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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？
前几章介绍了身体可能的运作机制，这一章再问：面对不同解释时，怎样判断哪一种更合适？可靠的推理会综合多项观察，并在出现新信息时随时修正结论。
- 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
化验结果反映的是某个时间点采集的样本。紧张可能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。参考区间来自特定的参考群体，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
患病比例不同，阳性结果的含义也不同
「灵敏度」问的是：真正患病的动物中，有多少会被检出阳性？「特异度」问的是：真正未患病的动物中，有多少会得到阴性？这两个数字都不直接等于「测出阳性就真的患病」的概率——后者还取决于受检群体里这种疾病原本有多常见。不妨切换下面的假想算例，看看其中的区别。
资料与延伸阅读Basic Principles of Epidemiology
同一项检测，患病比例不同
假设有 1,000 只动物。这项检测能让 90% 真正患病的动物测出阳性，也能让 90% 未患病的动物测出阴性。现在只改变这群动物里实际患病的比例，看看结果会怎么变。
| 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。
这些数字纯属教学假设，不对应任何真实疾病或检测，也不计算你家猫的患病概率。它只用来说明为什么看阳性结果时离不开背景信息。
提示关联，不等于证明因果
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。不妨设想这样一个例子：一群猫换了新猫粮，但与此同时，玩耍的时间也变多了。即使之后体重改善，单凭这个结果也没法把两种影响拆开。阅读研究时可以多问几句：研究了谁？与谁比较？测量了什么结果？还有哪些其他解释？
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。
想一想
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，若实际患病比例是 1%，会出现 9 个真阳性和 99 个假阳性，108 个阳性结果里只有 9 个实际患病。这道算式只是用来说明背景比例的作用，不是实际临床概率。
写给有兴趣的普通读者，无需医学背景。这里讲的是原理；判断某只猫的健康状况，仍然需要兽医检查。
资料与延伸阅读
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