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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AI 詳解
AI 專屬家教
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。
一起回顧這個溫暖的觀念吧
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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。
