＜東京北EBM＞ベイズの定理

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＜東京北EBM＞ベイズの定理

• 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