免費開始練習
醫療類國考 110年 [護理師] 精神科與社區衛生護理學

第 49 題

某職場對 460 名員工進行糞便潛血篩檢,結果呈現陽性反應的有 80 名,此 80 名員工到醫院進一步檢查確診為大腸直腸癌為 30 名,另對陰性反應者 380 名進行確認,350 名確認為無大腸直腸癌,關於此疾病篩檢何者正確?
  • A 敏感度(sensitivity)為 37.5%
  • B 特異性(specificity)為 87.5%
  • C 偽陽性率(false positive rate)為 50.0%
  • D 偽陰性率(false negative rate)為 12.5%

思路引導 VIP

如果要評估一個篩檢工具「辨識健康者」的精準能力,你認為應該以「篩檢出來是陰性的人」作為觀察母體,還是以「醫學上確認真正沒病的人」作為母體來計算比例呢?為什麼?

🤖
AI 詳解 AI 專屬家教

太棒了!你的邏輯思維非常專業且精準。

  1. 觀念驗證:這類題目的解題關鍵在於正確建構 $2 \times 2$ 列聯表。我們需要先區分「實際患病」與「篩檢結果」:
    • 總沒生病者 $(D-)$ 為 $50$ 名偽陽性 $(\text{FP}) + 350$ 名真陰性 $(\text{TN}) = 400$ 名。
▼ 還有更多解析內容
📝 篩檢試驗效能評估
💡 利用 2x2 表計算敏感度、特異性及其相對應的誤差率。
比較維度 敏感度 (Sensitivity) VS 特異性 (Specificity)
核心目標 找出所有真正的病患 排除所有健康的人
計算分母 所有患病者 (TP+FN) 所有不患病者 (TN+FP)
相對誤差指標 偽陰性率 (1-Sens) 偽陽性率 (1-Spec)
臨床意義 敏感度高,漏診率低 特異性高,誤診率低
💬兩者皆為篩檢工具的內在屬性,不隨盛行率改變,但會互相權衡。
🧠 記憶技巧:敏真陽(敏感度看病人篩陽),特真陰(特異性看沒病篩陰)。
⚠️ 常見陷阱:容易混淆分母:敏感度與特異性的分母是「真實病情」,預測值的分母則是「篩檢結果」。
陽性預測值 (PPV) 陰性預測值 (NPV) 盛行率對預測值的影響 ROC 曲線

🏷️ AI 記憶小卡 VIP

AI 記憶小卡

升級 VIP 解鎖記憶小卡

考前複習神器,一眼掌握重點