章节 06 / 06
从一条线索，到有依据的解释
一个阳性结果，究竟告诉了我们什么？
前几章认识了可能的机制，这一章再问：怎样判断哪种解释更合适？好的推理会连接多条观察，也容得下能够改变结论的新信息。
- 准确描述观察
- 考虑可能的解释
- 收集有关的证据
- 必要时修正解释
这是帮助理解的简化关系图。真实身体有许多相互影响的通路，并非一条直线。
测量需要放回当时的情境
化验结果描述特定时间取得的一份样本。紧张可以让猫的血糖短暂升高，水合状态或肌肉量也会影响某些肾脏指标的解读。参考区间来自特定参考群体，并不等于诊断界线。病史、诊察、相关检查和长期趋势，提供了单个数字无法给出的背景。
资料与延伸阅读Feline DiabetesChronic Kidney DiseaseReference intervals
起点不同，结果的含义也不同
灵敏度问的是：真正患病的动物中，多少会被检出阳性？特异度问的是：真正未患病的动物中，多少得到阴性？两者都不直接等于「阳性动物有病的概率」。后一个问题还与受检群体中疾病本来有多常见有关。下面的假想例子可以帮助看清这个区别。
资料与延伸阅读Basic Principles of Epidemiology
同一项检测，换一种起点
假想有 1,000 只动物。检测能找出 90% 的患病动物，也能让 90% 的未患病动物得到阴性结果。只改变这群动物中的患病比例，看看会发生什么。
| 实际患病 | 实际未患病 | |
|---|---|---|
| 检测阳性 | 9 | 99 |
| 检测阴性 | 1 | 891 |
共 108 个阳性结果，其中 9 个是真阳性。
| 实际患病 | 实际未患病 | |
|---|---|---|
| 检测阳性 | 90 | 90 |
| 检测阴性 | 10 | 810 |
共 180 个阳性结果，其中 90 个是真阳性。
| 实际患病 | 实际未患病 | |
|---|---|---|
| 检测阳性 | 450 | 50 |
| 检测阴性 | 50 | 450 |
共 500 个阳性结果，其中 450 个是真阳性。
数字纯属教学假设，不对应任何真实疾病或检测，也不计算你的猫的患病概率。它只解释为什么阳性结果需要背景信息。
一种观察，可能提示得比证明得多
病例报告描述一次经历，观察性研究可以发现关联，设计良好的对照研究则更有助于考察干预效果。做一个原创的思想实验：吃新食物的猫，也同时增加了玩耍。即使体重改善，也不能仅凭这个结果分开两种影响。阅读研究时可以追问：研究了谁、与谁比较、测量什么结果，还有哪些其他解释？
带走三个术语
- 灵敏度
- 真正患病的动物中，检测结果为阳性的比例。
- 特异度
- 真正未患病的动物中，检测结果为阴性的比例。
- 基准率
- 在知道检测结果之前，所讨论群体中某种情况原本的常见程度。
停一下，自己推想
灵敏度和特异度都是 90%，是不是每次阳性都表示有 90% 的患病概率？
展开解释
不是。在假想的 1,000 只动物中，若患病比例是 1%，会出现 9 个真阳性和 99 个假阳性，108 个阳性中只有 9 个实际患病。这是在解释背景的作用，不是实际临床概率。
为有兴趣的普通读者而写，无需医学背景。这里帮助理解原理；一只具体猫咪的健康判断，仍需结合兽医的诊察。
资料与延伸阅读
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