图2 人工髋关节再手术决策分析


3.明确各种结局可能出现的概率
可以从文献中类似的病人去查找相关的概率，也可以从临 床经验凭直觉进行推测。 在本例中，如果保守治疗，则可能迅速治愈，也可能迁延， 假如加重的可能性是80％，则未变的可能性是20％。 如果手术治疗，3种手术方案只能选择其一。如更换髋臼 的概率25％，此时，围手术期死亡、效果差和效果好的概 率分别为5%、20%和80%，则该组中效果差的概率=（1－5%） ×20%=19%，效果好的概率= （1－5%）×80%=76%。同理， 可求其他各结局臂的概率（图2） 。
表3 疾病不同最终结局的效用值 最终结局 围手术期死亡 病情加重 效果差 未变 效果好 效用值 0.00 0.20 0.25 0.40 1.00

5.计算每一种备选方案的期望值；选择期望值最 高的备选方案为决策方案(图2)。 计算期望值的方法是从“根梢”开始向“根干” 的方向进行计算；将每一个机会结所有的不同状 态效用值与其发生概率分别相乘，其总和为该机 会结的期望效用值。在每一个决策臂中，各机会 结的期望效用值分别与其发生概率相乘，其总和 为该决策方案的期望效用值。 图2显示手术治疗的期望效用值是0.661，保守治 疗的期望效用值是0.240，根据优选最大效益方案 的决策原则。本例最佳备选方案为手术治疗。
临床决策分析
福建医科大学公共卫生学院 许能锋 副教授
提 纲


一、概述 二、决策树分析法 三、阈值决策法 四、临床决策分析评价
一、概述


（一）临床决策分析定义 （二）临床决策分析应遵循的原则 （三）临床决策分析程序 （四）临床决策分析方法 （五）临床决策分析用途
（一）临床决策分析定义
更换髋臼部 A1 0.661 手术 A
0.630
P=0.65
更换股部 A2 0.498
P=0.10
效果好，P=0.45(1-0.15)=38.25% 效果差，P=0.55(1-0.15)=46.75% 围手术期死亡，P=0.15 未变，P=0.20
更换臼及股部 A3 0.240 非手术 B
加重，P=0.80

P<Tt时，采取新的诊断试验的风险超过其可能带来的利益，最好的 决策是不进行新的诊断试验，停止治疗；P>Ttrx时，最好的决策是给 予治疗；Tt<P<Ttrx时，需要作新的诊断试验来确定治疗决策。阈值
分析法将诊断试验与治疗的获益与风险联系起来，可以避免不必要的 诊断试验，减少由此引起的并发症及经济负担。 诊断阈值 诊断—治疗阈值
0
Tt
Ttrx
1.0
图3
患病概率诊断阈值和诊断—治疗阈值


计算诊断试验阈值Tt的公式为：
Tt=（FPR×Rrx +Rt）/(FPR×Rrx +SEN×Brx)


计算诊断—治疗阈值Ttrx的公式为：
Ttrx=(SPE×Rrx -Rt )/(SPE×Rrx +FNR×Brx)
式中SEN(sensitivity)为诊断试验的敏感度， FNR(false negative rate)为漏诊率(假阴性率)， SPE(specificity)为特异度，FPR(false positive rate) 为误诊率(假阳性率)， Rt为诊断试验区风险，为Brx治疗收 益(患者治疗获益)，Rrx为治疗风险(无病者接受治疗的风 险)。

手术治疗
手术治疗
图1
决策结及决策臂

2.列出所有可能的直接结局及最终结局
通过一系列决策结、机会结(chance node)直 至最终结局(final outcome)结的连结，展示事件的 客观顺序。
在我们的例子中，两种备选方案的直接结局详 见表2。

表2 两种备选方案的直接结局
备选方案 结局 未变

主 诉：近一年来负重时髋关节疼痛，进行性加重。 现病史：某女，63岁，家庭妇女，近8个月心绞痛持续存 在，体力活动受限。近一年来负重时髋关节疼痛，进行性 加重，骨科医师检查诊断为人工关节股部松动，很可能是 无菌性炎症所致。

既往史：有10年心绞痛历史，8年前因原发性骨关节炎进 行髋关节矫形术，术后曾发生肺血栓，已康复，矫形手术 的效果比较满意。8个月前曾患心肌梗死，经治疗有所恢 复，但心绞痛持续存在。
三、阈值决策法
（一）诊断阈值决策 （二）治疗阈值决策
（一）诊断阈值决策

在对个体病人进行某项诊断试验得到结果后，临 床医生经常会面临以下决策。 ①否定诊断，停止相应的治疗方案； ②肯定诊断，立即进行相应的治疗；

③既不能肯定也无法否定诊断而需要开展新的诊 断试验确定诊断。


1.正确进行诊断决策的前提及主要影响因素
2.阈值决策法，如诊断阈值决策、治疗阈值决策
等。
（五）临床决策分析用途

1.为疑难疾病确定最佳诊断治疗措施；
2.为个体疑难病例确定最佳诊治方案。 国外有文献报告80%以上的临床难题可通过临 床决策分析解决。
二、决策树分析法

（一）临床决策背景——临床案例 （二）决策树分析过程与方法
（一）临床决策背景——临床案例

图3为个体病人通过某种诊断试验确诊为某种疾病概率(P)的模式图， 有两个阈值点(Tt和Ttrx)把从0到1的概率分成三个部分。
Tt称为诊断阈值，在此点，否定诊断、停止正在进行的治疗与进行新 的诊断试验的价值相当。


Ttrx称为诊断—治疗阈值，在此点，进行新的诊断试验与肯定诊断进 行相应的治疗的价值相当。
表4 围手术期死亡率变化对决策的影响
手术死亡率(%)
更换髋臼部 更换股骨 更换髋臼与股骨
期望效用值
手术治疗 保守治疗
0 0 5 10 15 20 30 50
0 5 10 15 20 25 40 60
0 10 15 20 25 30 50 70
0.727 0.698 0.661 0.624 0.598 0.552 0.451 0.306
保守治疗
手术治疗
加重
围手术期死亡
更换髋臼
效果差
效果好 围手术期死亡
更换股骨
效果差 效果好 围手术期死亡
更换髋臼与股骨
效果差
效果好

不管选用何种备选方案，病人的最终结局取决于一系列的 机会事件。 在决策树上受机遇控制的事件用机会结表示。机会结是决 策树上的一种节点，表示可能发生的机会事件。一般以圆 圈符号表示。每一个作为结局的机会事件应用与圆圈连结 的臂表示。受机遇控制的事件包括检验结果、诊断和治疗 结局等。 不管机会结有多少个结局，从每个机会结引出的结局必须 是互相择斥的、明确的状态，在各种状态之间不能互相包 容、涵盖或交叉。 决策树的画法是自左至右，最初的决策结在左端，从左至 右机会结的顺序应该依照事件的时间先后关系而定 。 最终结局应用结局结，一般用小三角形表示，放在决策树 最右端（图2） 。

临床决策分析与传统决策的最主要区别在于循证确定并评价
备选方案。
（二）临床决策分析应遵循的原则

1.真实性 即据以制订及评价决策方案的依据必须 是真实的，经过科学实验验证的； 2.先进性 即决策的全过程必须充分利用现代信息 手段，必须是在尽可能全面收集、并严格评价国 内外证据的基础上进行决策，使决策摆脱个体经 验的局限性； 3.可行性 即决策的目标和拟采取的措施合理、可 行；



在为每一个机会结发出的直接结局臂标记发生概率时，必 须注意各概率相加之和必须为1.0。如果对某一个事件不 能确定其概率时，可应用其最高或最低的可能概率，并注 明概率变动的范围。
4.对最终临床结局用适宜的效用值赋值(表3) 在进行决策分析时，应该为每一个最终结局确定合理的效用 值，本例用预期生存时间(期望寿命年)表示结局。
认识诊断试验的规律，把握赖以决策的诊断效能基本数据 如患病率（验前概率）、诊断试验的灵敏度、特异度、似 然比等指标及其临床意义。 在应用诊断性试验时，验后概率即阳性预测值受到患病率 的影响最大，在不同地区、不同级别的医疗环境中同种疾 病的患病率各不相同，因此医务人员必须熟悉自己所在医 疗环境各种疾病的患病率。只有明确本单位各种具体疾病 的患病率，才能对有关验后概率进行定量的计算，从而作 出正确的诊断决策。 对于用计量指标表示结果的诊断试验，如果仅仅利用正常 参考值(截断值)判断阴性或阳性，会损失很多信息。在进 行诊断试验时，应该取不同截断值计算系列的敏感度、特 异度值，绘制ROC曲线，这样就可以根据临床病人具体测 定值及其对应的敏感度、特异度，用似然比推算其相应的 验后概率，从而更便于诊断决策。

பைடு நூலகம்

4.最优性 即决策过程中应遵循汰劣选优的原则。
（三）临床决策分析程序

1.提出决策的目标； 2.收集和筛选信息资料；
3.拟订决策备选方案；
4.评估备选方案与选择较满意的决策方案；
5.拟定实施步骤予以实施；
6.通过信息反馈予以必要的调整。
（四）临床决策分析方法

1.模型法，如决策树分析法、Markov决策模型；


1.明确决策问题，确定备选方案（decision alternatives）
首先对要解决的问题应该有清楚的界定，要反复修改， 表达正确，不会引起歧义。在以上案例中，我们的问题是： 对这个具体病人，手术治疗是否优于保守治疗。 其次应该列出所有可能的备选方案。在决策树上决策 的选择应用决策结（decision node）又称选择结（choice node）来代表，决策结是决策树上的一个表示可进行决策 选择的节点，通常用方框表示，每个备选方案用从方框引 出的臂表示，在本例中，我们有2个决策备选方案：手术 或保守治疗，用两条连接决策结的臂表示，决策结一般放 在决策树的左端（图1）。