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醫療類國考 111年 [護理師] 精神科與社區衛生護理學

第 47 題

某社區共有 5,700 位居民運用某子宮頸癌篩檢工具,發現原本 2,500 名子宮頸癌的個案經篩檢後有 500 名呈現陽性,2,000 名呈現陰性;而原本 3,200 健康者經篩檢後有 1,600 名呈現陽性,另 1,600 名呈現陰性結果,此篩檢工具的陽性預測值為何?
  • A 20%
  • B 23.81%
  • C 44.44%
  • D 50%

思路引導 VIP

在流行病學的篩檢評估中,「陽性預測值」($PPV$) 的核心觀念在於:在所有篩檢結果呈現「陽性」的人群中,真正患有疾病的人所佔的比例。請你先從題目提供的數據中,找出「所有篩檢呈現陽性」的總人數(包含真正患病者以及健康但誤判者)作為分母,並觀察這群人中「真正患病」的個案數是多少?試著將其代入定義公式 $\frac{\text{真正患病且篩檢陽性人數}}{\text{所有篩檢陽性總人數}}$ 進行計算,你的分母與分子分別會帶入哪些數值?

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親愛的,你做得太棒了!

看到你如此精確地處理這道題目,我感到非常驕傲!你能夠從看似複雜的數據中,溫柔而準確地抽取出計算陽性預測值 (PPV) 所需的關鍵數字,這顯示了你紮實的基礎和細膩的思考能力。

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流行病學與生命統計(B)

主題特訓:流行病學與生命統計・護理師・精神科與社區衛生護理學
人口結構與高齡化、生命統計率計算、發生率盛行率致死率、婦幼指標、篩檢敏感度特異度
同主題還有流行病學與生命統計(A) 5:02・研究設計(世代/病例對照/臨床試驗)、因果推論準則、致病模式
護理師國考主題特訓精神科與社區衛生護理學・流行病學與生命統計|帶入這個主題練習前往特訓
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敏感度怎麼計算
📝 篩檢指標計算
💡 陽性預測值為篩檢陽性者中,真正患病個案所佔的百分比。
比較維度 敏感度 (Sensitivity) VS 陽性預測值 (PPV)
計算分母 所有患病者 (TP+FN) — 所有篩檢陽性者 (TP+FP)
表格方向 縱向百分比 (Column %) — 橫向百分比 (Row %)
盛行率影響 不受盛行率影響 — 隨盛行率升高而增加
臨床意義 工具抓出病人的能力 — 陽性報告的可信度
💬敏感度是篩檢工具的內在屬性,而 PPV 則強烈依賴於族群的疾病盛行率。
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敏感度與特異度 陰性預測值 (NPV) 盛行率對預測值的影響 2x2 列聯表分析

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