在使用概率参考标准时，可以确定无偏估计敏感性和特异性的条件

《Journal of Clinical Epidemiology》：Conditions for unbiased estimation of sensitivity and specificity when using a probabilistic reference standard could be identified

　　

维尔纳·瓦赫（Werner Vach）

丹麦南丹麦大学体育科学与临床生物力学系，奥登塞，丹麦

摘要

背景与目标

如果某个参考标准在某些患者中受到不确定性的影响，那么可以为这些患者存在目标状况的概率进行赋值。在各种情况下，都有人提出或可以设想使用这种概率参考标准。本文旨在确定在使用概率参考标准进行诊断准确性研究时，如何无偏估计灵敏度和特异性。

方法

在给定概率参考标准的情况下，指标测试的条件分布包含了灵敏度和特异性的信息。本文推导出了该分布的显式表达式。该表达式包括三个不同的模型组成部分：灵敏度与概率参考标准之间的潜在关联、特异性与概率参考标准之间的潜在关联，以及概率参考标准的潜在平均校准误差。本文还提出了这三个模型组成部分的简单参数化方法。

研究了条件分布对参数值的依赖性，并通过模拟研究考察了基于模型和无模型估计的偏差情况。

结果

由于可识别性问题，在基于模型的估计中只能包含这三个组成部分中的一个。如果可以假设另外两个组成部分不存在，那么基于模型的估计将具有可忽略的偏差；而无模型估计则存在较高的偏差风险。

结论

在诊断准确性研究中使用概率参考标准是一项具有挑战性的任务。只有当以下三个条件中的两个可以被排除时，才能期望实现灵敏度和特异性的无偏估计：1) 灵敏度与概率参考标准之间的关联；2) 特异性与概率参考标准之间的关联；3) 概率参考标准的平均校准不足。如果满足这些条件，适当的统计方法可以使得估计结果具有可忽略的偏差。要证明这两个条件不存在，需要相应的推理依据。

通俗语言总结

评估诊断测试的准确性需要将测试结果与一系列患者的真实状态进行系统比较。对于某些患者来说，通过所谓的参考测试来确定其真实状态可能具有挑战性。因此，建议参考测试应给出一个概率值，而不是对真实状态的明确判断。

目前尚不清楚如何利用这种概率参考标准来分析指标测试（即感兴趣的测试）的诊断准确性。本文探讨了如何基于概率参考标准来估计两个关键的准确性参数——灵敏度和特异性。研究发现存在三个影响无偏估计的条件：1) 真阳性但难以通过指标测试诊断的患者被赋予的概率低于那些容易诊断的患者；2) 真阴性但难以通过指标测试诊断的患者被赋予的概率高于那些容易诊断的患者；3) 概率参考标准系统性地高估或低估了患者的真实状态。如果能够排除这三个条件中的两个，那么通过适当的统计方法可以获得无偏估计结果。

建议在使用概率参考标准时，务必仔细考虑这三个条件是否存在的可能性。