南方医科大学学报

作者：梁绮红, 陈昭宇, 张 峥, 黄 爽, 安胜利

单位：南方医科大学公共卫生学院生物统计学系，广东 广州 510515；广州血液中心，广东 广州 510095

关键词：一致性评价；CEA系数；AC1系数；Kappa；诊断试验,

目的 基于AC1系数的构建思想，建立一致性评价系数（CEA）在两评价者无序多分类结局的评价方法，并可避免Kappa系数的缺陷。方法 通过随机抽样生成诊断试验类型数据，使用Monte Carlo模拟，在样本量、指定事件在总体的占比、偶然评价率、类别数等不同参数组合下进行重抽样，比较Kappa系数、AC1系数和CEA系数的均方误、方差和方差的期望。通过从总体中随机抽样1000次得到CEA系数的分布描述。结果 偶然评价率的不一致会导致CEA系数的均方误波动较大。与Kappa系数相比，AC1系数和CEA系数在指定事件的占比为极端值的情况更为稳定。在小样本、偶然评价率不一致的情况下，Kappa系数的方差和方差的期望变大，CEA系数变化较小。大样本条件下，CEA系数近似服从正态分布。结论 Kappa系数、AC1系数、CEA系数均受偶然评价率的影响最大，样本量次之。针对无序多分类结局，CEA系数在不同的样本量、偶然评价率下具有更稳健的性质。

来源：2021年第9期

《南方医科大学学报》期刊编辑部

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