影响筛检试验的阳性预测值的主要因素是

这道题目考察的是影响筛检试验阳性预测值的主要因素。阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）是指在所有筛检结果为阳性的个体中，实际患病的比例。理解这一概念的关键在于认识到影响阳性预测值的因素。
### 各个选项解析：
- **A: 受检人数**
受检人数的增加可能会影响筛检的结果，但它并不是直接影响阳性预测值的主要因素。阳性预测值更多地依赖于疾病的实际发生率和筛检的准确性。
- **B: 灵敏度**
灵敏度（Sensitivity）是指筛检试验正确识别出患病个体的能力。虽然灵敏度高可以减少假阴性（即实际患病但筛检结果为阴性）的数量，但它并不直接影响阳性预测值的计算。
- **C: 特异度**
特异度（Specificity）是指筛检试验正确识别出健康个体的能力。特异度高可以减少假阳性（即实际健康但筛检结果为阳性）的数量，但同样，它并不直接影响阳性预测值。
- **D: 患病率**
患病率（Prevalence）是指在特定人群中，某种疾病的实际发生比例。患病率是影响阳性预测值的最主要因素，因为它直接关系到在筛检结果为阳性的个体中，实际患病的比例。患病率越高，阳性预测值通常也会越高，反之亦然。
- **E: 以上都不是**
这个选项显然不正确，因为我们已经分析了其他选项。
### 正确答案：D（患病率）
### 深入理解：
为了更好地理解阳性预测值及其影响因素，我们可以用一个生动的例子来说明：
假设我们在一个小镇上进行一种疾病的筛检，镇上有1000人，其中有100人实际患病（患病率为10%）。假设我们的筛检试验灵敏度为90%（即90%的患病者会被正确识别为阳性），特异度为80%（即80%的健康者会被正确识别为阴性）。
1. **计算阳性预测值**：
- 实际患病者：100人
- 筛检阳性者：90人（90%的100人）
- 假阳性者：180人（1000人 - 100人 = 900人，80%的900人 = 720人，720人中有20%是假的，即180人）
现在我们计算阳性预测值：
\[
PPV = \frac{真正阳性}{真正阳性 + 假阳性} = \frac{90}{90 + 180} = \frac{90}{270} \approx 33.33\%
\]
2. **如果患病率提高**：
假设镇上有200人患病（患病率提高到20%），那么：
- 筛检阳性者：180人（90%的200人）
- 假阳性者：180人（特异度不变）
新的阳性预测值：
\[
PPV = \frac{180}{180 + 180} = \frac{180}{360} = 50\%
\]