predictive value是什麼意思，predictive value的意思翻譯、用法、同義詞、例句
常用詞典
預測價值
例句
The positive predictive value of clinical signs was 52%.
臨床症狀對深靜脈血栓的陽性預測值為52%。
Wolpert is not alone in believing in the predictive value of the genome.
并不是唯一一個堅信人類基因組預測價值的人。
Q-T dispersions possess the predictive value of malignant ventricular arrhythmia.
離散度具有預測惡性心律失常發生的價值。
To have predictive value, information need not be in the form of an explicit forecast.
資料要具有預測價值，不一定非要采取明确的預測形式。
Negative predictive value and positive predictive value were 89% and 79%, respectively.
陰性預測值和陽性預測值分别為89%和79%。
專業解析
預測值（Predictive Value） 是醫學診斷試驗和統計學中評估測試結果準确性的核心指标，它衡量的是一個特定測試結果（陽性或陰性）能夠正确反映目标人群真實狀況（患病或未患病）的概率。它主要分為兩種類型：
-
陽性預測值（Positive Predictive Value, PPV）：
- 定義：指在測試結果為陽性的人群中，真正患病者所占的比例。它回答的問題是：“如果我的檢測結果是陽性，我實際患病的可能性有多大？”
- 計算公式：
$$
PPV = frac{True Positives}{True Positives + False Positives}
$$
其中：
- True Positives (TP)：真正患病且檢測為陽性的人數。
- False Positives (FP)：實際未患病但檢測為陽性的人數（假陽性）。
- 重要性：PPV 受疾病在檢測人群中的患病率（Prevalence） 影響顯著。在低患病率人群中，即使測試特異性很高，PPV 也可能較低，因為假陽性可能占陽性結果的大部分。 強調了理解 PPV 對于解讀篩查結果（尤其是在普通人群中）至關重要。
-
陰性預測值（Negative Predictive Value, NPV）：
- 定義：指在測試結果為陰性的人群中，真正未患病者所占的比例。它回答的問題是：“如果我的檢測結果是陰性，我确實沒有患病的可能性有多大？”
- 計算公式：
$$
NPV = frac{True Negatives}{True Negatives + False Negatives}
$$
其中：
- True Negatives (TN)：真正未患病且檢測為陰性的人數。
- False Negatives (FN)：實際患病但檢測為陰性的人數（假陰性）。
- 重要性：NPV 同樣受患病率影響。在高患病率人群中，NPV 可能較低。NPV 對于排除疾病（尤其是在高風險人群中進行“排除性”檢測）非常重要。 将 NPV 定義為衡量測試陰性結果可靠性的指标。
總結與應用：
預測值（PPV 和 NPV）是評估診斷測試臨床應用價值的關鍵指标。它們直接告訴醫生和患者一個特定測試結果（陽性或陰性）意味着什麼。與敏感性和特異性（評估測試本身識别患病和未患病者的固有能力）不同，預測值高度依賴于被測試人群的患病率。因此，在解讀診斷測試結果時，必須結合目标人群的患病背景來考慮預測值。例如，一個在普通人群中進行的疾病篩查測試，其 PPV 可能遠低于在高風險人群（如出現症狀者）中進行的相同測試。理解預測值對于做出正确的臨床決策、避免過度診斷或漏診至關重要。
網絡擴展資料
"Predictive value"（預測值）是統計學和醫學診斷領域中常用的術語，主要用于衡量某種測試或指标對特定結果的預測能力。以下是詳細解釋：
一、核心定義
"Predictive value"指通過測試結果預測目标狀态（如疾病存在與否）的準确性。分為兩種類型：
- 陽性預測值（Positive Predictive Value, PPV）：測試結果為陽性時，實際患病的概率。
$$ PPV = frac{True Positive}{True Positive + False Positive} $$
- 陰性預測值（Negative Predictive Value, NPV）：測試結果為陰性時，實際未患病的概率。
$$ NPV = frac{True Negative}{True Negative + False Negative} $$
二、應用場景
- 醫學診斷：評估檢測手段的可靠性（如抗體檢測的預測值影響其臨床應用）。
- 統計學模型：衡量模型預測結果的準确性（如預測值與實測值的對比）。
- 工業維護：在預測性維護（predictive maintenance）中評估設備故障預測的有效性。
三、影響因素
- 疾病流行率：同一測試在疾病高發群體中陽性預測值更高。
- 測試特異性與敏感性：特異性越高，假陽性越少，PPV越高；敏感性越高，假陰性越少，NPV越高。
- 成本與可獲得性：如抗體檢測可能因預測值不足而受限。
四、示例說明
若某疾病檢測的PPV為90%，意味着100個陽性結果中約有90人實際患病，10人為假陽性。這種指标幫助醫生判斷是否需進一步檢查。
如需更詳細公式推導或具體領域案例，可參考醫學統計學教材或專業文獻。
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