本文目录一览：
- 〖壹〗 、糖类抗原125与丅C丅区别
- 〖贰〗 、胃角溃疡活检胃癌概率很大吗
- 〖叁〗、搞懂诊断试验中灵敏度、特异度 、阳性预测值 、阴性预测值
- 〖肆〗、一文厘清模型评估之准确率 、精确率、查准率 、查全率 、真阳性率
糖类抗原125与丅C丅区别
〖壹〗、糖类抗原CA125是一种存在于间皮细胞组织中的重要卵巢癌相关抗原 。它在非黏液性卵巢癌和上皮细胞性卵巢癌细胞株上表达，而在正常或两性卵巢组织中不表达 。在卵巢浆液性腺癌患者中 ，CA125的阳性率可达到82% ，在Ⅲ～Ⅳ期的病变中，阳性率可达到100%。值得注意的是，黏液性卵巢癌的CA125水平通常不会升高。
〖贰〗 、区别：由此看来 ，TCT是针对妇女宫颈癌的筛查 ，而糖类抗原CA125男女都可以检查，且男女阳性值略有差异 。糖类抗原125是一个检查的参数指标值 ，而TCT是一项检查 ，显示是否有问题，正常或者异常 。TCT是宫颈癌的病变检查 ，而糖类抗原125是卵巢癌 、恶性或者非恶性肿瘤检查 ，而且结果还需结合临床表现来诊断。
〖叁〗、脑膜转移：如果结肠癌细胞通过血液或淋巴系统扩散至脑膜（脑和脊髓周围的膜层），这被称为脑膜转移 。这可能导致头痛 、恶心 、呕吐、视力问题 、认知障碍等症状 。CT扫描可能提示这一情况 ，但通常需要MRI（磁共振成像）进一步确认。
胃角溃疡活检胃癌概率很大吗
胃角溃疡活检发现胃癌的概率并不是固定的 ，它取决于溃疡的性质和临床表现 。如果溃疡表现为恶性特征，且患者有相应的临床症状 ，那么活检发现胃癌的概率会相对较高 。因此 ，对于胃角溃疡患者，应及时进行胃镜检查，并在必要时进行活检以明确诊断。
溃疡有良 、恶性之分 ，胃角溃疡是癌 ，还是良性溃疡需要看病人的临床表现，有没有体重下降以及大便隐血持续阳性 ，其鉴别的金标准是胃镜和病理检查 。
鉴别癌变情况：胃角溃疡有可能会发生癌变 ，尤其是胃窦溃疡的癌变率较高 。癌变往往发生于溃疡的边缘，因此需要通过病理活检来明确是否存在癌变。明确诊断：对于早期溃疡型的胃癌 ，其在内镜下的表现与良性溃疡很难鉴别 。此时 ，必须依靠直视下取活组织送病理活检，才能明确判断溃疡的性质 。
即使胃角活检不一定是癌 ，但如果胃镜观察到胃角黏膜有问题 ，如糜烂、溃疡或微小隆起，仍建议进行活检。活检可以提供更准确的病理诊断 ，帮助临床医生制定合适的治疗方法。综上所述 ，胃角活检并非一定意味着癌症，其目的是为了检查胃角部位是否存在病变，并根据病理报告进行治疗 。
胃溃疡： 主要好发部位：胃窦小弯侧 ，此外胃角也比较常见 。 特殊情况：如果胃角的溃疡超过5cm ，需要警惕早期胃癌的可能。 癌变风险：十二指肠球部溃疡癌变的可能性很小，但胃溃疡有癌变的可能 ，因此一旦发现胃溃疡 ，医生通常会进行活检以提高早癌的发现率 。
搞懂诊断试验中灵敏度、特异度 、阳性预测值 、阴性预测值
搞懂诊断试验中灵敏度、特异度 、阳性预测值 、阴性预测值 灵敏度（Sensitivity， Sen）定义：灵敏度也叫敏感度和真阳性率 ，是衡量待评价诊断方法发现病人的能力 ，即待评价诊断方法是否能从真正的病人中发现病人的能力 。
诊断试验中的灵敏度、特异度 、阳性预测值 、阴性预测值的定义及解释如下：灵敏度：定义：诊断方法准确识别患者的比例。公式：Sen = a / ，其中a为真阳性病例数 ，c为假阴性病例数 。解释：灵敏度越高 ，表明该方法能有效识别大部分实际患病的个体 。灵敏度接近100%为理想状态。
在诊断试验中，有两个核心概念经常被混淆 ，那就是灵敏度和特异度 。灵敏度 ，或称真阳性率，衡量的是诊断方法发现实际病人的能力，高灵敏度意味着诊断方法能准确地从病人群中识别出病人 ，理想的值为100% 。而漏诊率则反映了未能正确诊断出病人的比例。
一文厘清模型评估之准确率、精确率 、查准率 、查全率、真阳性率
〖壹〗 、准确率 （Accuracy）定义：准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例 。公式：准确率 = （TP + TN） / （TP + TN + FP + FN）解释：准确率是最直观的评估指标 ，但在样本不平衡的情况下，准确率可能会受到较大影响 。
〖贰〗 、答案如下：准确率：预测正确的样本数占总样本数的比例。它衡量了模型整体的预测准确性。精确率/查准率：预测为正类的样本中 ，真正为正类的比例 。它衡量了模型预测为正类的精准度 。查全率/召回率：实际为正类的样本中 ，被正确识别的比例。它衡量了模型发现所有正例的能力 。
〖叁〗、答案如下：准确率：定义：衡量模型预测正确的比例，即/ 。精确率与查准率：定义：二者实际为同一概念 ，关注正类预测正确的概率 ，即TP/。查全率：定义：聚焦所有实际正类中被正确识别的比例，即TP/ 。真阳性率：定义：代表模型正确识别正类的比例 ，即TP/ ，与查全率相同 。
〖肆〗 、混淆矩阵列出了4类结果：真阳性（TP） 、假阳性（FP）、假阴性（FN）及真阴性（TN），帮助我们全面了解预测情况。准确率（accuracy）衡量模型预测正确的比例 ，而精确率（Precision）关注正类预测正确的概率 ，查全率（Recall）则聚焦所有实际正类中被正确识别的比例 。
〖伍〗 、然而，精确率（Precision）或查准率，代表预测为正类的样本中 ，真正为正类的比例 ，它是对预测精准度的衡量 。查全率（Recall）或召回率，则是实际为正类的样本中 ，被正确识别的比例 ，它衡量了模型发现所有正例的能力。借助图形，查准率与查全率的关系就像是一场捉迷藏游戏 。
〖陆〗 、准确率（Accuracy）准确率 是分类正确的样本数占样本总数的比例 ，即：Accuracy = （TP + TN） / （TP + TN + FP + FN）准确率是评估模型整体性能的一个综合指标 。然而 ，在类别不平衡的情况下，准确率可能会受到较大影响 ，因为模型可能会倾向于预测数量较多的类别。
