同じ検査でも「陽性」の重みが変わる―有病率に揺れる適中度、揺れない感度・特異度

問われていること

検査の性能を表す指標には、「検査そのものに固有の値」と「検査を受ける集団の性質によって変わる値」がある。検査前確率（事前確率）とは、検査を行う前の時点でその人が疾患をもっている確率であり、集団でみれば有病率に相当する。これが変わると値が変わる指標はどれかが問われている。

2×2表で考える

疾患あり・なしと検査陽性・陰性で、真陽性（a）、偽陽性（b）、偽陰性（c）、真陰性（d）に分ける。 ・感度＝a/(a+c)：疾患ありの人の中で陽性となる割合（疾患ありの列だけで計算） ・特異度＝d/(b+d)：疾患なしの人の中で陰性となる割合（疾患なしの列だけで計算） ・陽性反応適中度＝a/(a+b)：陽性と出た人の中で本当に疾患がある割合（陽性の行で計算） ・陰性反応適中度＝d/(c+d)：陰性と出た人の中で本当に疾患がない割合（陰性の行で計算） 感度・特異度は「疾患あり」「疾患なし」それぞれの集団の内部で計算されるため、両群の人数比（＝有病率）が変わっても値は変わらない。一方、適中度は陽性者（または陰性者）の中に疾患あり・なしの人がどれだけ混ざっているかを見るため、有病率の影響を直接受ける。 【具体例】感度90％、特異度90％の検査を1,000人に行う場合 ・有病率1％：疾患あり10人→真陽性9人、偽陰性1人。疾患なし990人→偽陽性99人、真陰性891人。陽性反応適中度＝9/(9＋99)≒8％、陰性反応適中度＝891/892≒99.9％。 ・有病率10％：疾患あり100人→真陽性90人。疾患なし900人→偽陽性90人。陽性反応適中度＝90/(90＋90)＝50％。 ・有病率50％：真陽性450人、偽陽性50人。陽性反応適中度＝450/500＝90％、陰性反応適中度＝450/(450＋50)＝90％。 同じ検査でも、有病率が高いほど陽性反応適中度は上がり、陰性反応適中度は下がる。したがって検査前確率によって変化するのは適中度である。

検査前確率と検査後確率

検査前確率は、症状・身体所見・疫学情報などから見積もった検査前の疾患の確率である。検査結果を得たあとの確率が検査後確率で、陽性結果後の検査後確率が陽性反応適中度、陰性結果後に疾患がある確率が1－陰性反応適中度にあたる。

尤度比（likelihood ratio）

・陽性尤度比＝感度/(1－特異度)、陰性尤度比＝(1－感度)/特異度。 ・感度と特異度だけから求まるため、有病率に依存しない。 ・検査前オッズ×尤度比＝検査後オッズ（ベイズの定理）。陽性尤度比が大きいほど陽性結果で診断を確定しやすく、陰性尤度比が小さいほど陰性結果で除外しやすい。

臨床・公衆衛生での意味

・有病率の低い一般集団に対するスクリーニングでは、特異度の高い検査でも偽陽性が多くなり、陽性反応適中度が低くなりやすい。 ・逆に、症状などから疑いの強い患者（検査前確率が高い）に行えば、同じ検査でも陽性結果の信頼性が高くなる。 ・感度の高い検査の陰性結果は除外診断に（SnNout）、特異度の高い検査の陽性結果は確定診断に（SpPin）役立つ。