, FP + T N= Trong đó
b) Các biến số nghiên cứu
2.2.4.2. Các thuật toán và ng ha các giá trị
- Tất cả các số liệu thống kê được lưu giữ trong máy tính dưới dạng bảng Excel. Mỗi bệnh nhân có một phiếu mẫu tương ứng và được quản lý dưới dạng tệp cơ sở dữ liệu.
cong ROC bằng phần mềm MedCalc16.8. - Đối với thơng số định tính:
+ Đánh giá sự phù hợp giữa hai người nghiên cứu bằng hệ số Kappa.
+ So sánh sự khác biệt tần suất xuất hiện các thơng số ở hai nhóm, giữa hai phân nhóm trong từng nhóm bằng Chi-Square test và Fisher’s test.
- Đối với thông số định lượng:
+ Các thông số CSR, kích thước được trình bày dưới dạng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
+ Sự phù hợp các thông số giữa hai người nghiên cứu được đánh giá bằng
ICC (intraclass correlation coefficient).
+ Đánh giá sự khác biệt các thơng số giữa hai nhóm bằng T-Student test, sự khác biệt giữa >2 phân nhóm trong nhóm đánh giá bằng ANOVA test.
- Ý nghĩa giá trị Kappa và ICC [93] < 0,4 : phù hợp thấp
0,4 –0,59: phù hợp trung bình
0,6 –0,74: phù hợp tốt
0,75 –1 : phù hợp rất tốt
- Đường cong ROC là đường biểu diễn các điểm có tọa độ tương ứng với tần suất dương tính thật (độ nhạy) trên trục tung và dương tính giả (1 –độ đặc hiệu) trên trục hồnh [94],[95]. AUROC biểu thị độ chính xác của xét nghiệm (biểu thị xác suất chẩn đoán đúng bệnh của xét nghiệm).Ý nghĩa diện tích dưới đường cong AUROC [94]
0,5 –0,6: vô dụng
0,6 –0,7: không tốt
0,7 – 0,8: trung bình 0,8 –0,9: tốt
- Chỉ số Youden (J) được tính bằng cơng thức J = Se + Sp – 1. Điểm
ngưỡng tối ưu là điểm khi sử dụng để phân biệt thì chỉ số Youden có giá trị
cao nhất [95].
Hình 2.1. Điểm ngưỡng tối ưu của đường cong ROC
- Giá trị của phương pháp chụp CHT và CLVT được đánh giá bằng cách so sánh với “tiêu chuẩn vàng” là kết quả mô bệnh học sau mổ dựa vào bảng ma trận: Mô CHT bệnh (CLVT) U Không u Tổng U a b a+b Không u c d c+d Tổng a+c b+d a+b+c+d
Các chỉ số đánh giá giá trị của phương pháp chẩn đốn tính từ bảng [96]:
+ Độ nhạy (Sensibility) Se = a/(a + c) × 100%
+ Độ đặc hiệu (Specificity) Sp = d/(d + b) × 100%
+ Tỷ lệ âm tính giả (False Negative Rate) FNR = c/(a + c) × 100%
+ Giá trị dự báo dương (Positive Predictive Value) = a/(a + b) × 100%
+ Giá trị dự báo âm (Negative Predictive Value) = d/(d + c) × 100%
+ Độ chính xác (Accuracy) Acc = a + d/(a + b + c + d) × 100%
- So sánh độ nhạy, độ đặc hiệu và độ chính xác của CHT và CLVT dựa vào McNemar’s test.
- Kết quả so sánh có ý nghĩa thống kê khi p < 0,05.