假阳性率也称为
A．漏诊率
B．误诊率
C．阳性预测值
D．阴性预测值
E．灵敏度
参考答案与解析：
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相关试题
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在筛检实验中，漏诊率又称为A、假阳性率B、假阴性率C、阳性预测值D、阴性预测值E
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[单选题]在筛检实验中，漏诊率又称为A．假阳性率B．假阴性率C．阳性预测值D．阴性预测值E．约登指数
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假阳性（误诊）率是（）。假阴性率是（）。灵敏度是（）。特异度是（）。阳性预测值（
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[配伍题] 假阳性（误诊）率是（）。假阴性率是（）。灵敏度是（）。特异度是（）。阳性预测值（）。A . 实际有病而按诊断标准被正确地判断为有病的概率B . 实际有病而按诊断标准被判为无病的概率C . 实际无病而按诊断标准被判为无病的概率D . 实际无病而按诊断标准被判为有病的概率E . 试验阳性者确诊为患者的可能性
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漏诊率（）灵敏度（）阳性预测值（）
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[配伍题,B1型题] 漏诊率（）灵敏度（）阳性预测值（）A . 实际有病，试验阴性B . 实际无病，试验阳性C . 实际有病，试验阳性D . 实际无病，试验阴性E . 试验阳性，实际有病的可能
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ROC曲线中的横轴表示 ( )A、灵敏度B、准确度C、真阳性率D、假阳性率E、特
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[单选题]ROC曲线中的横轴表示 ( )A．灵敏度B．准确度C．真阳性率D．假阳性率E．特异性
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试验的灵敏度愈高，则A、阳性预测值愈高B、阳性预测值愈低C、阴性预测值愈高D、阴
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[单选题]试验的灵敏度愈高，则A．阳性预测值愈高B．阳性预测值愈低C．阴性预测值愈高D．阴性预测值愈低E．特异度愈高
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根据Bayes理论,阳性预测率公式是A、(灵敏度×流行率)÷[灵敏度×流行率£«
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[单选题]根据Bayes理论，阳性预测率公式是A．（灵敏度×流行率）÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］B．（特异性×流行率）÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］C．流行率÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］D．灵敏度÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］E．流行率÷［灵敏度×流行率十特异性×（1-流行率）］
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简述阳性预测值与灵敏度、特异度和患病率的关系。
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[问答题] 简述阳性预测值与灵敏度、特异度和患病率的关系。
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根据Bayes理论,阳性预测率公式是A、(灵敏度×流行率)÷[灵敏度X流行率£«
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[单选题]根据Bayes理论，阳性预测率公式是A．（灵敏度×流行率）÷［灵敏度X流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］B．（特异性×流行率）÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］C．流行率÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］D．灵敏度÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］E．流行率÷［灵敏度×流行率十特异性×（1-流行率）］
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