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predictive value是什么意思，predictive value的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • 预测价值

    • 例句

  • The positive predictive value of clinical signs was 52%.

    临床症状对深静脉血栓的阳性预测值为52%。

  • Wolpert is not alone in believing in the predictive value of the genome.

    并不是唯一一个坚信人类基因组预测价值的人。

  • Q-T dispersions possess the predictive value of malignant ventricular arrhythmia.

    离散度具有预测恶性心律失常发生的价值。

  • To have predictive value, information need not be in the form of an explicit forecast.

    资料要具有预测价值，不一定非要采取明确的预测形式。

  • Negative predictive value and positive predictive value were 89% and 79%, respectively.

    阴性预测值和阳性预测值分别为89%和79%。

    • 专业解析

    预测值（Predictive Value） 是医学诊断试验和统计学中评估测试结果准确性的核心指标，它衡量的是一个特定测试结果（阳性或阴性）能够正确反映目标人群真实状况（患病或未患病）的概率。它主要分为两种类型：

    1. 阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）：

      • 定义：指在测试结果为阳性的人群中，真正患病者所占的比例。它回答的问题是：“如果我的检测结果是阳性，我实际患病的可能性有多大？”
      • 计算公式： $$ PPV = frac{True Positives}{True Positives + False Positives} $$ 其中：
        • True Positives (TP)：真正患病且检测为阳性的人数。
        • False Positives (FP)：实际未患病但检测为阳性的人数（假阳性）。
      • 重要性：PPV 受疾病在检测人群中的患病率（Prevalence） 影响显著。在低患病率人群中，即使测试特异性很高，PPV 也可能较低，因为假阳性可能占阳性结果的大部分。 强调了理解 PPV 对于解读筛查结果（尤其是在普通人群中）至关重要。

    2. 阴性预测值（Negative Predictive Value, NPV）：

      • 定义：指在测试结果为阴性的人群中，真正未患病者所占的比例。它回答的问题是：“如果我的检测结果是阴性，我确实没有患病的可能性有多大？”
      • 计算公式： $$ NPV = frac{True Negatives}{True Negatives + False Negatives} $$ 其中：
        • True Negatives (TN)：真正未患病且检测为阴性的人数。
        • False Negatives (FN)：实际患病但检测为阴性的人数（假阴性）。
      • 重要性：NPV 同样受患病率影响。在高患病率人群中，NPV 可能较低。NPV 对于排除疾病（尤其是在高风险人群中进行“排除性”检测）非常重要。 将 NPV 定义为衡量测试阴性结果可靠性的指标。

    总结与应用： 预测值（PPV 和 NPV）是评估诊断测试临床应用价值的关键指标。它们直接告诉医生和患者一个特定测试结果（阳性或阴性）意味着什么。与敏感性和特异性（评估测试本身识别患病和未患病者的固有能力）不同，预测值高度依赖于被测试人群的患病率。因此，在解读诊断测试结果时，必须结合目标人群的患病背景来考虑预测值。例如，一个在普通人群中进行的疾病筛查测试，其 PPV 可能远低于在高风险人群（如出现症状者）中进行的相同测试。理解预测值对于做出正确的临床决策、避免过度诊断或漏诊至关重要。

    网络扩展资料

    "Predictive value"（预测值）是统计学和医学诊断领域中常用的术语，主要用于衡量某种测试或指标对特定结果的预测能力。以下是详细解释：

    一、核心定义

    "Predictive value"指通过测试结果预测目标状态（如疾病存在与否）的准确性。分为两种类型：

    1. 阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）：测试结果为阳性时，实际患病的概率。 $$ PPV = frac{True Positive}{True Positive + False Positive} $$
    2. 阴性预测值（Negative Predictive Value, NPV）：测试结果为阴性时，实际未患病的概率。 $$ NPV = frac{True Negative}{True Negative + False Negative} $$

    二、应用场景

    1. 医学诊断：评估检测手段的可靠性（如抗体检测的预测值影响其临床应用）。
    2. 统计学模型：衡量模型预测结果的准确性（如预测值与实测值的对比）。
    3. 工业维护：在预测性维护（predictive maintenance）中评估设备故障预测的有效性。

    三、影响因素

    四、示例说明

    若某疾病检测的PPV为90%，意味着100个阳性结果中约有90人实际患病，10人为假阳性。这种指标帮助医生判断是否需进一步检查。

    如需更详细公式推导或具体领域案例，可参考医学统计学教材或专业文献。

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