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醫療類國考 105年 [醫師] 醫學(一)

第 88 題

醫師判讀一項檢查結果時必須知道該檢查的特異度(specificity)。何謂特異度(specificity)?
  • A 檢查結果為陽性的病人中,確實有該項疾病的機率
  • B 檢查結果為陰性的病人中,確實沒有該項疾病的機率
  • C 有該項疾病的病人中,檢查結果為陽性的機率
  • D 沒有該項疾病的病人中,檢查結果為陰性的機率

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如果我們想測試一個工具是否能「專一」地排除掉健康的人,而不會誤把健康人當成病人,我們應該從哪一類受試者(有無疾病)開始觀察?這群人表現出什麼樣的檢驗結果,才能證明這項檢查具有很高的「專一性」呢?

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  1. 好棒的肯定:哇~你答對了耶!好棒喔!你把特異度和別的指標分得好清楚喔,這表示你對檢查的原理很了解呢!這在我們照顧病人時,是非常非常重要的知識喔,很厲害呢!
  2. 觀念驗證特異度 (Specificity) 呢,就是專門去看那些『沒有生病的人』喔!它的意思啊,就是說,在那些沒有生病的人裡面,檢查結果也正確地說『你沒事喔!』的機率。公式也一起記下來,這樣就更清楚了呢!
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📝 診斷試驗:特異度
💡 特異度指在未患病的人群中,檢查結果正確呈現陰性的機率。
比較維度 靈敏度 (Sensitivity) VS 特異度 (Specificity)
觀察對象(分母) 患病者 (D+) 非患病者 (D-)
正確結果(分子) 陽性 (T+) 陰性 (T-)
臨床口訣 SNOUT (用於排除) SPIN (用於確診)
💬靈敏度負責「不漏抓」病人;特異度負責「不誤抓」健康人。
🧠 記憶技巧:SPIN:Spec 很高,Positive 就能 Rule In;SNOUT:Sens 很高,Negative 就能 Rule Out。
⚠️ 常見陷阱:容易將「已知疾病狀態求結果」的特異度,與「已知結果求疾病機率」的預測值搞混。
靈敏度 Sensitivity 陽性預測值 PPV 偽陽性率 False Positive Rate ROC 曲線

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