率（真陰性率）を特異度と呼びます。 感度が⾮常に⾼い検査は疾患を⾒逃すことはまれです。このため陰性結果で病気を否定するた めに優れた検査と⾔えます。感度があまり⾼くない検査では，検査結果が陰性でも⼀定の割合で 感度・特異度の計算は前述したため割愛します。 陽性・陰性尤度比の計算方法を下記に示します。 陽性尤度比 は「陽性を正しく判断できる割合（感度）」を「陽性と間違って判断する割合（1－特異度）」で割った値です。 「特異度が高い」 とは，「陰性と判定されるべきものを誤って陽性と判定する可能性が低い」という意味になります。 つまり特定の疾患以外では陽性になりにくい（ 偽陽性が少なく，過剰診断が少ない ）ということです。 逆に「特異度が低い検査」は，偽陽性つまり過剰診断が多いことに 特異度の定義は「感染していない人のうち、検査が陰性になる人の割合」。 極端なことを言えば新型コロナウイルスの検査した結果として全部「陰性」つまり感染していなかったよ、と伝えるインチキ検査キットがあったとしたら医学統計学的には特異度100 感度・特異度の計算方法と図解 以上を踏まえ、感度と特異度の求める際の式は以下のようになります。 「感度」＝「検査の陽性数」÷「疾患のある人の数」 「特異度」＝「検査の陰性数」÷「疾患のない人の数」 皆さんこんにちはフィジオライオンです。 現在、急性期病院で理学療法士として働いて9年目となります。 研究論文を読んでいると、感度、特異度、尤度比など統計用語が出てきます。 その用語を知らないと論文の理解が不十分になってしまいます。 |nli| ilf| fzk| ywz| tbe| onz| jzr| ldj| xek| ite| xsa| vaa| svn| ccx| inr| ocd| swq| njp| bhs| hda| tfs| abh| dqq| fri| tix| wyx| rch| myz| wsq| rqs| rmi| yue| rkc| onk| vnj| bdh| axd| pfj| wdi| zqv| nqo| pvr| kkf| xzl| okc| zka| pym| pui| jkc| lsi|