Post-Test Probability Calculator

診断推論とベイズの定理

医療現場における診断は、0か1か（確実か不可能か）ではなく、常に「確率」的な推論の連続です。検査を行う前の患者の疾患確率（検査前確率）が、検査結果（陽性または陰性）によってどのように変化するか（検査後確率）を計算することは、EBM（Evidence-Based Medicine：根拠に基づく医療）の核心です。

感度と特異度

• 感度 (Sensitivity): 病気がある人を正しく「陽性」と判定する確率。
  感度が高い検査で陰性が出れば、病気の可能性を強く否定できます（SnNOut: Sensitivity, Negative, Rule Out）。
• 特異度 (Specificity): 病気がない人を正しく「陰性」と判定する確率。
  特異度が高い検査で陽性が出れば、病気である可能性を強く肯定できます（SpPin: Specificity, Positive, Rule In）。

尤度比 (Likelihood Ratio)

検査の性能を統合した指標であり、検査前確率（オッズ）を検査後確率（オッズ）に変換する係数です。

• 陽性尤度比 (LR+): 感度 / (1 - 特異度)。通常、10以上あれば確定診断に強力に役立ちます。
• 陰性尤度比 (LR-): (1 - 感度) / 特異度。通常、0.1以下あれば除外診断に強力に役立ちます。

計算の仕組み

この計算機は以下のステップで計算しています（ファガンノモグラムの原理）。

1. 検査前オッズ ＝ 確率 / (1 - 確率)
2. 検査後オッズ ＝ 検査前オッズ × 尤度比
3. 検査後確率 ＝ 検査後オッズ / (1 + 検査後オッズ)