阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）是指在疾病筛查或诊断测试中，当检测结果为阳性时，受试者确实患有该疾病的概率。PPV的高低受到多个因素的影响：
1. 疾病的流行率：这是指某一特定时间内，在某个特定人群中某疾病存在的比例。如果一种疾病的流行率高，则其阳性预测值也相对较高。因为当疾病普遍存在于人群时，检测结果为阳性的个体更有可能真正患病。
2. 测试的敏感性：敏感性是指测试正确识别出实际患有该病的人的能力（即真阳性率）。一个高度敏感的测试可以减少假阴性的情况，但并不直接影响PPV；不过，在低流行率情况下，高敏感度有助于提高PPV。
3. 测试的特异性：特异性指的是检测能够准确地排除未患病者的能力（即真阴性率）。具有较高特异性的测试能有效地降低假阳性结果的数量。在疾病罕见的情况下，特异性对PPV的影响尤为显著，因为此时假阳性的数量会相对较多。
4. 人群特征：不同的人群可能有不同的风险因素和背景条件，这些都会影响到疾病的流行率以及检测的准确度。例如，在高风险群体中进行测试时，阳性预测值通常较高；而在低风险或一般人群中，则可能会较低。
5. 测试标准与阈值设定：不同的疾病或同一种疾病的不同时期可能需要采用不同的诊断标准和判定阈值，这也会对PPV产生影响。一般来说，如果将检测的阳性判断标准设置得更严格（即提高阈值），可以增加特异性从而提升PPV；反之，则可能导致更多的假阳性结果。

综上所述，阳性预测值受到疾病流行率、测试敏感性和特异性、人群特征以及测试标准与阈值设定等多方面因素的影响。在实际应用中，需要综合考虑这些因素来评估和解释检测结果的意义。