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東京北総診

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脱エビハラ！10分でわかるEBM 2.0 ~TBGって？~

舛森悠

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東京北総診

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テキスト全文

#1.
EBM的診断ツールベイズの定理
#2.
診断診断とは可能性を上下する手続き除外
#3.
ベイズの定理 a c b 事前確率事後確率 a a+b 事前オッズ a b d c c+d ×尤度比 Likelihood Ratio(LR) 事後オッズ c d
#4.
尤度比 Likelihood Ratio(LR) 診断の可能性を何倍にするか満たすある検査の基準満たさず Sn:感度 Sp:特異度陽性尤度比（LR+） Sn 1-Sp 陰性尤度比（LR-） 1-Sn Sp
#5.
尤度比 Likelihood Ratio(LR) 診断の可能性を何倍にするか Sn 陽性尤度比（LR+）＝ 1-Sp 1-Sn 陰性尤度比（LR-）＝ Sp 例題：Sn 80, Sp 70 LR+=0.8/(1-0.7)=0.8/0.3=2.67 LR-=(1-0.8)/0.7=0.2/0.7=0.29
#6.
尤度比かなり否定 Likelihood Ratio(LR) 診断の可能性を何倍にするかちょっと否定 0.1 0.5 1 ちょっと診断かなり診断 5 10 脳梗塞に対して尿管結石に対して頭部CT陰性虫垂炎だという血尿陰性髄膜炎に対して Jolt accentuation陰性外科医の直感 ACSに対して両上肢の放散する胸痛＋
#7.
ベイズの定理 a c b 事前確率 30% a a+b 事前オッズ a b ×尤度比 LR+ 7, LR- 0.2 d 事後確率 c c+d 事後オッズ c d
#8.
ベイズの定理 30 70 210 事前確率 30% 30 30+70 事前オッズ 30 70 70 75% 事後確率 210 210+70 LR+ 7 ×尤度比 30×7 70 事後オッズ 210 70
#9.
ベイズの定理 30 70 6 70 事前確率 30% 30 30+70 事前オッズ 30 70 7.9% 事後確率 6 6+70 LR- 0.2 ×尤度比 30×0.2 70 事後オッズ 6 70

＜東京北EBM＞ベイズの定理

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2021/7/12 更新

2021/7/12

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東京北総診

公益社団法人地域医療振興協会東京北医療センター

概要

＜東京北EBM＞

EBM的な診断ツールといえばベイズの定理

診断推論ではSystem2に含まれますが，尤度比を知り臨床で優先順位をつけて所見を取ったり，その疾患を示唆する検査が陰性であっても残された可能性がどのくらいかを考える上では非常に有用です．

ベイズの定理を意識すると，診断で用いる指標は感度，特異度の単体ではなく，それが合わさった尤度比を使うことになります．

「どのくらいその病気っぽいの？」「どのくらい否定的なの？」という疑問に対して強い見方になってくれます．

ベイズの定理のおさらいです．

こちらの診療のTIPSページもお役立てください．

https://www.tokyokita-resident.jp/rollcabbage/

本スライドの対象者

医学生／研修医／専攻医

テキスト全文

#1.
EBM的診断ツールベイズの定理
#2.
診断診断とは可能性を上下する手続き除外
#3.
ベイズの定理 a c b 事前確率事後確率 a a+b 事前オッズ a b d c c+d ×尤度比 Likelihood Ratio(LR) 事後オッズ c d
#4.
尤度比 Likelihood Ratio(LR) 診断の可能性を何倍にするか満たすある検査の基準満たさず Sn:感度 Sp:特異度陽性尤度比（LR+） Sn 1-Sp 陰性尤度比（LR-） 1-Sn Sp
#5.
尤度比 Likelihood Ratio(LR) 診断の可能性を何倍にするか Sn 陽性尤度比（LR+）＝ 1-Sp 1-Sn 陰性尤度比（LR-）＝ Sp 例題：Sn 80, Sp 70 LR+=0.8/(1-0.7)=0.8/0.3=2.67 LR-=(1-0.8)/0.7=0.2/0.7=0.29
#6.
尤度比かなり否定 Likelihood Ratio(LR) 診断の可能性を何倍にするかちょっと否定 0.1 0.5 1 ちょっと診断かなり診断 5 10 脳梗塞に対して尿管結石に対して頭部CT陰性虫垂炎だという血尿陰性髄膜炎に対して Jolt accentuation陰性外科医の直感 ACSに対して両上肢の放散する胸痛＋
#7.
ベイズの定理 a c b 事前確率 30% a a+b 事前オッズ a b ×尤度比 LR+ 7, LR- 0.2 d 事後確率 c c+d 事後オッズ c d
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