Cutoff值的确立

1、精选文档确定CUT-OFF值的方法：确定CUT-OFF值的方法一：使用阴性血清测定结果均值的2或3倍作为阳性推断值：取肯定数量（通常较少）的阴性血清样本，使用已建立的酶免疫测定方法或试剂盒测定，假如上述阴性血清样本的吸光度均值为0.05，则该次测定的阳性推断值为0.10或0.15。例如现有的试剂盒结果的判定以P/N或S/N2.1为阳性，其依据即是以阴性参考血清的2倍作为阳性判定值。这种Cut-off值设定方法，可以较为避开假阳性结果的消灭，但假阴性可能比例较高。总的来说，这是一种格外粗糙的Cut-off值设定方法。确定CUT-OFF值的方法二：首先测定大量（数千）正常人血清样本，然后将所得到的

2、吸光度均值2或3个SD作为阳性推断值：当正常人血清样本数量足够大时，使用特定的酶免疫测定方法测得的吸光度值将呈正态分布，在具有95.3(单侧)的可信度的状况下，可以将从正常人血清测得的吸光度均值2SD作为阳性推断值；如要求99(单侧)的可信度，则以吸光度均值3SD作为阳性推断值。与第一种方法相比，这种Cut-off值设定方法更为科学一些，建立在统计学的精确计算的基础上，但由于这种方法仅考虑阴性人群，故而难以确定“灰区”，有可能会消灭较多的假阴性，因其将整个“灰区”几乎都归为阴性。确定CUT-OFF值的方法三：在测定大量正常人血清样本的同时，测定大量阳性血清样本，如测定值为正态分布，则依据u检验

3、的特点，以单侧99.5%的可信限先分别确定阴性和阳性的Cut-off值；如为非正态分布，则百分位数法单侧 95或99来确定Cut-off值。阴性和阳性人群的Cut-off值确定后，依据“灰区”的大小，综合平衡考虑假阳性和假阴性率的状况下确定Cut-off值。这种Cut-off值确定方法，较之单纯从阴性人群考虑要较为全面一些，并且对测定的“灰区”有一个估量，不会消灭将“灰区”全部纳入阴性的状况。确定CUT-OFF值的方法四：在测定大量正常人和大量阳性血清样本的同时，测定转化型血清（从阴性转变为阳性过程中的系列血清）样本，取假阳性和假阴性发生率最低，且能区分抗原转化至抗体消灭点的吸光度值作为阳性推

4、断值：该方法与上述（3）的区分是增加了转化型血清样本的测定，使得阳性推断值的确定能最佳地将阳性与阴性样本区分开来。这种Cut-off值确定方法应当说是目前最佳的模式，但由于转化型血清样本格外昂贵且难以得到，因此应用起来有肯定难度。目前大多数，还是接受第一种方法，虽然很粗糙，但是却很实际。我也搜集了很多厂家的说明书，都是S/N2.1为阳性这个判定依据。一般是阴性对比的2-4倍cut-off值的临床意义cut-off值是被检分析物的量值，用于确定结果高于还是低于临床或分析决断点。cut-off值的设定给出了简要的敏感性和特异性组合。大多数免疫分析，来自感染和非感染人群的样本之间有一个检测结果的重叠

5、区，这就说明一个试验一般不大可能有完全的（100%）敏感性、特异性或猜测值。在选择cut-off值和报告检测结果时应当考虑敏感性、特异性或猜测值哪个更重要。下面是Galen和Gambino14推举的标准： 1、高敏感性：当疾病是严峻的，并且是可治疗的，应当不能漏检；当假阳性结果不会导致严峻的精神或经济创伤；和不合适治疗的后果不严峻时，需要高敏感性。2、高特异性：当疾病是严峻的，但是不能治疗；当没有疾病时具有心理或公众健康价值；或假如假阳性结果可能引起严峻的精神或经济上的创伤时（如，HIV抗体的确证明验），需要高特异性。3、高猜测值：当不合适的治疗可能导致严峻后果时，需要高猜测值。4、高符合率：

6、当疾病是严峻的，但是可以治疗，并且假阴性或假阳性结果同样严峻时，需要高符合率。为确定以上因素的合适平衡点，应当用以下三种人群的样本评估分析的性能：疾病患者，没有疾病的健康人，和其它疾病的患者。其它疾病的患者常不在评估之列，这样的人群用于好像可以开展的分析，但是显示低的特异性、阳性猜测值、符合率或全部这些。由于不同年龄和不同人群的“正常”参考区间是不同的，所以需要确定不同人群的cut-off值。试剂盒厂商应当注明推举的cut-off值是怎么确定的以及在什么样的人群中确定的。比较抱负的是，试验室在自己的人群中确定区间和cut-off值。不过，偏离产品说明的标准时应当谨慎。 应用ROC曲线

7、分析确定乙肝表面抗原Cut作者：凌月明，杜丕波，黄伟，何家坤关键词，ROC曲线；乙肝表面抗原；Cut摘要目的：利用ROC曲线验证和重新确定乙肝表面抗原诊断试验Cutoff值。方法：回顾性分析本院8、9月份乙肝表面抗原检测原始数据，以不同的Cutoff值分组数据，依据真阳性率和假阳性率绘制ROC曲线图。结果：本科现用的英科新创乙肝表面抗原试剂其Cutoff值以0.108最佳，假阳性和假阴性比例最为合适，其敏感度达98.2%，特异性97.5%。结论：应用ROC曲线对临床试验室相关指标进行分析，可以比较科学地得出其临床诊断的敏感性和特异性，进而找出最抱负的切点即Cutoff值，亦可对不同的试剂进行相

8、应参数的比较。关键词ROC曲线；乙肝表面抗原；Cutoff酶联免疫吸附试验（ELISA）是目前临床检验中应用较为广泛的一种检测方法，其判定测定结果的依据主要依靠所谓的“阳性判定值”，即（Cutoff）值。目前Cutoff值的设定方法各家不尽相同，主要有标准差比率法SDR；测定标本对阴性比值（TNR）法及以阴性对比均值+2或3SD作为Cutoff值；百分位数法等等。这些方法因设定的参照不同，各家较不统一，因而有肯定的差别。本文拟应用受试者工作特征曲线对本试验室乙肝表面抗原Cutoff值设定进行回顾性的分析，分析确定和验证该ELISA试验中的Cutoff值，为在临床试验室给各项ELISA试验设定各

9、自的Cutoff值及比较不同试剂诊断效能查找比较可行的途径。1材料与方法1.1标本资料我院今年8月份、9月份住院、门诊及体检患者，按次序选择确定乙肝组1000例，其中男624例，女376例，经确诊HBsAg为阳性，对比组即经确诊为HBsAg阴性的标本1000例，其中男584例，女416例。12方法和仪器ELISA法，试剂为厦门英科新创生物技术有限公司的乙肝表面抗原试剂，批号为：2005046103，2005046113。固定人员操作，手工洗板，美国雷杜公司酶标仪读板并打印原始数据清单存档。2结果21数据整理与初步验证试剂盒设定的Cutoff值为阴性对比平均值2.1，阴性对比平均值0.05时，阴

10、性对比值以0.05计算，得Cutoff值为0.105，以0.105作为中心点，分别设定5个Cutoff值作为ROC曲线分析的Cutoff值，分别是0.055，0.08，0.105，0.130，0.155，以这5个Cutoff值对乙肝组和对比组各1000份连续数据进行四格表分类统计，得乙肝组与对比组乙肝表面抗原检测结果按不同Cutoff值结果判定列表，初步验证了以0.105为Cutoff值符合试验要求。表1乙肝组与对比组乙肝表面抗原检测结果。2将OD值及实际阴阳结果填入EXCEL文件，导入到SPSS程序作图得到ROC曲线如图1。3争辩临床医学检验是临床诊疗的重要依据之一，但普遍存在假阳性和假阴性

11、问题，在选择临床试验时，都会力求假阳性率和或假阴性率比例达到最佳，ROC曲线描述的就是特定的检验方法的灵敏度即真阳性率TPF=真阳性数/与假阳性率FPF=假阳性数/之间的关系，将灵敏度和特异度结合，转变诊断阈值获得多对灵敏度和1特异度即TPF和FPF值绘制ROC曲线，即以FPF为横坐标，TPF为纵坐标所作出的一条曲线，依据这种关系，可确定区分正常与特别的分界点到底在何处最为合适，也就是说此时的假阳性和假阴性率最低或最符合使用目的，本文应用SPSS中的ROC曲线分析功能，分析了近两个月来的乙肝表面抗原的原始数据，对比组和乙肝组各连续1000份标本检测结果，得到了ROC曲线如上所示，列出了从0到3

12、连续近900个切点对应的TPF和FPF，将该列表从SPSS导出到EXCEL中对各切点TPF和1FPF求和，得到一最大值对应的切点值为0.108，与厂家设定的0.105基本符合。Cutoff值的确定有时要依据具体判定要求进行确定，故可以依据类似列表，确定最合适灵敏度或和最合适特异性所对应的Cutoff值。最佳工作点的选择，有的选择阳性似然比1或约登指数2最大，阳性似然比为真阳性率与假阳性率之比即等于TPF/FPF，约登Youden指数为真阳性率与假阳性率之差即等于TPFFPF。ELISA试验在临床检验中较为普遍，不同的厂家因抗原的制备包被工艺不同，同样一种产品的Cutoff值的计算方法亦不尽相同

13、，差异较大，再加上ELISA在很多的试验室尚未实现标准化和自动化，各种影响因素较多，如温育、水质、洗涤、工作习惯及方法学本身存在的HOOR效应都会对该项试验的Cutoff值产生影响，所以每一个试验室都应对应用ELISA方法学检测的项目依据具体要求进行Cutoff值验证或重新确定，确保合适的灵敏度和或特异性。鉴于ELISA方法测定乙肝表面抗原的假阳性率和假阴性率仍有肯定的比例，我科现接受了双管测定方法，此类假阳性或假阴性结果发生率大大降低，基本杜绝了此类差错的发生。曲线下面积越向左上偏，则曲线下的面积越大，其识别力量也就是临床精确性就越好3，4。所以AUC计算为临床工作中比较不同品牌此类试剂性能比较供应科学的依据。ROC曲线下面积大小，面积越大，其试验诊断效能越大。参考文献：1 FeinsteinAR.Clinicalepidemiology：architectureofclinicalresearchJ.WBSaundersCompany，1985：601632.2 刘杰，林一帆，张沥，等.图像自动