True positive （TP ）、 false positive （FP ）、 false negative （FN ）、 true negative （TN ）為各種不同診斷統計參數，下列何者代表靈敏度（ sensitivity ）之定義式？

本題觀念：

本題考查診斷統計學的基本概念，特別是靈敏度(sensitivity)的定義式。在診斷測試評估中，我們使用真陽性(true positive, TP)、偽陽性(false positive, FP)、偽陰性(false negative, FN)、真陰性(true negative, TN)四個基本參數來計算各種診斷統計指標。

混淆矩陣(confusion matrix)的四個格子定義：

• TP：實際有病且測試陽性
• FP：實際無病但測試陽性（假陽性）
• FN：實際有病但測試陰性（假陰性）
• TN：實際無病且測試陰性

主要診斷統計參數：

• 靈敏度(sensitivity) = TP / (TP + FN)
• 特異度(specificity) = TN / (TN + FP)
• 陽性預測值(positive predictive value, PPV) = TP / (TP + FP)
• 陰性預測值(negative predictive value, NPV) = TN / (TN + FN)

選項分析

(A) (TP/FP)×(TN/FN) 此式無任何標準診斷統計意義，不對應任何公認指標。❌

(B) TP/(TP+FN) 此為靈敏度(sensitiv

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