＜東京北EBM＞ベイズの定理

＜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/

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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