感度

2024年3月26日

カットオフ値とは、病気にかかっている人とそうでない人を判定する境目の検査の値です。前回も示しましたが、検査値と病気の有無とが図のような分布をとっている場合、どこにカットオフ値を設定するかが大切です。簡単に […]

2024年3月21日

前編では、ROCもAUCも説明しませんでしたが、図３で説明したとおり、検査値のどこに線を引くかで感度と特異度が変化することは理解していただけたかと思います。この変化をグラフにすることができます。〇　横軸に偽陽性 […]

2024年3月19日

検査の有効性に関する論文を読んでいると、図１のようなグラフを見ることがあるでしょう。（下手くそな図ですみません）図１では、左側が病気Xでない人の検査結果、右側が病気Xの人の検査結果で、縦軸が検査の値のよ […]

2024年3月14日

ここまでいくつもの指標が出てきましたので、整理しておきましょう。感度＝A／(A＋C)＝真陽性率病気Xの人の中で、検査で陽性になった人の割合。陽性の尤度になります。特異度＝D／(B＋D)＝真陰性率 […]

2024年3月12日

陽性尤度比は、病気の人が健康な人と比べてどのくらい検査結果が陽性となりやすいかを表していました。当然、感度・特異度が高いほど、陽性尤度比が高くなり、陰性尤度比は低くなります。では、実際に計算してみましょう。陽性尤度比 […]

2024年3月7日

　ここまで、感度と特異度、陽性的中率を説明してきました。陽性的中率は母集団の分布によって変化することも理解していただけたかと思います。医療統計の教科書では、次に「陽性尤度比」という用語が出てきます。「尤度」の読み方が […]

2024年3月5日

　検査結果が陽性のときに本当に病気であること、陰性のときは病気でないこと、それぞれをどれだけ正しく判定出来るかは重要なポイントです。この指標が的中率です。定義は簡単で、以下のようになります。〇　陽 […]

2024年2月27日

　日常的に検査キットが使われています。インフルエンザやコロナの感染は基本的には抗原検査キットによって判定されます。血液検査や尿検査の結果から、このマーカーが陽性だとか、ある病気が疑われるから精密検査を受けなさいとか、 […]