作者：
西杜尔·拉赫曼——儿科医生、普通精神科医生、儿童精神科医生；宾夕法尼亚州匹兹堡市
贝迪尔汉·塔尔汉——儿科医生、儿科重症监护专家、儿童神经科医生；纽约州锡拉丘兹市
首先，让我们从流行病学数据说起。下表列出了精神病学中四种常见疾病的普通人群终身患病率。
| 条件 | 估计的终身患病率 |
| 精神分裂症 | 0.3%–0.7% |
| 精神分裂情感性障碍 | ~0.3% |
| I型双相情感障碍 | 0.6% |
| 双相情感障碍Ⅱ型 | 0.4% |
我们将根据不同的条件，将贝叶斯定理应用于终身患病率。
对于关注表格中基准利率的任何人：
目前尚无任何精神卫生机构针对这些疾病得出过严谨、方法学上可靠的终身患病率估计值，且迄今为止也无人发表过此类研究。
当缺乏针对特定环境且方法学上可靠的终身患病率数据时——而精神科住院病房、住院治疗项目、强化门诊治疗（IOP）、部分住院治疗（PHP）或门诊诊所确实缺乏此类数据——唯一站得住脚的先验[概率]就是普通人群的终身患病率。除此之外的一切，都不过是披着“临床直觉”外衣的臆测。
开头表格中的总人口数据并非随意估算。这些数据来源于：
• 代表性抽样
• 结构化诊断访谈
• 方法学中纳入了医学排除标准
• 针对诊断漂移的纵向校正
这就是黄金标准。除此之外的一切，不过是伪装成真实流行病学的研究，实则充斥着选择偏倚、转诊偏倚和诊断惯性。 临床医生常对此提出异议，因为在急症环境中，普通人群的基础发病率“感觉不对”。但贝叶斯定理并不在乎这种直觉；这并非对临床医生的批评——而是数学概率的固有特性。如果你没有经过严谨推导的、针对特定场景的患病率数据，就不能自行杜撰。我们必须以现有最佳数据为依据。
我还常提醒临床医生：排除性诊断要求医生排除医学原因及相关因素，但在被诊断为精神分裂症、分裂情感性障碍、I型双相情感障碍和II型双相情感障碍的成人患者中，这种情况却很少发生。无数患者未能接受那些本可提高诊断者诊断敏感性和特异性的检查（例如血液检查、尿液检查、头部影像学检查、脑脊液检查等）。 有时甚至连简单的药物筛查都未进行。若未实际进行排除性检查，我们便无法确立排除性诊断。
一旦我们承认医学排除性检查很少被执行，接下来的问题便是：即使临床医生的诊断毫无差错，数学上又能允许什么呢？如果我们暂时搁置医学排除性检查不足这一现实问题，单凭数学本身仍会限制诊断的可能性。
试想一个幻想世界，在这个世界里，精神科医生对精神分裂情感障碍的敏感度和特异度都接近完美（均为99%）。阳性预测值（PPV）是指检测结果为“阳性”的人实际上患有该疾病的概率。PPV是唯一能回答以下问题的数值：“如果我做出这一诊断，它正确的可能性有多大？”
下图中的“精神科医生评估”即为“诊断测试”。 在我们的假想情境中，即使针对精神分裂情感障碍的评估具有近乎完美的敏感度和特异度（99/99），其阳性预测值（PPV）也仅为23%。由于阳性预测值为23%，剩余的77%即为假阳性， 亦即误诊。因此，即便是在这种假想情境下，低基线率的重压仍会使其崩塌。
现在设想一种虽不那么离奇，但在现实世界中仍极不可能发生的情景：针对精神分裂情感性障碍的评估，其敏感度为90%，特异度为90%：
在此情况下，阳性预测值仅为2.6%，因此97.4%的“阳性”评估结果属于假阳性（即对该疾病的误诊）。
接下来，我们考虑在多次独立评估过程中，灵敏度和特异性更切合实际（但依然颇具挑战性）的数值。 临床医生常认为多次评估会“累积”出更高的确定性，但数学计算并不支持这一观点。对于一种基础发病率为0.3%的疾病（例如情感性精神分裂症），即使经过5次独立且结果均为阳性的评估，且每次评估的敏感度和特异度均为70%，最终的阳性预测值也仅约为17%。因此，其中83%属于假阳性（误诊）。
17%的阳性预测值实际上是此处的最佳情况，且仅在假设存在统计学独立性的理想条件下成立。现实情况下的阳性预测值甚至更低。单个临床医生 无法进行数学意义上的独立评估，而共享患者信息的临床医生同样无法进行数学意义上的独立评估。从数学角度来看，相关性总是会降低阳性预测值，绝不会提高它。相关性会降低阳性预测值，因为共享的信息会放大共同的错误。
无论如何，我们根本无法超越数学的精确性。由于没有任何精神科医生、精神科执业护士或心理学家等在评估中能真正达到90%至99%的敏感度和特异度，且他们进行的评估并非数学上相互独立的连续评估，因此精神病学中绝大多数低基线率的诊断都是假阳性 ——即误诊。 我们可以针对上表中的任何一种疾病重复这些计算。上述所有计算均可通过任何贝叶斯计算器轻松复现。以下是我使用的计算器：https://www.mdcalc.com/calc/3993/basic-statistics-calc
故事的启示： 某种疾病的低基线发病率会严重削弱任何用于“诊断”该疾病的检测或评估的阳性预测值，尤其是在精神病学领域，其敏感性和特异性会受到多种现实因素的限制。 开篇表格中的每种疾病，其基线发病率都低到足以导致阳性预测值（PPV）的崩溃。当基线发病率如此之低时，无论多少临床经验、直觉或反复检查都无法挽救阳性预测值。遗憾的是，这种数学规律的崩溃是可预见的。精神科的误诊并非道德上的失败——对于基线发病率低的疾病而言，这是一种数学上的必然，除非我们改变诊断方式。
让精神病学回归医学。