七、预测

TM另一重要的特性就是预测价值，其依据是Bayes法则。可用阳性预期值（PPV）和阴性预期值（NPV）来表示。PPV与NPV不仅与灵敏度与特异性有关，还与人群的患病率有关。某一TM的灵敏度、特异性、PPV、NPV不是固定不变的，而是依赖于选定的临界值：将临界值提高，可增加特异性，但灵敏度随之降低；反之，将临界值降低，则灵敏度提高，但特异性下降。对TM而言，以正常参考值表示已基本无意义，通常以临界值来表示。因为，在实际应用中考虑的是最佳临界值，即区分“正常”的分界线。它不同于正常参考值的运用，正常参考值来自一组对照人群，而临界值是根据金标准确诊为患者和正常对照组两组人群所确定的。(https://www.daowen.com)