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阴性结果预测值的计算公式为(    )

发布时间:2020-11-13

A.假阴性例数÷(真阳性例数+假阴性例数)

B.真阳性例数÷(真阳性例数+假阳性例数)

C.真阴性例数÷(真阴性例数+假阴性例数)

D.(真阳性例数+真阴性例数)÷(真阳性例数+假阴性例数+假阳性例数+真阴性例数)

E.(真阳性例数+真阴性例数)÷(假阳性例数+假阴性例数)

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    C.真阴性例数÷(真阴性例数+假阴性例数)

    D.(真阳性例数+真阴性例数)÷(真阳性例数+假阴性例数+假阳性例数+真阴性例数)

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  • 2准确性的计算公式为(    )

    A.假阴性例数÷(真阳性例数+假阴性例数)

    B.真阳性例数÷(真阳性例数+假阳性例数)

    C.真阴性例数÷(真阴性例数+假阴性例数)

    D.(真阳性例数+真阴性例数)÷(真阳性例数+假阴性例数+假阳性例数+真阴性例数)

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  • 3阳性结果预测值的计算公式为(    )

    A.真阳性例数÷(真阳性例数+假阴性例数)

    B.真阳性例数÷(真阳性例数+假阳性例数)

    C.真阴性例数÷(真阴性例数+假阳性例数)

    D.假阴性例数÷(真阳性例数+假阴性例数)

    E.假阳性例数÷(真阴性例数+假阳性例数)

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  • 4假阳性率的计算公式为(    )

    A.真阳性例数÷(真阳性例数+假阴性例数)

    B.真阳性例数÷(真阳性例数+假阳性例数)

    C.真阴性例数÷(真阴性例数+假阳性例数)

    D.假阴性例数÷(真阳性例数+假阴性例数)

    E.假阳性例数÷(真阴性例数+假阳性例数)

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  • 5特异性的计算公式为(    )

    A.真阳性例数÷(真阳性例数+假阴性例数)

    B.真阳性例数÷(真阳性例数+假阳性例数)

    C.真阴性例数÷(真阴性例数+假阳性例数)

    D.假阴性例数÷(真阳性例数+假阴性例数)

    E.假阳性例数÷(真阴性例数+假阳性例数)

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  • 6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×(1-流行率)]÷[(1-灵敏度)×流行率十特异性×(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×(1一流行率)]

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  • 7根据Bayes理论阴性预测率公式是(    )

    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×(1-流行率)]÷[(1-灵敏度)×流行率十特异性×(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×(1一流行率)]

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  • 8根据界值特征曲线(ROC分析)的判断标准,如果假阴性极高的界值(    )

    A.有助于排除疾病存在,判定为正常

    B.提示很可能正常

    C.只提示可能有病

    D.很可能有病

    E.可以肯定有病

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  • 9如果真阳性率与假阳性率相近(    )

    A.有助于排除疾病存在,判定为正常

    B.提示很可能正常

    C.只提示可能有病

    D.很可能有病

    E.可以肯定有病

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  • 10如果真阳性率小于假阳性率(    )

    A.有助于排除疾病存在,判定为正常

    B.提示很可能正常

    C.只提示可能有病

    D.很可能有病

    E.可以肯定有病

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