肺癌早期大多無症狀，以低劑量電腦斷層（ low-dose CT, LDCT ）篩檢可提早檢出肺癌並提高治癒機會，若由LDCT篩檢出陽性者中找到真正有病的機率稱為何？

本題觀念：

本題考查生物統計學與流行病學中「篩檢工具效度指標」的定義，特別是**陽性預測值（Positive Predictive Value, PPV）**的概念。這是醫學國考與臨床實證醫學（EBM）中非常基礎且核心的考點。

選項分析

• A. 敏感度（Sensitivity）：
  • 定義：在真正有病的人中，篩檢結果呈現陽性的比率。
  • 公式：真正有病且篩檢陽性 / 所有真正有病者。
  • 解析：敏感度高代表「不漏診」的能力強，常作為篩檢工具的首要條件（如LDCT對肺結節的偵測），但它描述的是「有病者的表現」，而非「陽性者的患病機率」。
• B. 特異度（Specificity）：
  • 定義：在真正沒病的人中，篩檢結果呈現陰性的比率。
  • 公式：真正沒病且篩檢陰性 / 所有真正沒病者。
  • 解析：特異度高代表「不誤判」的能力強，用於排除非患者。
• C. 陽性預測值（Positive Predictive Value, PPV）：
  • 定義：在篩檢結果呈現陽性的人中，真正有病的機率（比率）。
  • 公式：真正有病且篩檢陽性（真陽性） / 所有篩檢陽性者（真陽性＋偽陽性）。
  • 解析：這完全符合題目描述「由LDCT篩檢出陽性者中找到真正有病的機率」。PPV是臨床醫師與民眾最關心的指標，因為它直接回答了「檢驗陽性時，我到底有沒有生病？」的問題。
• D. 陰性預測值（Negative Predictive Value, NPV）：
  • 定義：在篩檢結果呈現陰性的人中，真正沒病的機率。
  • 公式：真正沒病且篩檢陰性（真陰性） / 所有篩檢陰性者（真陰性＋偽陰性）。
  • 解析：這代表檢驗陰性時可以讓病人多「安心」的程度。

答案解析

題目詢問的是「由篩檢出陽性者中（分母），找到真正有病的機率（分子）」，這正是**陽性預測值（Positive Predictive Value, PPV）**的標準定義。因此正確答案為 (C)。

在LDCT篩檢的情境中，由於肺部結節非常常見（許多是良性），LDCT雖然敏感度高（容易發現結節），但特異度相對較低（難以單憑影像完全區分良惡性），導致會有不少「偽陽性」。這意味著LDCT的「陽性預測值」通常不會非常高（例如美國NLST研究中，篩檢陽性者最終確診肺癌的比例約僅3-4%），這也是為何篩檢陽性後需要進一步追蹤或切片確診的原因。

核心知識點

考生應熟記以下四個指標的定義與臨床意義，並理解**盛行率（Prevalence）**對預測值的影響：

1. 敏感度 (Sensitivity): 有病者被抓出來的機率 (Screening power)。
2. 特異度 (Specificity): 沒病者被排除的機率 (Confirmatory power)。
3. 陽性預測值 (PPV): 陽性者真正有病的機率 (臨床判讀重點)。
   • 關鍵概念：PPV高度依賴疾病的盛行率。在盛行率低的一般大眾中篩檢（如對不抽菸年輕人做LDCT），PPV會顯著下降（偽陽性比例變高）；反之，在高風險族群（如老菸槍）中篩檢，PPV會上升。
4. 陰性預測值 (NPV): 陰性者真正沒病的機率。

新政策/指引改變 (相關背景)

雖然本題是統計定義題，但背景提及LDCT。台灣衛生福利部國民健康署自 2022年7月1日 起，已正式啟動「肺癌早期偵測計畫」，這也是全球第一個針對「具肺癌家族史」及「重度吸菸者」提供公費LDCT篩檢的國家型計畫。

• 篩檢對象：
  1. 具肺癌家族史：50至74歲男性或45至74歲女性，且其父母、子女或兄弟姊妹經診斷為肺癌。
  2. 重度吸菸者：50至74歲，吸菸史達30包-年以上，有意願戒菸或戒菸15年內之重度吸菸者。

此政策正是為了提高篩檢的陽性預測值 (PPV) 與成本效益，將篩檢集中在「高風險族群」（盛行率較高者），避免對低風險族群進行非必要的輻射暴露與過度診斷。

參考資料

1. 國民健康署 - 肺癌早期偵測計畫 (2022年7月1日起實施)
2. Statistics By Jim. Positive Predictive Value: Meaning, Formula, and Interpretation.
3. Johns Hopkins Center for Health Security. Understanding the Accuracy of Diagnostic and Serology Tests: Sensitivity and Specificity.
4. 台灣癌症防治網 - 我該做肺癌低劑量電腦斷層篩檢嗎？