阴性结果预测值的计算公式为( )
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)
E.(真阳性例数+真阴性例数)÷(假阳性例数+假阴性例数)
试卷相关题目
- 1假阴性率的计算公式为( )
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)
E.(真阳性例数+真阴性例数)÷(假阳性例数+假阴性例数)
开始考试点击查看答案 - 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)
E.(真阳性例数+真阴性例数)÷(假阳性例数+假阴性例数)
开始考试点击查看答案 - 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)
开始考试点击查看答案 - 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)
开始考试点击查看答案 - 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)
开始考试点击查看答案 - 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)]
开始考试点击查看答案 - 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)]
开始考试点击查看答案 - 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
开始考试点击查看答案 - 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
开始考试点击查看答案 - 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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