テスト前の確率を知らずにテストの結果を解釈することはできません。
私たちは皆、スクリーニングテストについて同じ講義を聞いたことがあると確信しています。 私たちは皆、低リスク集団で一見優れたテストを適用したことに起因する奇妙な数字に驚いていると確信しています。 私は私達がすべて私達が人の妊娠検査を使用するべきではないことを知っていることを確かめる。
しかし、これらの教室の例は、忙しい緊急シフトを働くときにあまりにも簡単に忘れられています。 私たちは1時間ごとに何百ものテストを注文しています（各ラボテストを別々に検討する場合）、各テストでベイズの式に苦労する時間がありません。
ほとんどの場合、我々はによって取得します。 数学は認められずにうまくいくか、またはベイズの説明が間違っていることを正式に認めずにテスト結果（誤った白血球数など）を無視します。 しかし、時には私たちはこれを信じられないほど間違っています。 時々これは私達の患者を傷つける。
だから、注意することが重要です：あなたはテスト前の確率を知らなくてもテスト結果を解釈することはできません。
一例：スクリーニングテスト
このプリンシパルの最も驚くべき結果はスクリーニングから来ています。 Jonathan Howardの優れた教科書「Cognitive Errors and Diagnostic Misters」から抜粋した理論的な例を使用します：（Howard2019）
乳がんの症例を見逃すことはありませんが（100％敏感です）、健康な女性の5％（95％特異的です）で偽陽性の読み取りをもたらす新しいCTスキャンを想像してみてください。 それは素晴らしいテストです–私たちが使用するほとんどのものよりも正確です。 スクリーニングプロトコルの一環として、乳がんを早期に検出するために使用したいと考えています。 50歳未満の女性では、乳がんの割合は1,000人に1人です。 ロビン、45歳の女性は、肯定的なテストを持っている場合、彼女は癌を持っている可能性は何ですか？ （自分自身をテストする–今推測をする）。
ロビンは癌の可能性がかなり高いようです。 結局のところ、非常に正確なテストは、彼女が癌を持っていると言います。 しかし、数学をやってみましょう。 1,000人の女性のサンプルでは、1人が癌を患っていると予想されます。 CTは完璧であり、癌を持つ一人の女性を識別します。 しかし、5％の偽陽性率は、1000人の女性のこのグループのうち、50人が偽陽性の結果を与えられることを意味します。 51の肯定的なテストおよび癌の1つの本当のケースだけがあります。 したがって、Ct陽性にもかかわらず、ロビンの癌を有する可能性は、1/51、または約2％である。
非常に正確なテストで肯定的な結果、そして患者が病気を持っている可能性はまだ2％しかありませんか？!
テスト結果、特にCTsやMriのようなハイテクテストの結果は、あまりにも頻繁に完璧として扱われます。 私たちは単に結果を”診断”として受け入れますが、ロビンのケースは私たちのテストの誤謬の優れたリマインダーです。 CTが99％特異的であったとしても、テスト後の確率は依然として10％に過ぎない。 それは驚くべきことです。 私たちは、正確なテストが正しいよりも頻繁に間違っていることを期待していません。
あなたは1,000の1が非常に低いテスト前確率であると主張するかもしれません。 救急医療では、私たちは病気のより高いベースライン発生率を持つ症候性患者の世話をしています。 （残念ながら、ストレステストの使用を考慮すると、この仮定は間違っていると思います。）そのため、フォローアップの例はさらに興味深いと思います。 同じCTを70歳の女性に適用したとしますが、その女性は10％の事前検査確率を持っています。 1,000人の患者のグループでは、今100人の患者が乳癌を持ち、CTはそれらすべてを識別します。 900人の健康な女性のうち、45人が陽性のCTsを持つことになります。 結果ははるかに優れています。 あなたが陽性のCTを持っている場合、あなたは癌を持っているの69％（100/145）のチャンスを持っています。 しかし、適度なテスト前の確率と非常に正確なテスト（救急医療で使用するほとんどのものよりもはるかに優れている）のシナリオであっても、これが偽
これは救急医療にどのように適用されますか？
テストは、テスト前の確率を考慮した後に解釈される（またはより良い順序付けられる）必要があります。
よく”大漁”の話を聞いています。 CTPAを注文した医師のうち、患者はPEおよびPERC陰性のリスクが低いにもかかわらず。 低いと見よ、CTは陽性である。 医者はこの偉大なセーブについて広く自慢しています。 住民はPERCルールの誤謬について教えられ、最終的にはより多くのCTsが注文されます。
あなたはおそらくこれが起こっている場所を見ることができます。 その計算をしましょう。 適切な患者がPERCスコアによって除外された後、彼女はPEの約1.4％のチャンスを持っています。 (Kline2004)CT肺血管造影はかなり良い検査ですが、以前に放射線科医が最終的な検査についてしばしば同意しないことを示すデータについて議論しました。 （Miller2015）私たちが持っている最良のデータは、おそらく伝統的な肺血管造影と比較したときにCTPAが83％の感度と96％の特異性を有することを見出したPIOPED II （Stein2006）CT技術はPIOPED研究以来変化しているため、感度はほぼ確実に優れています（しかし、現代の推定値を見つけるのは非常に苦労しました）。 私たちの計算のために、私はちょうど95％の感度を仮定します。
したがって、EDで見られる低リスクPERC陰性患者1000人ごとに、14人のPEsが存在することになる。 CTはこれらの13人の患者の14をつかまえる。 残りの986人の患者では、CTは39で誤って陽性になります。 したがって、CTは52人の全患者で陽性であるが、これらの患者のうち13人（25％）のみが実際にPEを有する。
だから、同僚が低リスク、PERC陰性患者でPEを見つけることについて自慢するとき、彼らは間違っている75％の可能性があります。 患者が不必要な抗凝固剤を与えられた可能性は75％である。 CTが偽陽性であったにもかかわらず、患者が残りの人生のために胸の痛みや息切れや息のために救急部門に急いで、より多くの検査（および潜在的に 言い換えれば、我々はこの患者を傷つけている75％のチャンスがあります。
テスト前の確率を知らずにテストの結果を解釈することはできません。
これは私たちのすべてのテストに当てはまります。 CT、血球数、x線、またはECGを発注しているかどうか。 テスト前の確率を知らなくても、テストの結果を解釈することはできません。 そうしようとすると、あなたの患者を傷つけるでしょう。
Howard,J.(2018). 認知エラーと診断ミス。 ：シュプリンガー-インターナショナル-パブリッシング
Kline JA,Mitchell AM,Kabrhel C,Richman PB,Courtney DM. 肺塞栓症の疑いのある救急科患者における不必要な診断検査を防止するための臨床基準。 血栓症およびhaemostasisのジャーナル:JTH。 2004; 2(8):1247-55.
Miller WT,Marinari LA,Barbosa E,et al. 小さな肺動脈欠損は、肺塞栓症の信頼できる指標ではない。 アン-アム-トーラック(Ann Am Thorac 2015. PMID:25961445
Stein PD,Fowler SE,Goodman LR,et al. 急性肺塞栓症のためのMultidetectorコンピュータ断層撮影。 医学のニューイングランドジャーナル。 2006; 354(22):2317-27.
写真：Crissy Jarvis On Unsplash