1970-01-01
某研究者拟分析不同医生对疾病判断的一致性，随机抽取100名患者的组织病理切片，分别请两位医生观看组织标本，判断研究对象是否患有疾病（是“1”，否“2”）。部分研究数据如图1。
图1 部分数据
在本研究中，研究者拟探讨两位医生对疾病判断的一致性，推荐使用 Cohen's kappa系数分析。一般来说，采用Cohen's kappa系数的研究设计需要满足以下5项假设：
假设1：判定结果是分类变量且互斥。如本研究中疾病的判定结果为“是”或“否”，属于分类变量，并且相互排斥。
假设2：要求进行观测变量配对，即不同观测者判定的对象相同。如本研究中，两位医生观看的是同一个病人的组织标本，编号统一。
假设3：每个观察对象可能被判定的结果种类相同。如本研究中每位研究对象都可能被判定为“患病”或“不患病”。
假设4：观测者之间相互独立。这要求不同观测者独立完成结果判定，相互不干扰。
假设5：由固定的两位观测者完成所有判定。如本研究中由两位医生分别观看100名患者的组织标本，中途不换人。
根据研究设计，我们认为本研究符合Cohen's kappa系数的5项假设，可以采用该分析方法进行一致性评价。
本研究采用Cohen's kappa系数分析两位医生对100位研究对象患病情况判断的一致性。结果显示，这两位医生都认为其中82位研究对象患病，8位研究对象未患病。但同时有6位研究对象被医生1认定未患病，而被医生2认定为患病；也有2位研究对象被医生1认定为患病，而被医生2认定为未患病。总的来说，这两位医生判断结果的Cohen's kappa系数为0.703，95% CI为0.511 - 0.895，P<0.001，具有中等强度一致性。
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