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连续变量的一致性评价,教你一种图示法『Bland-Altman法』

2021-10-27 14:41| 编辑: 归去来兮| 查看: 9656| 评论: 0|来源: 医咖会 | 作者:李延龙

摘要: 上一期我们聊到了诊断试验的一致性评价,不知道大家搞懂了没有,先来个回顾:无序分类变量,一般采用Kappa一致性检验;有序分类变量(等级变量),采用加权Kappa或Kendall系数评价一致性;连续变量的一致性评价,除 ...

上一期我们聊到了诊断试验的一致性评价,不知道大家搞懂了没有,先来个回顾:


  • 无序分类变量,一般采用Kappa一致性检验;


  • 有序分类变量(等级变量),采用加权Kappa或Kendall系数评价一致性;


  • 连续变量的一致性评价,除了之前提到的组内相关系数(ICC),还有另外两种图示方法——Bland-Altman法和ATE/LER区域法



接下来两期就带着大家一起学习怎么通过“画图”来搞定一致性评价,今天我们就来学习Bland-Altman法。

Bland-Altman分析[1,2]

一般我们在说对两种方法(或两位评价者)的进行一致性评价时,都会对同一批研究对象同时各测量一次(典型的自身对照~)。


理论上讲,这两种方法(或两个评价者)一般不会获得完全相同的结果,但是会具有一定趋势的差异,啥意思呢?就是说一种方法(一名评价者)的测量结果总是大于(或小于)另一种方法(另一名评价者),这种系统误差就是我们常说的“偏倚”。


这种“偏倚”大小可以用两种方法(或两位评价者)测量结果的差值的均数

进行估计,

的变异情况则用差值的标准差Sd来描述。当测量结果的差值服从正态分布时,那么95%的差值应该位于

±1.96Sd之间(有没有点儿正常参考值的感觉~),这样一个区间有一个专业名称,叫做95%一致性界限(95% limits of agreement, 95% LoA)。


如果两个测量结果的差异位于95% LoA内,在临床上是可以接受的,则可以认为这两种方法(或两位评价者)测量结果具有较好的一致性。


Bland-Altman法正是基于以上思路,计算出两种方法(或两位评价者)测量结果的“95%一致性界限”,并用图形的方法直观地反映出这个一致性界限——通常以测量结果的差值为纵轴,以测量结果的均数为横轴,绘制散点图,并标注出95%一致性界限。最后结合临床实际允许的最大误差,得出两种方法(或两位评价者)是否具有一致性的结论。


在现有软件中,可以直接绘制Bland-Altman图的只有Medcalc软件,其他软件实现起来都比较麻烦,且多需要编程。下面以“SPSS操作:组内相关系数(ICC)”中提到的例子,具体说明如何借助Medcalc软件绘制Bland-Altman图[3]


现假设有2位研究者使用相同的诊断试验分别测量24位受试者的血糖水平(mmol/l)。


(1) 研究者A和B测量的血糖数据如下:


 

(2) Medcalc软件菜单栏依次选择Statistics→Method comparison & evaluation→进入Bland-Altman plot的主对话框(如下图)



A.First/Second method:


分别放入“研究者A”和“研究者B”两个变量。


B.Graph:


绘制B-A图时,因为两位评价者(或两种方法)测量结果的差值与两者的测量结果均有关,所以横坐标(x轴)一般为两位评价者(或两种方法)测量结果的平均值“Mean of both methods”。


(Medcalc软件还给出另外两种选择:①First/Second method:以其中一位评价者或一种方法的测量结果为横坐标;②Geometric mean of both methods:以两位评价者或两种方法的测量结果的几何均数为横坐标)


纵坐标(y轴)通常为两位评价者(或两种方法)测量结果的差值“Plot difference”,还可以是比值“Plot ratios”或者差值占均值的百分比“Plot difference as %”,具体选择哪一个,还需要结合临床实际意义加以判断。


本例中横轴和纵轴分别选择两位评价者测量结果的均值和差值,即“Mean of both methods”和“Plot difference”。


C.Options选项:



Maximum allowed difference between methods:设定临床认为两位评价者(或两种方法)测量结果允许的最大误差。


Draw line of equality (difference=0):绘制差值d=0的横线。


95%CI of mean difference:绘制差值平均值

的95%置信区间。


95%CI of limits of agreement:绘制95% LoA的上下限的95%置信区间。


Draw regression line of difference:绘制差值的回归线,并可以给出回归线95%置信区间(95% Confidence Interval)。

 

(3) Bland-Altman图


下图即为Medcalc软件绘制的Bland-Altman图,图中具体内容详见注释。


(点击图片可查看清晰图)

 

有的小伙伴会问,这只是图,看不到任何数据结果?别着急,右击图形→info,即可看到详细的数据结果(如下图)。这里需要注意Medcalc软件还可以给出同一批研究对象使用同一测量工具(同一评价者)两次重复测量的一致性系数,只需用鼠标点击“Coefficient of Repeatability”,即可获得(本例并不符合,所以不考虑该指标)。


 

(4) 结果解读


从Bland-Altman图中可以看出,8.33%(2/24)的点在95% LoA之外;在一致性界限范围以内,研究者A和B测得血糖值相比,差值的绝对值最大为0.60mmol/L(图中最上面的点),差值平均值为0.05 mmol/L。


最开始时,我们假定临床允许的血糖最大测定误差为0.3mmol/L,有16.7%(4/24)的点在最大误差范围以外,貌似误差有点儿大,一致性并不好。当然以上只是假设,实际情况还需要根据临床专业要求予以判断。

注意事项

Bland-Altman法在实际应用过程中也需要满足以下3个条件[2]


  • B-A图中数据点呈水平带状分布,即差值和均值之间不存在任何线性或非线性关系,可以通过差值与均值的回归分析进行判定(即在Medcalc软件的Bland-Altman plot的主对话框中勾选Draw regression line of difference);


  • B-A图中数据点散在分布于等宽的水平区域内,即满足差值的方差齐同,(首先拟合差值与均值的直线回归,再通过绘制残差图进行判定);


  • 差值的分布呈正态分布,通过直方图(或P-P图/Q-Q图)和正态性检验判定。


参考文献

1、中国卫生统计. 2007; 24:308-9.

2、医学研究生学报. 2015; 28:1107-11.

3、https://www.medcalc.org/manual/blandaltman.php



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