根据Bayes理论，阴性预测率公式是（）。
B
举一反三
- 根据Bayes理论，阳性预测率公式是（）。
- 根据Bayes理论，阴性预测率公式是（） A: A［特异性×（1-流行率）］÷［（1-灵敏度）×流行率+特异性×（-1-流行率）］ B: B（特异性×流行率）÷［（1-灵敏度）×流行率+特异性×（1-流行率）］ C: C流行率÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］ D: D灵敏度÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］ E: E流行率÷［灵敏度×流行率十特异性×（1-流行率）］
- 根据Bayes理论，阳性预测率公式是 A: (灵敏度×流行率)÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] B: (特异性×流行率)÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] C: 流行率÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] D: 灵敏度÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] E: 流行率÷[灵敏度×流行率+特异性×(1-流行率)]
- 根据Bayes理论阳性预测率公式是（）。 A: B: 灵敏度÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] C: D: (灵敏度×流行率)÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] E: F: 流行率÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] G: H: [特异性×(1-流行率)]÷[(1-灵敏度)×流行率+特异性×(1-流行率)] I: J: 流行率÷[灵敏度×流行率+特异性×(1-流行率)]
- 公式FN/TP+FN×100%计算的是（）。 A: 假阴性率 B: 灵敏度 C: 特异度 D: 预测值 E: 正确指数
内容
- 0
式中TP为真阳性，FN为假阴性，TN为真阴性，FP为假阳性，阴性预测量计算公式为
- 1
关于筛查试验的评价指标，下列哪项是正确的 A: 试验的灵敏度愈高阳性预测值愈高 B: 试验的特异度愈高阴性预测值愈高 C: 试验阳性预测值上升，试验阴性预测值随之上升 D: 现患率增加，试验阳性预测值上升 E: 现患率增加，试验阴性预测值上升
- 2
为了确诊疾病，应选择下列哪种诊断试验 A: 假阳性率低的 B: 真阴性率高的 C: 敏感性高的 D: 阴性预测值高的 E: 假阴性率低的
- 3
试验结果的真阳性和真阴性人数占实验总人数的比例称为？（） A: 灵敏度。 B: 特异度。 C: 阳性预测值。 D: 阴性预测值。 E: 符合率
- 4
筛检效果的评价指标（ ）。 A: 真实性、可靠性、收益 B: 阳性预测值、阴性预测值 C: 漏诊率、误诊率 D: 灵敏度、特异度、预测值 E: 金标准、截断值