
)
%
特异性(
0-100%
)
%
验后概率
%
阳性预期值
%
阴性预期值
%
阳性似然比
阴性似然比
基本公式
验后比数
: 将 验前概率 转变为-->验前比数,然后用 验前比数 * 似然比
•
敏感性 = 真阳性 /(真阳性 + 假阴性)
•
特异性 = 真阴性 /(假阳性 + 真阴性)
•
患病率 =(真阳性 + 假阴性)/(真阳性 + 真阴性 + 假阳性 + 假阴性)
•
PPV (阳性预期值)= 真阳性 /(真阳性 + 假阳性)
•
NPV(阴性预期值)= 真阴性 /(假阴性 + 真阴性)
•
阳性似然比 = 敏感性/(
1
-特异性)
•
阴性似然比 =(
1
-敏感性)/ 特异性
临床计算器
Med-Calculator
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