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從甲狀腺病人檢查報告, 如何解釋檢驗的準確度 (accuracy), 順提醫療科學上的不準度, 常使經驗直覺, 成為決策對錯的關鍵

陸希平

國仁醫院副院長外科學教授台大醫院醫學博士

台灣甲狀腺內分泌外科會員國際外科學院士

今早一位病人來我門診, 帶來中部醫學中心的檢驗報告. 她, 中年女性, 頸部有一逐漸長大硬塊, 懷疑是甲狀腺腫瘤. 經由系列檢查及細針穿刺抽吸細胞學檢查 (FNAC), 懷疑是甲狀腺癌 (thyroid cancer).

我為她作了病史的詳細詢問, 局部觸診檢查及甲狀腺超音波後, 將她帶來的報告仔細的看了一遍. 病人問我一個很有趣的問題: 她真的是癌症的機率是多少? 我愣了一下.

我們對於疾病診斷的了解, 通常不乏質性的知識. 比如說, 甲狀腺腫瘤使用細針抽吸細胞檢查 (FNAC), 對於癌症中乳突細胞型 (papillary cell) 較其它類型, 準確度較高. 我們也可從文獻中, 查出不同機構間, FNAC 對甲狀腺癌診斷準確度 (sensitivity) 或特異度 (specificity) 的數據. 但是這些數字, 如何轉化為病人詢問問題的答案? 相信是較少醫療人員去思考或能夠充分了解的.

舉例來說, 2015年在細胞學雜誌 (J Cytology) 出版的論文, 伊朗一家醫院針對其機構的甲狀腺FNAC 於甲狀腺癌診斷的特性, 提出了以下的數據.

敏感度 (sensitivity, Se)= 95.2%

特異度 (specificity, Sp)= 68.4%

陽性預測率 (PPV) = 89.6%

陰性預測率 (NPV)= 85.1%

那麼, 從這家醫院轉介過來的病人, 面對其 FNAC (+), 懷疑甲狀腺癌的病人, 應該用何項數據來和病人解釋?

一般人以為是使用Se, 或 Sp, 其實錯了. 就定義而言, 應使用 PPV. 也就是 89.6% 這個數據.

因為, 敏感度(Se) 指的是 “有病 (甲狀腺癌) 能檢出 (FNAC 陽性)” 的機率.

特異度 (Sp) 指的是 “無病 (無甲狀腺癌) 未能檢出 (FNAC 陰性)” 的機率.

陽性預測率 (PPV) 指的是 “檢出 (FNAC 陽性) 中, 有病 (甲狀腺癌)” 的機率.

陰性預測率 (NPV) 指的是 “未檢出 (FNAC 陰性) 中, 無病 (無甲狀腺癌)” 的機率.

照理說, 用PPV 去說明病人檢查陽性, 得病的機率, 或是 NPV, 說明陰性者沒有病的機率, 較為適當.

但在實務上, 為何不這樣做?

因為在理論上, 只要實驗室具有一定水平, 其 Se, 或 Sp 不易因族群發生率 (Incidence) 或盛行率 (Prevalence) 而變動.

但是, PPV, 或 NPV 則會. 發生率愈高, PPV 會愈高. NPV 則愈低. 這就好比臺灣肝癌發生率高, 故 Alpha-FP 陽性診斷有肝癌 PPV 就會高. 相對的, 陰性診斷無肝癌的NPV 就會愈低.

此外, 在醫療預測準確度上, 由於檢查並非一項, 比如說觸診硬度, 其它相關檢查, 都會影響我們的判斷. 至於如何量化並不容易. 因為檢查間常非獨立不相關, 故以獨立事件去計算機率而使用乘積的方法顯然是不正確的. 但有一概略的輪廓及粗樣的量化仍是在解釋病情上需要的.

最要緊的是, 機率是眾人的結果, 但病人只有 Yes 或 No 的選擇, 也就是不是100% (惡性) 就是 0% (良性), 所以眾人之機率只能作為個人的參考. 臨床決策最重要的, 還是在於醫師本身對於其它病史, 身體檢查, 臨床數據的綜合判斷. 說老實話, 除了FNAC 穿刺細胞學懷疑陽性, 其它佐證根據我的判斷, 機率不高.

但這涉及手術需做單側或是雙側, 以及淋巴結是否需廓清的問題, 我們在手術中將腫瘤送冰凍切片, 不幸的是, 連冰凍切片都無法判別良惡性, 但當我將腫瘤取下做檢視時, 我的臨床經驗又讓我對於惡性的可能少了許多. 而這種可能也在我們預期中, 也在術前與病人及家屬做了充分的討論.

最終, 根據病人家屬在事前計畫與術中討論, 決定只將甲狀腺腫瘤側之單邊甲狀腺切除 (保留該側副甲狀腺), 局部查看無異常淋巴結, 故不作淋巴結廓清. 結果果然是與穿刺 (FNAC)懷疑惡性背道而馳, 是良性腫瘤. 所以醫療的不準確性, 仍是我們應該注意的. 病人與我在聽聞不是癌症後, 都鬆了一口氣, 也很高興.