【摘要】：背景在醫(yī)學(xué)研究中,經(jīng)常需要對不同測量方法或者不同測量者對同一個測量對象的評價結(jié)果進(jìn)行組內(nèi)一致性評價,或?qū)ν粶y量方法或同一測量者對同一個測量對象進(jìn)行多次評價結(jié)果進(jìn)行組間一致性評價,自1955年Scott提出了 π系數(shù)至今,已有多種一致性評價方法被提出,如1960年Cohen and Fleiss提出的kappa系數(shù),Holley and Guilford(1964)提出了 G 系數(shù),Gwet(2008)提出的first-order agreement coefficient(A C1)及 Isabella Locatelli(2016)提出的intraclass odds ratio,但是目前常用的組內(nèi)一致性評價方法和組間一致性評價方法都有各自的限制條件及缺陷,最為熟知的是kappa悖論。目的為了克服以上缺陷并獲得更高的準(zhǔn)確性,本文基于AC1提出了一種新的組間一致性評價方法一致性估計系數(shù)(coefficient of evaluating agreement,CEA,其校正了偶然一致性的估計,使其不受陽性事件率及評價方法邊際分布的影響,為組間一致性的評價提供了更多的選擇。方法:基于AC1的理論基礎(chǔ),本文通過探究靈敏度、特異度及不同測量者(或不同測量方法)的陽性事件率之間的關(guān)系來估計陽性事件率及偶然一致性,并通過探究陽性事件率和偶然一致性對整體一致性的影響,利用各個概率之間的關(guān)系式及取值范圍來估計整體一致性。為了驗(yàn)證所提出方法的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性,本文進(jìn)行了三部分的模擬工作,首先,對于不同的陽性事件率以及不同的隨機(jī)評判概率,CEA對真實(shí)一致性T的估計偏差進(jìn)行了模擬;其次,分別對kappa、AC1、CEA系數(shù)與真實(shí)一致性的偏差及其方差進(jìn)行了 Monte-Carlo模擬,并進(jìn)行了結(jié)果說明及比較,之后進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證;最后模擬了在不同敏感度和特異度的組合條件下,kappa、AC1、CEA系數(shù)以及敏感度、特異度和陽性事件率的關(guān)系。最后模擬了在不同敏感度和特異度的組合條件下,不同陽性事件率下的kappa、AC1和 CEA 系數(shù)。結(jié)果:第一部分的模擬結(jié)果圖顯示,隨著陽性事件率以0.5為中心向兩端靠近時,對于評價者A和評價者B不同組合下的隨機(jī)評判概率ra和rb,CEA對真實(shí)一致性T的偏差持續(xù)減小且恒小于0.1。第二部分的模擬結(jié)果所示,隨著陽性事件率接近1,kappa系數(shù)與真實(shí)一致性的偏差逐漸增大,而AC1、CEA系數(shù)與真實(shí)一致性的偏差逐漸減小,在不同的模擬條件下,CEA的準(zhǔn)確性均高于kappa和AC1;隨著陽性事件率接近1,AC1、CEA系數(shù)與真實(shí)一致性的偏差的方差逐漸減小,雖然在陽性事件率為0.55時,CEA的偏差的方差偶爾略大于kappa和AC1,但CEA總體的穩(wěn)定性表現(xiàn)良好。第三部分的模擬結(jié)果表顯示了在不同敏感度及特異度的組合條件下,kappa系數(shù)以陽性事件率為0.5為中心而發(fā)生變化,AC1、CEA系數(shù)不受陽性事件率的影響,當(dāng)評價者敏感度和特異度相等時,CEA系數(shù)的結(jié)果更符合真實(shí)一致性T的結(jié)果。結(jié)論CEA與已有的方法kappa和AC1相比,本研究提出的CEA是一種更為穩(wěn)定、可靠的一致性評價方法。
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O213;R195.1

【參考文獻(xiàn)】

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1 公為潔;溫興煊;何賢英;張晉昕;;一階一致性系數(shù)AC_1對二分類結(jié)局一致性的測評[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計;2015年05期

2 唐萬;胡俊;張暉;吳攀;賀華;;Kappa系數(shù):一種衡量評估者間一致性的常用方法（英文）[J];上海精神醫(yī)學(xué);2015年01期

本文編號：2727506