主题：漫谈体检策略－统计相关的故事（一） -- xtqntd

这些天颇与某些河友争论，彼此不相让。不如就此发散开去，谈一下体检策略，兼述一下患者和临床医生中常见的思维误区。

基本分歧在于是否采用某些诊断方法，显然有人激进，有人保守。有人觉得最贵的就最好，自然有也人觉得最贵的未必最好。

不同的人知识背景不同、需求不同、角色也不同，即使同一个检查的同样的结果，对于不同人来说解读也完全不一样。那么应该怎么样选择适合自己的体检策略呢？那么先从一个看似不相关的统计学概念说起

Frequentist or Baysian ?

稍有理科背景的河友对这两个词不会陌生。

假设大家看到这样的论述：A疾病有x％的病例会出现P症状，一般这样的论述会出现在疾病个论里，比如内科学啊，外科学啊等等。

与之相反，我们也经常可以看到这样的论述：Q症状／R检查结果阳性提示有可能存在B疾病／B疾病的可能性是y％，一般这样的论述会出现在诊断学里。

相信河友们一眼就能看出这两种论述是不一样的，并且假设其他条件都一致，相互之间是可以通过贝耶斯定理互相转换的。正如前面所列的例子，医学相关思维中也一直存在着这两种思维的不停转换。稍有不慎，便容易混淆。医生尚如此，求医心切的病人就更难以区分得清楚了。。

举例而言（某标准化考题原题翻译，中美通用），某人在体检中检查出某个胃癌相关的指标是阳性，他正好在医院里有两位医生朋友，于是他就拿着结果去请教。第一位朋友是检验科的医师，他说这个指标每天都有很多人检查出来是阳性，但是只有1％的人得了癌症，不用太担心了。另一位朋友是肿瘤科医生，他说在胃癌病人里有10％的病人这个指标阳性，并且进展很快，容易扩散，所以建议要尽早做胃镜复查。

请大家看看，哪位医生说得对呢？

另外，请大家想想，这位去体检的哥们真正想知道的又是什么呢？

土鳖抗铁牛

• 【整理】西河文萃第29期 2010年05月30日