14.4: 感度、特異度、及び予測値

医療診断では、臨床検定が様々な病状の特定と診断に重要な役割を果たします。ただし、検定結果の解釈は必ずしも簡単ではありません。異常な検定結果が必ずしも病気の存在を裏付けるとは限らず、正常な結果が病気の不在を保証するとも限りません。これらの診断ツールの信頼性を評価するために、医療従事者は 2 つの重要な統計指標、感度と特異度に頼っています。

感度とは、検定によって病気の患者を正しく特定し、病気が存在する場合に陽性の結果を出す確率です。初期スクリーニングで使用する検定では、感度が高いことが不可欠です。感度が高いと、偽陰性 (検定によって病気の患者を誤って陰性と特定する症例) を最小限に抑え、症例を見逃す可能性が減ります。

一方、特異度とは、検定によって病気のない患者を正しく特定し、病気が存在しない場合に陰性の結果を出す確率です。高い特異度は、診断を確認するために使用する検定にとって非常に重要です。なぜなら、偽陽性（検定で健康な個人が誤って病気であると分類される場合）が減るからです。

感度と特異度は、臨床試験で正確な結果を出す検定の能力についての洞察を提供します。しかし、現実の世界では、患者と臨床医は、特定の検定結果が与えられた場合に実際に病気にかかっている（又はかかっていない）可能性を理解することにより関心があります。ここで、陽性予測値（PPV）と陰性予測値（NPV）が重要になります。

- 陽性予測値（PPV）は、陽性の検定結果が出た個人が本当に病気にかかっている確率です。PPV は、検定の感度と特異度だけでなく、検定対象の集団における病気の有病率にも依存します。有病率が高いほど、PPV が上がることが多く、つまり、ベースラインリスクが高い集団では、陽性の結果が病気の真の症例を示す可能性が高くなります。

- 陰性予測値 (NPV) は、陰性の検査結果を持つ個人が実際に病気にかかっていない確率です。PPV と同様に、NPV は病気の有病率の影響を受けます。病気がまれな集団では、陰性の結果が病気の不在を正確に確認する可能性が高く、NPV が高くなります。

要約すると、感度と特異度は、制御された条件下で病気の有無を特定する検定の精度を理解するために重要ですが、PPV と NPV は臨床上の意思決定のためのより実用的な洞察を提供します。これらの指標を組み合わせることで、医療従事者は診断検定結果をより適切に解釈し、偽陽性と偽陰性のリスクのバランスを取り、患者ケアについて情報に基づいた決定を下すことができます。

健康科学では、感度とは、病気が存在するときに診断テストで陽性の結果を示す確率を指します。

一方、特異度は、病気が存在しないときに検査が陰性の結果を返す確率を測定します。

陽性の検査結果が与えられた場合、病気にかかる確率は予測値陽性です。

一方、予測値陰性は、検査結果が陰性のときに病気にかからない確率です。

これらの指標は通常、疾患の実際の有無に基づいており、臨床現場で実施された広範な検証研究から導き出されます。

ウイルス感染スクリーニングの例を考えてみましょう。これは、最初に予備検査に基づいて行われ、後で精巧な血液パラメータを使用して行われます。

したがって、感度は a/(a + b)、特異度は d/(c + d)、予測値は正の a/(a + c)、予測値は負の d/(b + d) です。