医学论文中敏感性分析

灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。

特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。

超声诊断 ＋ － 合计＋   A  B－   C  D

灵敏度＝A/(A+C)*100%

特异度＝D/(B+D)*100%

扩展资料：

灵敏度（Sensitivity）是指某方法对单位浓度或单位量待测物质变化所致的响应量变化程度，它可以用仪器的响应量或其他指示量与对应的待测物质的浓度或量之比来描述。

灵敏度指示器的相对于被测量变化的位移率，灵敏度是衡量物理仪器的一个标志，特别是电学仪器注重仪器灵敏度的提高。通过灵敏度的研究可加深对仪表的构造和原理的理解。

实验室常用的电表是磁电式的，它的构造是一个可转动的线圈装在永久磁铁的磁场中，当电流通过游丝流经线圈时，因电流和磁场的相互作用，线圈克服游丝的反抗力矩偏转一个角度，在磁感强度，线圈面积、线圈匝数和游丝强度一定时，电流的大小与线圈偏转的角度成正比，我们以指针满偏时电流Ig的大小看作电表的灵敏度，满偏电流愈小灵敏度愈高，表头满偏电流一般为10微安到几百毫安。

如要测量微弱电流（10-6～10-10安）或微小电压（10-3～10-6伏）就应提高电表的灵敏度，采用一种高灵敏度的仪表即灵敏电流计。

灵敏电流计的结构包括三个主要部分，从中看出提高灵敏度的原理。

磁场部分：由永久磁铁产生的辐向磁场。

偏转部分：线圈可以在磁场内转动，它的上下端用金属丝（张丝）绷紧，张丝同时作为线圈两端的电流引线。由于用张丝代替了普通电表的转轴和轴承，避免了机械摩擦，电流计的灵敏度得以提高很多。

读数部分：小镜M固定在线圈上，它把光源射来的光反射到标尺上，并形成一个光标，当电流通过线圈时，小镜M随线圈转过θ角，反射光线转过2θ角。

光标在标尺上移动的距离d=2θL，l为小镜M至标尺的距离。由于线圈的偏转角θ正比于电流Ig，所以光标移动的距离d可以测出电流Ig的大小。采用光标作“指针”代替普通电表的金属指针，相当于加长了指针的长度，进一步提高了电流计的灵敏度。

特异度是实际无病按该诊断标准被正确地判为无病的百分比。

参考资料：百度百科-特异度 百度百科-灵敏度

meta分析论文，举例说明写法如下：

1、确定产品

当我们有一个想法，然后确定生产何种产品，就是我们Meta分析论文选题的过程。经过一番调研，我决定生产橙汁，因为现在的橙子是低成本的水果，且目前市面上橙肉含量高的饮品非常少，所以生产出来的橙汁会是一个有竞争力有市场的好产品。

这就意味着，当我们想要写一篇Meta分析论文时，要关注到现在的研究空缺，这样的Meta分析论文会更加容易发表，更具竞争力。

2、寻找原材料

确定生产方向后，接下来我需要走访橙子种植基地，寻找满意的橙子。因为不知道哪一个地方的橙子是最符合我的需求的，所以我将县里每个镇的橙子都买回了家里。这就相当于写Meta分析论文过程中的文献检索环节，全面检索数据库，不遗漏每一篇相关文献。

常见的英文数据库有：PubMed、Embase、webof science、MEDLINE、Ovid、ScienceDirect、Cochrane等，中文数据库主要是万方、维普、知网等，写Meta分析论文，检索这个环节工作量相对比较大，花费的时间较多！

3、筛选品种

尽可能多的寻找到我需要的橙子品种，接下来我需要按照我的规划逐一品尝挑选我需要的橙子品种，确定供货来源。首先，橙子必须果粒饱满，排除掉一批水分不足、口味偏酸、价格偏高的橙子，剩下来的都是我所需要的了。这一步就是写Meta分析论文过程中，制定排纳标准的步骤。这一步需要根据Meta分析论文的选题情况，具体情况具体制定排纳标准。

4、进行采购评估

选择好了原材料的供应商，接下来我需要实地去种植基地采购我所需要的橙子，并为原材料出具一份质量评级表，让我的消费者以后可以放心的饮用我的橙汁。

采购挑选评估橙子的过程，就是我们写Meta分析论文过程中，文献质量评价的步骤，一个橙子的好坏直接影响了一瓶橙汁的品质，被纳入的文献质量同样也会直接影响我们最终写出的Meta分析论文的质量，所以我们必须对每一篇文献进行质量评价，让读者对我们所纳入的文献质量有充分认识，放心“食用”这篇Meta分析论文。

5、生产-削皮剔肉

有了原材料橙子，下一步需要把橙子削皮切块，把果肉取出来。

这一步相当于写Meta分析论文中的信息提取的步骤。写Meta分析论文时，纳入的文献都是完整的论文，而我们实际要使用分析的仅仅是文献中的研究数据和研究方法，所以我们必须要数据通过表格提取出来。

6、生产-榨汁

有了果肉，就很简单啦。直接把材料倒进机器，让机器为我们榨汁即可。

同样，Meta分析论文有了数据就比较简单了，只需要把数据丢进软件，让软件为我们分析即可，这一步就是我们写Meta分析论文中的数据综合步骤。STATA、R语言、RevMan这些软件都可以做到。

7、送检-排除异质性

榨汁完成后，需要将橙汁送检，让相关机构检测我们的橙汁是否含有其他杂质，并为我们出具一个证书，这样就可以让消费者放心购买我们的产品了。

而在写Meta分析论文时，同样也需要进行这一步，通过综合分析得到Meta分析论文的结论后。我们还需要检测各个文献之间的差异性，确定文献之间的异质性有多大，以判断结论是否可信。

因为在综合阶段我们是将数据混合到一起进行分析，如果被我们提取的两个文献本来差异性就很大，那我们的直接将他们混合进行分析，出来的结果误差非常大，这可能导致我们写出来的Meta分析论文没有研究意义。

这一步就是我们Meta分析论文的异质性检验，如果通过异质性检验得出结论存在较大的异质性，我们就需要进一步分析异质性的来源，排除异质性以及选择不同的效应模型进行再一次的数据综合。

8、排除造假风险

到这一步，我得到了一批好喝的橙汁，但是新的问题出现了。我如何保证橙汁口味的稳定性，确定橙汁中没有混入其他影响性因素呢，所以为确保最后批量生产后产品，品质的稳定性，我重新再买入了一批橙子，排除一些看起来不太靠谱的供应商的原材料，或者再加入一条榨汁技术不同的生产线，重新生产橙汁。

如果每一项调整，口味变化都不大，证明我的生产流程是稳定可信的，橙子品质也是统一过关的，我可以实现批量生产；相反，如果改变了其中一项，口味就发生了巨大的变化，过酸或者果肉过细，这些都很大程度上影响了我橙汁的口味，说明其中某项影响因素的影响很大，要实现稳定的批量生产就必须对这些影响因素再做进一步测试。

这也就相当于Meta分析论文中的敏感性分析。敏感性分析是指改变纳入标准（特别是尚有争议的研究）、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料，观察合并指标的变化，如果排除某篇文献对合并效应量有明显影响，即认为该文献对合并RR敏感，反之则不敏感。

9、排除隐瞒风险

最后，我们在测试生产品质时，只购买了一小批橙子，供应商给了我们长得又大又好的橙子，生产出来的结果是稳定可靠口味好的。那其他没有给我们的个头稍小，品质稍次的橘子呢？

不能排除某些供应商为了合作，只向订购商出示品相好的，而刻意隐瞒品相差的。所以最后我们只需再次确定供应商是否品质稳定，刻意展示好的而回避不好的，如果没有，我们就可以实现量产了。

在写Meta分析论文里，这就是最后一步，评价发表偏倚。橙汁好喝可能是因为你选到了供应商可以给你的好橙子，而在实际生产中也许并没有那么品相完美的橙子。

同样因为在医学统计研究中，阳性结果往往比阴性结果更容易发表，所以我们纳入的文献可能本身是因为“品相好”的文献被提供给了我们，我们还需要考虑到那些未发表的“稍次”的文献是否会影响我们的结果。可以通过评价漏斗图是否不对称，识别发表偏倚、Begg和 Egger法是检验漏斗图对称性、Trim法和失安全数法等实现检验。

10、生产调研阶段结束

到此为止，我们基本上完成了工厂的搭建，当然后续还需要拓展市场、营销、售后之类的才能真正意义上实现企业运转，也就类似于Meta分析论文的后续的写作、格式排版等等，但是最重要的“产品”我们已经生产完成，只要产品够硬，后续的都很简单啦~

写Meta分析论文有严格的流程要求，如果你真的想在今年发表一篇Meta分析论文的话，小编还是建议大家，可以试一试安排系统的meta分析学习，避免因为不规范的学习耽误研究进度。

敏感性（具有该特性的对象被预知的可能性大小）=真阳性率=a/a+c；特异性（对象所具有的特殊属性的程度）=真阴性率=d/b+d；漏诊率=1-敏感性=c/a+c；误诊率=1-特异性=b/b+d

可以。根据查询相关信息显示，在论文中，参数敏感性分析通常是研究结果的一个重要组成部分。所谓的敏感性分析，指的是一篇文章在主分析后，采用不同的统计方法，或采用不同的数据重新分析，来探讨分析结果的稳健性。如果采用不同的分析思路得到的结果与主分析方法结果不一致，则说明本文主分析结果不那么可靠。