目的：灵敏度和特异度是评价诊断试剂的基本指标。传统方法对灵敏度和特异度的估计必须具有金标准，但是在实际应用中经常存在无金标准的情况，或者由于价格昂贵、具有创伤性等原因使得金标准试验难以实施。本研究应用贝叶斯原理，结合具有一个或者两个对照诊断试验，介绍在无金标准情况下对无先验信息的诊断试验其灵敏度和特异度的估计方法，通过模拟试验验证模型的有效性，并探讨模型的适用范围。　　 无金标准情况下，几种估计诊断试验灵敏度和特异度的方法，包括填充法、校正法、验证法和参考标准法等；无金标准情况下估测诊断试验灵敏度与特异度的贝叶斯方法及几种贝叶斯模型，包括相关模型、独立模型，一个对照模型，两个对照模型，以及一个样本群，及两个样本群模型；通过模拟实验验证各个模型的有效性、特点和适用性，探讨模型中不同参数对模型估测效果的影响。　　 方法：本研究分别使用一个对照诊断试验和两个对照诊断试验，一个样本群及两个样本群，并考虑了对照诊断试验之间以及对照诊断试验与待测诊断试验之间诊断结果存在条件独立和条件相关的情况，在不同的情况下根据贝叶斯原理分别构建贝叶斯模型对参数进行估计。研究中假定待测诊断试验灵敏度和特异度的先验信息均为0，将各个参数的先验信息转化为Beta分布，结合试验数据以及贝叶斯模型，利用Gibbs抽样实现对待测诊断试验灵敏度和特异度估计值及后验分布的估计。本研究使用SAS软件调用WinBugs1.4软件，在各个贝叶斯模型中设定不同参数，通过大量模拟实验验证贝叶斯模型估计参数的有效性，各个模型的适用性以及参数对模型的影响。　　 结果：　　 1.无金标准情况下，根据贝叶斯理论提供几个估计诊断试验灵敏度和特异度的贝叶斯模型，通过模拟实验验证了在参数先验信息较准确条件下，各个模型均能够有效地估计待测参数。　　 2.模拟实验结果显示在参数先验信息较准确的条件下，设置一个对照诊断试验和二个对照诊断试验运用本文阐述的方法均能较准确地估测参数。另外，在相同条件下，二个对照组模型优于一个对照组模型的参数估计效果；在两个样本群情况下(阳性百分比不同)，二个样本群模型估测参数的效果优于一个样本群模型，提供的信息量越多，估测的结果越接近真实情况。　　 3.贝叶斯模型分条件独立和条件相关两种模型。模拟实验结果显示，当两个诊断试验存在条件相关时应使用条件相关模型，否则估计结果大于真实情况；当两个诊断试验结果相互独立时应使用独立模型，否则估测结略小于真实情况。　　 4.模拟试验结果显示，阳性百分比对估测结果有一定影响。当阳性百分比真值在0.1到0.5范围内由小变大时，估计范围均能包括真值，但是灵敏度估计范围明显变宽，特异度的估计结果变化不大。并且，阳性百分比的先验信息对估计结果有一定的影响，当阳性百分比先验信息偏离真值在一定范围内时，虽然估计范围仍能包括设定真值，但灵敏度估测效果明显不如特异度。　　 5.模拟试验结果显示，对照组灵敏度和特异度的先验信息对估计结果有一定的影响。单个对照组模型中，若对照组灵敏度与特异度的先验信息偏离真值，但保持在一定范围内，则模型仍然能较准确地估计待测参数，估计范围大部分能包含真值；若偏离真值超过一定范围，则模型参数估计效果不够理想。同时，对照组特异度的先验信息对模型估计结果的影响较大，只要对照组特异度先验信息较准确，即使灵敏度所给信息不够准确，单个对照组贝叶斯模型仍能获得较好的估计效果。　　 结论：贝叶斯模型可以对无金标准情况下无先验信息的诊断试验其灵敏度与特异度进行有效的估计。只要给出较为准确的先验信息，所选用的对照组诊断试验有较高的灵敏度和特异度，则就能够对试验组做出客观的评价。