6.検査データの臨床的有用性評価

53問 • 7ヶ月前

問題一覧

感度とは疾患を有する群での検査の（　）率を表す指標である。また、疾患を持たない群での検査の（　）率を表す指標である。

陽性, 陰性

次のうち正しい関係式をすべて選べ。

感度 = 1 - 偽陰性率, 特異度 = 1 - 偽陽性率

疾患あり、検査陽性のセルは「____（略称____）」と呼ばれる。疾患あり、検査陰性のセルは「____（略称____）」と呼ばれる。疾患なし、検査陽性のセルは「____（略称____）」と呼ばれる。疾患なし、検査陰性のセルは「____（略称____）」と呼ばれる。

真の陽性, TP, 偽陰性, FN, 偽陽性, FP, 真の陰性, TN

感度と特異度の式をそれぞれ空欄に入れよ：感度 = （　）/（TP+（　））、特異度 = （　）/（TN+（　））。

TP, FN, TN, FP

与えられた値から感度を求めてください：TP = 70人、FN = 30人。感度 = ＿＿＿

70%

与えられた値から特異度を求めてください：TN = 85人、FP = 15人。特異度 = ＿＿＿

85%

偽陽性率（疾患なし100人のうち偽陽性が15人）を求めてください：偽陽性率 = ＿＿＿

15%

感度は真の陽性/(真の陽性＋偽陰性)で表される。この表での感度は70/(70+30)=（　）％

特異度は真の陰性/(偽陽性＋真の陰性)で表される。この表での特異度は15/(85+15)=（　）％

感度・特異度はカットオフ値を下げると感度は（　）、特異度は（　）。上げると感度は（　）、特異度は（　）。定量的検査では、感度・特異度はカットオフ値を変更すると変動する。

上がり, 下がる, 下がり, 上がる

感度（sensitivity）は、疾患が〔　〕で検査が陽性となる割合（真陽性率）を指す。感度が高い検査は偽陰性が〔　〕ため、陰性であれば疾患を否定しやすい（SnNOut）。

あり, 少ない

特異度（specificity）は、疾患〔　〕群で検査が陰性となる割合（真陰性率）を指す。特異度が高い検査は偽陽性が〔　〕ため、陽性であれば疾患の可能性が高い（SpPin）。

なし, 少ない

SnNOutは「Sensitivity Negative: Rule Out」、SpPinは「Specificity Positive: Rule In」の意味であり、感度が高い検査は〔　〕に向き、特異度が高い検査は〔　〕に向く。

スクリーニング, 確定診断

感度（sensitivity）が高い検査の特徴として正しいものはどれか。

疾患ありの人はほとんど陽性となり、偽陰性（疾患の見落とし）が少ない

特異度（specificity）が高い検査の特徴として正しいものをすべて選べ。

健常人はほとんど陰性となる, 陽性であれば疾患の可能性が高く、確定診断に近づく

SnNOutという表現の意味は何か。正しい説明を選べ。

Sensitivity Negative: Rule Out。感度が高い検査で陰性なら疾患を除外しやすいという意味

SpPinとは何の略で、何を意味するか選べ。

Specificity Positive: Rule In。特異度が高い検査で陽性なら疾患を確定（または強く示唆）する

2×2表における「偽陰性」とはどれか。

疾患ありの人が検査で陰性と判定される（疾患の見落とし）

陽性適中率（陽性予測値）とはどれか。

検査結果が陽性のときにその人が疾患を有する確率（陽性結果中の有病者の割合）

陰性適中率（陰性予測値）とはどれか。

検査結果が陰性のときにその人が疾患を有さない確率（陰性結果中の無病者の割合）

有病率（検査前確率）とは何を表すか。

検査を行う前にその集団や個体が疾患を有する割合（検査前の疾病の確率）

検査結果が正しい確率を指す指標を（　　）と言う。結果が陽性のときに疾患を有する確率は（　　）と呼ばれる。（陽性予測値・検査後確率）検査前に疾患を有する割合（検査前確率）を（　　）と言う。【用語】有病率、陽性適中率、陰性適中率、適中率

適中率, 陽性適中率, 有病率

陽性適中率（陽性予測値）は次の式で表される。空欄を埋めよ：陽性適中率 = （　）/（TP+（　））。陰性適中率は次の式で表される。空欄を埋めよ：陰性適中率 = （　）/（TN+（　））。

TP, FP, TN, FN

検査陽性100人のうち実際に疾患ありが90人であった。陽性適中率は＿＿＿である。

90%

検査陰性100人のうち実際に疾患なしが80人であった。陰性適中率は＿＿＿である。

80%

検査前確率（有病率）は次の式で表される。空欄を埋めよ：検査前確率 = （　）/（　）。

TP+FN, TP+FP+FN+TN

適中率は同じ感度・特異度でも（　）によって変化する。

有病率

有病率（検査前確率）が低ければ検査結果の信頼度は（　）する。検査の無差別な乱用は有病率の低い集団への実施となり、多くの（　）が生じることになる。逆に検査前確率が高いのに検査をやれば（　）が増える。

低下, 偽陽性, 偽陰性

陽性適中率（陽性予測値）とは何を表すか？

検査結果が陽性のときに実際に疾患を有している確率（陽性者のうち有病者の割合）

感度・特異度が同じ検査でも、陽性適中率（陽性予測値）はどう変わるか？

有病率（検査前確率）によって変化する。特に有病率が低いと陽性適中率は低くなる。

検査を無差別に低有病率の集団に多く実施すると、どのような問題が生じやすいか？

多くの偽陽性が生じる（陽性のうち実際に疾患がない者が増える）

尤度比（likelihood ratio, LR）とは何か、日本語で簡潔に定義せよ。

ある検査結果が得られたときに、疾患が存在する確率と存在しない確率の比を表す指標。一般に陽性のときは陽性尤度比（LR+）、陰性のときは陰性尤度比（LR−）と呼ぶ。

陽性尤度比（LR+）と陰性尤度比（LR−）の式をそれぞれ答えよ。

LR+ = 感度 / (1 - 特異度), LR− = (1 - 感度) / 特異度

尤度比は有病率（前検査確率）に左右されるか。簡潔に答え、理由を述べよ。

左右されない。感度と特異度の比で定義されるため検査固有の指標であり、前検査確率（有病率）には依存しない。

次の検査結果のクロス表があるとする。TP=50, FN=10, FP=20, TN=120。この検査の陽性尤度比（LR+）を小数第2位まで求めよ。

5.83

陽性尤度比（LR+）に関する説明として正しいものをすべて選んでください（複数回答可）。

疾患ありの人が陽性になる確率 ÷ 疾患なしの人が陽性になる確率, 感度 ÷ (1 - 特異度)

陰性尤度比（LR-）を表す正しい式はどれか。

LR- = (1 - 感度) / 特異度

次の2×2表のとき、陰性尤度比 LR- を計算せよ（小数第2位で四捨五入）。TP=80, FN=20, FP=30, TN=370。

0.22

LR- = 0.2 の検査についての解釈として正しいものを選べ。

陰性のとき事前オッズが0.2倍になり，疾患の可能性が大きく低下する（陰性で除外に有用）。

陽性尤度比（LR+）の定義として正しいものを選びなさい。

LR+ = 感度 / (1 − 特異度) = P(陽性 | 疾患) / P(陽性 | 非疾患)

陰性尤度比（LR−）の定義として正しいものを選びなさい。

LR− = (1 − 感度) / 特異度＝（FN/（TP+FN））/（TN/（FP+TN））

尤度比の臨床的解釈の組み合わせとして正しいものを選びなさい（LR+ と LR− の範囲と評価）。

LR+: >10 = Excellent, 6.1–10 = Good, 2.1–5.0 = Fair, 1.0–2.0 = Poor ／ LR−: <0.1 = Excellent, 0.1–0.19 = Good, 0.2–0.5 = Fair, 0.5–1.0 = Poor

オッズから確率を求める式はどれか？

確率 = オッズ ÷ (1 + オッズ)

尤度比（likelihood ratio, LR）とオッズの関係性を表すの式を示せ。尤度比 = 検査（　）オッズ ÷ 検査（　）オッズ検査（　）オッズ = 検査（　）オッズ × 尤度比

後, 前, 後, 前

前確率（検査前確率）が10%で、尤度比が5の場合、検査後確率（陽性適中率）はおおよそ何%か？

約35.7%, 5/14（約0.357）

オッズと尤度比を用いて検査後確率を求める正しい手順（式の流れ）を示せ。

検査前確率 → 検査前オッズ = p/(1-p) → 検査後オッズ = 検査前オッズ × 尤度比 → 検査後確率 = 検査後オッズ/(1+検査後オッズ)

ROC曲線の縦軸と横軸はそれぞれ何を表すか？

縦軸：感度（真陽性率）、横軸：1−特異度（偽陽性率）

ROC曲線を比較するとき、曲線が左上に近い検査またROC曲線下面積（AUC）が大きい検査はどのように評価されるか？

病態識別能（診断能）が高いと判定される

カットオフ値を決める際に考慮すべき点は何か？

感度と特異度の両方を考慮して最適化すること

検査後確率を求める式は以下の通りである。検査後確率＝（　）/（　）

検査後オッズ, 検査後オッズ+1

一般的にカットオフ値の設定は、（①）の（②）や（③）が、カットオフ値設定の目安となるが、（④）や（⑤）が考慮されていないので実用的でない。（④）や（⑤）をどの程度許容するかでカットオフ値を求める必要がある。 ①有病率②感度×特異度③偽陰性・偽陽性④最大値⑤感度＝特異度

②, ④, ⑤, ①, ③

陽性尤度比の定義は疾患（　）の人が（　）になる確率となしの人が（　）になる確率の比である。また、陰性尤度比の定義は疾患（　）の人が（　）になる確率となしの人が（　）になる確率の比で通常（　）以下である。

あり, 陽性, 陽性, あり, 陰性, 陰性, 1

陽性尤度比は大きいほど疾患を（　）しやすく、陰性尤度比は小さいほど疾患を（　）しやすくなる。陽性尤度比は結果が（　）の場合に診断確定の可能性が何倍あるかを示している。陰性尤度比は結果が（　）の場合に除外診断の可能性が何倍あるかを示している。

確定, 除外, 陽性, 陰性

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問題一覧

感度とは疾患を有する群での検査の（　）率を表す指標である。また、疾患を持たない群での検査の（　）率を表す指標である。

陽性, 陰性

次のうち正しい関係式をすべて選べ。

感度 = 1 - 偽陰性率, 特異度 = 1 - 偽陽性率

真の陽性, TP, 偽陰性, FN, 偽陽性, FP, 真の陰性, TN

感度と特異度の式をそれぞれ空欄に入れよ：感度 = （　）/（TP+（　））、特異度 = （　）/（TN+（　））。

TP, FN, TN, FP

与えられた値から感度を求めてください：TP = 70人、FN = 30人。感度 = ＿＿＿

70%

与えられた値から特異度を求めてください：TN = 85人、FP = 15人。特異度 = ＿＿＿

85%

偽陽性率（疾患なし100人のうち偽陽性が15人）を求めてください：偽陽性率 = ＿＿＿

15%

感度は真の陽性/(真の陽性＋偽陰性)で表される。この表での感度は70/(70+30)=（　）％

特異度は真の陰性/(偽陽性＋真の陰性)で表される。この表での特異度は15/(85+15)=（　）％

上がり, 下がる, 下がり, 上がる

あり, 少ない

なし, 少ない

スクリーニング, 確定診断

感度（sensitivity）が高い検査の特徴として正しいものはどれか。

疾患ありの人はほとんど陽性となり、偽陰性（疾患の見落とし）が少ない

特異度（specificity）が高い検査の特徴として正しいものをすべて選べ。

健常人はほとんど陰性となる, 陽性であれば疾患の可能性が高く、確定診断に近づく

SnNOutという表現の意味は何か。正しい説明を選べ。

Sensitivity Negative: Rule Out。感度が高い検査で陰性なら疾患を除外しやすいという意味

SpPinとは何の略で、何を意味するか選べ。

Specificity Positive: Rule In。特異度が高い検査で陽性なら疾患を確定（または強く示唆）する

2×2表における「偽陰性」とはどれか。

疾患ありの人が検査で陰性と判定される（疾患の見落とし）

陽性適中率（陽性予測値）とはどれか。

検査結果が陽性のときにその人が疾患を有する確率（陽性結果中の有病者の割合）

陰性適中率（陰性予測値）とはどれか。

検査結果が陰性のときにその人が疾患を有さない確率（陰性結果中の無病者の割合）

有病率（検査前確率）とは何を表すか。

検査を行う前にその集団や個体が疾患を有する割合（検査前の疾病の確率）

適中率, 陽性適中率, 有病率

TP, FP, TN, FN

検査陽性100人のうち実際に疾患ありが90人であった。陽性適中率は＿＿＿である。

90%

検査陰性100人のうち実際に疾患なしが80人であった。陰性適中率は＿＿＿である。

80%

検査前確率（有病率）は次の式で表される。空欄を埋めよ：検査前確率 = （　）/（　）。

TP+FN, TP+FP+FN+TN

適中率は同じ感度・特異度でも（　）によって変化する。

有病率

低下, 偽陽性, 偽陰性

陽性適中率（陽性予測値）とは何を表すか？

検査結果が陽性のときに実際に疾患を有している確率（陽性者のうち有病者の割合）

感度・特異度が同じ検査でも、陽性適中率（陽性予測値）はどう変わるか？

有病率（検査前確率）によって変化する。特に有病率が低いと陽性適中率は低くなる。

検査を無差別に低有病率の集団に多く実施すると、どのような問題が生じやすいか？

多くの偽陽性が生じる（陽性のうち実際に疾患がない者が増える）

尤度比（likelihood ratio, LR）とは何か、日本語で簡潔に定義せよ。

陽性尤度比（LR+）と陰性尤度比（LR−）の式をそれぞれ答えよ。

LR+ = 感度 / (1 - 特異度), LR− = (1 - 感度) / 特異度

尤度比は有病率（前検査確率）に左右されるか。簡潔に答え、理由を述べよ。

左右されない。感度と特異度の比で定義されるため検査固有の指標であり、前検査確率（有病率）には依存しない。

次の検査結果のクロス表があるとする。TP=50, FN=10, FP=20, TN=120。この検査の陽性尤度比（LR+）を小数第2位まで求めよ。

5.83

陽性尤度比（LR+）に関する説明として正しいものをすべて選んでください（複数回答可）。

疾患ありの人が陽性になる確率 ÷ 疾患なしの人が陽性になる確率, 感度 ÷ (1 - 特異度)

陰性尤度比（LR-）を表す正しい式はどれか。

LR- = (1 - 感度) / 特異度

次の2×2表のとき、陰性尤度比 LR- を計算せよ（小数第2位で四捨五入）。TP=80, FN=20, FP=30, TN=370。

0.22

LR- = 0.2 の検査についての解釈として正しいものを選べ。

陰性のとき事前オッズが0.2倍になり，疾患の可能性が大きく低下する（陰性で除外に有用）。

陽性尤度比（LR+）の定義として正しいものを選びなさい。

LR+ = 感度 / (1 − 特異度) = P(陽性 | 疾患) / P(陽性 | 非疾患)

陰性尤度比（LR−）の定義として正しいものを選びなさい。

LR− = (1 − 感度) / 特異度＝（FN/（TP+FN））/（TN/（FP+TN））

尤度比の臨床的解釈の組み合わせとして正しいものを選びなさい（LR+ と LR− の範囲と評価）。

LR+: >10 = Excellent, 6.1–10 = Good, 2.1–5.0 = Fair, 1.0–2.0 = Poor ／ LR−: <0.1 = Excellent, 0.1–0.19 = Good, 0.2–0.5 = Fair, 0.5–1.0 = Poor

オッズから確率を求める式はどれか？

確率 = オッズ ÷ (1 + オッズ)

後, 前, 後, 前

前確率（検査前確率）が10%で、尤度比が5の場合、検査後確率（陽性適中率）はおおよそ何%か？

約35.7%, 5/14（約0.357）

オッズと尤度比を用いて検査後確率を求める正しい手順（式の流れ）を示せ。

検査前確率 → 検査前オッズ = p/(1-p) → 検査後オッズ = 検査前オッズ × 尤度比 → 検査後確率 = 検査後オッズ/(1+検査後オッズ)

ROC曲線の縦軸と横軸はそれぞれ何を表すか？

縦軸：感度（真陽性率）、横軸：1−特異度（偽陽性率）

ROC曲線を比較するとき、曲線が左上に近い検査またROC曲線下面積（AUC）が大きい検査はどのように評価されるか？

病態識別能（診断能）が高いと判定される

カットオフ値を決める際に考慮すべき点は何か？

感度と特異度の両方を考慮して最適化すること

検査後確率を求める式は以下の通りである。検査後確率＝（　）/（　）

検査後オッズ, 検査後オッズ+1

②, ④, ⑤, ①, ③

あり, 陽性, 陽性, あり, 陰性, 陰性, 1

確定, 除外, 陽性, 陰性