Editverse無料計算機
尤度比とフェイガンノモグラム計算ツール
感度と特異度、または2×2表をLR+とLR-に変換し、Faganノモグラム上で検査前確率を検査後確率に変換します。カウントを入力すると95%信頼区間が無料で表示されます。
簡単な言葉で言うと
検査結果が陽性か陰性かだけでは、病気の可能性は分かりません。その可能性は、検査前の病気の発症確率によって決まります。尤度比（LR）は、検査結果によってその発症確率がどれだけ変化するかを示します。LR+が1より大きい場合は発症確率が高くなり、LR-が1より小さい場合は発症確率が低くなります。
検査結果と事前確率を入力してください。この計算ツールは、陽性結果が出た場合と陰性結果が出た場合の事後確率を算出し、事前確率から事後確率への推移を示すファガン・ノモグラムを描画します。
尤度比計算機を使用するタイミング
検査の精度を報告した研究と、検査前確率が異なる患者または集団に対して診断検査の結果を解釈する必要がある場合に使用します。感度と特異度は検査の特性を示すものであり、特定の人が病気である確率を示すものではありません。尤度比は、感度と特異度の両方を組み合わせ、あらゆる検査前確率に適用できるため、このギャップを埋めることができます。
文章作成にも役立ちます。診断精度に関する論文、系統的レビュー、臨床教育事例を作成する場合、LR+とLR-を信頼区間とともに報告し、結果が有病率の範囲全体にわたって確率をどのように変化させるかを示すことができます。信頼区間を取得するには2×2表を入力するか、感度と特異度、または既知のLR値を入力して点推定値を取得してください。
tp <- {tp}; fp <- {fp}; fn <- {fn}; tn <- {tn}; pretest <- {pretest} # 事前テスト確率、% if (any(c(tp, fp, fn, tn) == 0)) { tp <- tp + .5; fp <- fp + .5; fn <- fn + .5; tn <- tn + .5 } # ゼロセル補正 sens <- tp/(tp+fn); spec <- tn/(tn+fp) # 代わりにsens/specから: sens <- {sens}/100; spec <- {spec}/100 lrp <- sens/(1-spec); lrn <- (1-sens)/spec # 代わりにLRから: lrp <- {lrp}; lrn <- {lrn} se_p <- sqrt(1/tp - 1/(tp+fn) + 1/fp - 1/(fp+tn)); se_n <- sqrt(1/fn - 1/(tp+fn) + 1/tn - 1/(fp+tn)) ci <- function(l, se) exp(log(l) + c(-1, 1) * qnorm(0.975) * se) odds <- (pretest/100) / (1 - pretest/100) post <- function(l) { o <- odds * l; 100 * o / (1 + o) } list(LRplus = c(lrp, ci(lrp, se_p)), LRminus = c(lrn, ci(lrn, se_n)), post_positive = post(lrp), post_negative = post(lrn))ユーザーガイド
使用方法：検査結果を事後確率に変換するには、感度/特異度、2×2表、または公表されている尤度比を入力し、事前確率を設定して、表またはFaganノモグラムから答えを読み取ります。
前提条件。感度と特異度は、お客様の環境に適用可能です。事前確率は現実的です（有病率または臨床的推定値）。結果は二値です。2×2のカウントでは、信頼区間は対数法（Simel 1991）を使用します。この方法は、十分なセルカウントがあることを前提としています。いずれかのセルがゼロの場合、LRとCIを計算する前にすべてのセルに0.5が加算されます（連続性補正）。その旨はページに記載されています。
よくある間違い。相関のある検査の尤度比を、独立した検査であるかのように連鎖させてはいけません。感度と特異度をパーセンテージで入力して得られた尤度比には信頼区間がありません（カウントが必要です）。特異度が100%の場合、LR+は無限大になります。カウントモードでは、0.5の補正により、有限ではあるものの非常に広い区間値が得られます。
実例
上記の「サンプルデータを読み込む」をクリックし、「分析を実行」をクリックすると、このテストの図、数式、解釈を含む完全な結果が表示されます。
参考情報
- Fagan TJ. ベイズの定理のノモグラム。N Engl J Med. 1975;293(5):257.
- Simel DL、Samsa GP、Matchar DB。信頼度付き尤度比：診断検査研究のためのサンプルサイズ推定。J Clin Epidemiol. 1991;44(8):763-770。
- Deeks JJ、Altman DG。診断検査4：尤度比。BMJ。2004;329(7458):168-169。
実例
80件の真陽性、20件の偽陽性、15件の偽陰性、85件の真陰性を含む2×2の表を考えます。感度は84.21%、特異度は80.95%です。LR+は4.42（95%信頼区間2.95～6.62）、LR-は0.195（95%信頼区間0.12～0.31）です。
事前確率が20%（事前オッズ0.25）の場合、陽性結果が出れば事後確率は52.5%となり、32.5パーセントポイント上昇します。陰性結果が出れば4.65%となり、15.35ポイント低下します。他の事前確率で同じ検査を行った場合、事後値は異なります。
- 検査前陽性率1％：陽性後4.27％、陰性後0.20％。
- 検査前陽性率5％：陽性後18.88％、陰性後1.02％。
- 検査前陽性率10％：陽性後32.94％、陰性後2.12％。
- 検査前陽性率50％：陽性後81.55％、陰性後16.32％。
2つ目の例では、ゼロセルルールを示します。真陽性が25、偽陽性が0、偽陰性が5、真陰性が70の場合、LR+は無限大になります。計算機は計算前にすべてのセルに0.5を加算するため、LR+は116.81（95%信頼区間7.34～1858.24）、LR-は0.18（95%信頼区間0.08～0.38）となります。事前確率が10%の場合、陽性の場合には92.85%、陰性の場合には1.95%となります。非常に広い区間は、正直なメッセージです。補正は慣例であり、偽陽性の観測値が非常に少ないため、データからLR+を特定することはできません。感度と特異度は補正なしで表示されます。
確認すべき前提条件
- これらのLRはあなたの患者に適用されます。 LR（紹介患者数）は、医療現場や疾患の種類を問わず一定であるとみなされがちです。しかし実際には、症例構成によって変動する可能性があり、専門医への紹介患者群におけるLRが、プライマリケアにおいては必ずしも当てはまらない場合があります。
- 事前確率は妥当である。 事後テストの結果は、入力値の精度に依存します。計算機は、事前テスト値の不確実性を解答に反映しません。
- テストは独立している。 尤度比を乗算によって連鎖させる方法は、疾患の状態を条件として、検査が条件付きで独立していることを前提としています。同じ特徴を調べる2つの画像診断法など、相関のある検査は、複合的な効果を過大評価することになります。
- 基準となる標準は健全である。 参照標準の誤差は、感度、特異度、ひいては両方の尤度比にバイアスをもたらします。
- 間隔は概算値です。 95%信頼区間は対数法を用いて計算され、カウントを入力した場合にのみ利用可能です。セルの値が小さい場合は近似値となります。
よくある間違い
LR+を確率として扱う
LR+が4.42だからといって、4.42%の確率という意味ではありません。これは検査前のオッズを乗算したものです。確率をオッズに変換し、乗算してから元の値に戻すか、ノモグラムに計算を任せましょう。
確率にLRを掛ける
この乗算は確率ではなくオッズに基づいて行われます。事前確率が20%の場合、オッズは0.25であり、4.42を掛けると52.5%に相当するオッズが得られます。これは、20%を直接スケーリングして計算した確率とは異なります。
有病率を無視する
同じLR+値でも、事前確率1%は4.27%に、事前確率50%は81.55%に上昇する。陽性結果が必ずしもあらゆる状況で同じように説得力を持つとは限らない。
ゼロセルの結果を正確と読み取る
セルがゼロの場合、0.5の補正によりLRは有限になりますが、信頼区間が非常に広くなります。信頼区間を報告し、点推定値のみを引用することは避けてください。
連鎖相関テスト
情報を共有する検定の尤度比を掛け合わせると、証拠が二重にカウントされます。結合する前に独立性を確認してください。
よくある質問
尤度比とは何ですか？
LR+は感度を（1－特異度）で割った値です。LR-は（1－感度）を特異度で割った値です。それぞれ、疾患のある人とない人における結果の発生頻度を比較します。
フェイガン・ノモグラムはどのように読み取るのですか？
左軸に事前確率を、中央軸に尤度比（LR）をマークします。両方の軸を通る直線は、右軸の事後確率に到達します。計算機は、LR+とLR-それぞれについて1本の直線を描画します。
大型LRとはどのようなものですか？
この計算機は一般的な閾値を用いて判定を行います。LR+が10以上、またはLR-が0.1未満の場合は大きな変化を示します。LR+が5～10、LR-が0.1～0.2の場合は中程度の変化です。LR+が2～5、LR-が0.2～0.5の場合は小さな変化です。1に近い値は変化が最小限であることを示します。
電卓はなぜ表に0.5を加えるのですか？
いずれかのセルがゼロの場合、LR+ または LR- は未定義または無限大になります。4 つのセルすべてに 0.5 を加えるのは、標準的な連続性補正です。これは LR とその区間にのみ適用され、結果に表示されます。
カウントの代わりに感度と特異度を入力することはできますか？
はい。LR+、LR-、および事後確率の点推定値は得られますが、信頼区間は得られません。信頼区間を求めるにはセル数が必要だからです。
これは臨床的な判断に取って代わるものなのか？
いいえ。これは検査結果の解釈を支援するものです。検査前確率と尤度比の適用可能性は、臨床医または研究者の判断に委ねられます。
関連する電卓
ROC曲線およびAUC計算機、診断精度計算機、感度、特異度、予測値、有病率計算機、信頼区間計算機、オッズ比および相対リスク計算機
参考情報
- Fagan TJ. 書簡：ベイズの定理のノモグラム。N Engl J Med. 1975. PMID 1143310
- Deeks JJ、Altman DG。診断検査4：尤度比。BMJ。2004年。 PMID 15258077
- Jaeschke R、Guyatt GH、Sackett DL。医学文献のユーザーガイド。III. 診断検査に関する記事の使い方。B. 結果はどうなっているのか、そして患者のケアに役立つのか？ JAMA。1994年。 PMID 8309035
- Simel DL、Samsa GP、Matchar DB。信頼度付き尤度比：診断検査研究のためのサンプルサイズ推定。J Clin Epidemiol. 1991。 PMID 1941027
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