1. 1 のTCを例にして、一番単純な変数が1つの時から考えてみます。 表9. 1 のTCは、正常群と動脈硬化症群の母集団からサンプリングした標本集団のデータであると考えられます。 このデータに基づいて、それぞれの母集団のTCに関する母数を次のように推定します。 正常群:母平均推定値=標本平均値=207 母標準偏差推定値=不偏標準偏差=18 動脈硬化症群:母平均推定値=標本平均値=251 母標準偏差推定値=不偏標準偏差=19 これらの母数推定値とデータが正規分布するという仮定から、特定のTCの値がそれぞれの母集団から得られる確率を計算することができます。 そしてその確率が特定のTCの値に対する2つの母集団の尤度になります。 そこで正常か動脈硬化か不明な被験者についてTCを測定し、 その値に対する2つの母集団の尤度を比較することによって、どちらの群に属するか判別する ことが可能になります。 しかし、いちいち尤度を計算するのは面倒です。 もし2つの母集団に対する尤度が同じになるTCの値が計算できれば、その値を境界値にすることによって群の判別を簡単にすると同時に、感度や特異度を求めることもできそうです。 そこで計算を単純にするために、2つの群の母標準偏差が同じと仮定します。 そうすると 2つの母集団に対する尤度が同じになるTCの値は2つの母平均値のちょうど真ん中 になり、この場合は次のようになります。 (注2) ○境界値=(207 + 251)×0. 尤度比を理解しよう｜救急ナース部. 5=229 TC>229 なら動脈硬化症の尤度の方が大きくなるので動脈硬化症と判別 TC<229 なら正常の尤度の方が大きくなるので正常と判別 この時の判別確率=感度=特異度=正診率≒89% 誤判別確率=1−判別確率≒11% これらの結果は図9. 3. 1を見れば感覚的に理解できると思います。 誤判別確率は誤診率に相当し、判別分析では判別確率よりもこの誤判別確率を前面に出します。 これは検定における危険率と同じような扱い方であり、統計学では間違える確率の方を重視するという原理に基づいています。 この時の正診率は正常群と動脈硬化症群の例数が同じ、つまり動脈硬化症の有病率が50%の時の値であり、動脈硬化症の有病率が変われば正診率も変わります。 しかし2つの群の標準偏差が同じなら境界値は変わらず、判別確率と感度および特異度は変わりません。 そのため判別分析によって求めた境界値は「正診率を最大にする」という基準ではなく、感度と特異度のバランスを重視し、「 感度と特異度の平均値を最大にする 」という基準で求めた境界値ということになります。 この境界値の基準は 第2節 のRCD曲線またはROC曲線を利用した境界値の基準とほぼ同じであり、 データが正規分布して2群の標準偏差が同じなら3種類の方法で求めた境界値は理論的に一致 します。 図9.
15 / (1 – 0. 15) ≒ 0. 18 となり,事前オッズは0. 18です。 次に陽性尤度比を求めます。 HDS-R の感度は 0. 90,特異度は 0. 82 です 4) 。 陽性尤度比 = 感度 / (1 – 特異度) = 0. 90 / (1-0. 82) = 5 となり,陽性尤度比は 5 です。 そして,事後オッズを求めます 事後オッズ= 事前オッズ × 陽性尤度比 = 0. 18 × 5 = 0. 90 です。 最後に,事後オッズ 0. 90 を事後確率になおします。 0. 90 / (1 + 0. 90) ≒ 0. 尤度比とは 統計. 47 で,事後確率は47%です。 同じように計算して陰性尤度比は0. 12,事後確率は約2%です。 つまり,65歳以上の高齢者において,長谷川式簡易知能評価スケールが陽性であれば,認知症である確率は 47% であるということです。 そして,陰性であれば,認知症である確率は 2% です。 陰性のときの確率は,まあそんなものかと思える数字ですが,陽性のときに 47% という数字にはちょっと驚いたのではないでしょうか?
医師が診断をするときにどのように その病気らしい/らしくない、を判断していくのか。 具体的な確率で数値化することは情報が揃っていればできます。 ただ診断をつけるときにその疾患である確率を 実際の診療で細かく計算したり、イメージすることはないのですが 症例報告を書いていくうえで、厳密に詰めないといけないなと 感じて、個人的にまとめたかったので書きます。 医師が診察してある病気を疑い、診断をつけるイメージとしては 基本的にはその病気である事前確率 (年齢や性別、疾患の発症率・有病率からある程度推測) に対して問診や診察、検査で よりその疾患らしい所見があれば、確率が上昇し 否定的な所見があれば確率が低下します。 ほぼ問診だけで確定できる疾患や 検査だけで確定される疾患もありますが 基本的にはどれも組み合わせて詰めていく必要があります。 そこで、どの程度検査(問診や診察も含む)前後で確率が変動するのかを イメージだけでなく正確に算出する方法があります。 それが確率をオッズに変換していく方法です。 事前知識として感度・特異度・陽性尤度比・陰性尤度比については ここで非常に簡易にまとめてあるので参考にします。 1-1. 検査精度 | 統計学の時間 | 統計WEB 検査前確率をオッズにする まず検査前確率を想定します。 これは正直正確には算出できないことが多いので あくまでイメージするしかないです。 この検査前確率を検査前オッズに変換します。 オッズというのはある事象が起きる確率をpとしたとき です。 よって となります。 検査前オッズに尤度比をかける 次に検査前オッズに尤度比を掛けます。 検査が陽性であれば陽性尤度比、 陰性であれば陰性尤度比を掛けます。 多くは検査の研究によって出されていることがあります。 数値の目安として陽性尤度比は5~10ならまずまず、10以上はかなり有用 陰性尤度比は0. 1~0. 尤度比 とは. 5ならまずまず、0. 1以下はかなり有用と言えます。 ちなみに コロナウイルス の PCR 検査を 感度60%, 特異度95%と想定して計算すると 陽性尤度比12, 陰性尤度比0. 42と陰性の場合は微妙なことが分かります。 この尤度比をオッズに掛けることで 検査後オッズが出ます。 検査後オッズを検査後確率に戻す 最後は最初と逆にオッズを確率に変換します。 式を変形して となり計算ができます。 参考文献:考える技術-臨床的思考を分析する
203) 例 se 感度 sp 特異度 のとき 疾患 あり なし 陽性 se 1-sp 陰性 1-se sp 検査が陽性の例( 陽性尤度比)を考えると、「疾患を有する人が陽性になる確率」と「疾患を有さない人が陽性になる確率」の比を考えるので次の通りとなる。 se / ( se + 1 - sp) / { (1 - sp) / ( se + 1 - sp)} = se / ( 1 - sp) = 感度 / ( 1 - 特異度) 検査が陰性の例( 陰性尤度比)を考えると、「疾患を有する人が陰性になる確率」と「疾患を有さない人が陰性になる確率」の比を考えるので次の通りとなる。 { (1 - se) / ( 1 - se + sp)} / { sp / ( 1 - se + sp)} = ( 1 - se) / sp = ( 1 - 感度) / 特異度 ratio 率 分子と分母の間に全体と部分の関係がないもの。 0~∞の値をとる。 positivity 、 positive 、 positively ポジティブ 、 積極的 、 正 likelihood 可能性 、 見込み
95) = 18 検査前オッズ = 0. 2/(1 - 0. 2) = 0. 25 検査後オッズ = 0. 25×18 = 4. 5 オッズを確率に変換すると: 検査後確率 = 4. 5/(1 + 4. 5) = 0. 82 ∴有病率 20%の疾患に対し、感度90%, 特異度95%の検査を施行し、検査が陽性ならば、疾患の確率は82%。 例2) 有病率が低いときどうなるか? 感度特異度ともに99%の場合 陽性尤度比 = 0. 99/(1-0. 99) =99 A. NEC、複雑な意思決定を行う際の脳活動の知見を応用したAI技術を開発 (2021年5月6日): プレスリリース | NEC. 有病率10%をオッズで表すと、なる/ならない = 1/9 B. 有病率 1%をオッズで表すと、 なる/ならない = 1/99 Aの検査後オッズ = 1/9 x 99 = 11 -> 11/(1 + 11) x 100 = 91. 67% Bの検査後オッズ = 1/99 x 99 = 1 -> 50% ∴有病率 1%の疾患Bに対し、感度99%, 特異度99%の検査を施行し、検査が陽性でも、疾患の確率は50%。 例3) 「ある疾患の検査前確率が 40%であった。 その後、感度 55%, 特異度 90%の検査を行い、 結果は陰性 であった。 検査後確率はいくらか?」 検査前確率が 40% → 検査前オッズ = 0. 4 /0. 6 = 2/3 陰性尤度比 = (1-感度)/特異度 = (1-0. 55)/0. 9 = 0. 45/0. 9 =1/2 検査後オッズ = 検査前オッズ x 陰性尤度比 = 2/3 x 1/2 = 1/3 (起こる確率 1 / 起こらない確率 3) ∴検査後確率 = 1 / (1+3) = 1/4 → 25%。 ※ 2x2表を作って計算する方法 検査前確率 40% → 100人いれば、40人が疾患患者、60人が非疾患 となる。 感度 55% なので 40 x 0. 55 = 22人 が、検査で陽性。 特異度 90% なので 60 x 0. 90 = 54人 が、検査で陰性。 これで表が埋まる。 疾患患者 非疾患患者 検査陽性 22 6 検査陰性 18 54 合計 40 60 「検査陰性だったときの検査後確率は?」 → 「 検査で陰性 と判定された人の中に、何人が疾患患者がいるか?」 ということ。 18 / (18+54) * 100 = 25% * 虫垂炎 発熱: LR+とLR-ともに1。 穿孔しても、発熱の感度は40%に過ぎない。 筋性防御: 感度46%、特異度92%、LR+ 5.
というのも、感度・特異度は「疾患あり or なし」が分母ですが、実際、検査をする時は「その疾患があるのかないのか」を調べることが目的です。 それなら、 「検査陽性者の中でどれくらいの人が疾患があるのか(又は検査陰性者の中でどれくらいの人が疾患がないのか)」 が分かる方が有益なことのようにも思えます。 ※その「検査陽性者の中でどれくらいの人が疾患があるのか(又は検査陰性者の中でどれくらいの人が疾患がないのか)」を 「陽性反応的中率・陰性反応的中率」 と呼ぶ。 これも冒頭の記事に簡単に記載しています。 しかし、この的中率には問題があります。 それは、「有病率に左右される」という点です。 どういうことでしょうか? 例えば、感度 99% 、特異度 99% の検査があったとします。 有病率 10% で計算してみましょう。 〈 1 万人—有病率 10% 〉 疾患あり(1000) 疾患なし(9000) 990 90 10 8910 陽性反応的中率は感度と違い、分母が「検査陽性」のため、 計算すると 990÷(990+90)=0. 916%(91. 6%) となります。 つまり、検査陽性者のうち 91. 6% は「疾患あり」と判断できます。 感度、特異度ともに 99% の検査というだけあってかなり有効であるように思えますね。 ではこれが有病率 1% の時どうなるでしょうか。 〈 1 万人—有病率 1% 〉 疾患あり(100) 疾患なし(9900) 99 1 9801 99÷(99+99)=0.
いよいよ冬本番、ひりひりとのどが痛むのは風邪の代表的な症状だ。ただ、痛みだけがいつまでも治らないときや、食べ物が飲み込みにくいなどの症状を伴う場合は、別の病気の可能性もある。放っておくと命に関わる場合もあるので、「風邪だろう」と決めつけず、一度、専門医に診てもらおう。 都内在住の主婦Aさん(48)は3年前の冬のある日、のどの痛みや熱っぽさ、体のだるさを感じた。つばを飲み込むだけでものどはひりひりと痛い。かかりつけの内科を受診したところ、「風邪」と診断され、風邪薬を処方された。 突然呼吸困難に 薬を飲んで体のだるさなどは数日で治ったが、のどの痛みだけがなかなか治らない。「食べ物が飲み込みにくい」「声が少しかすれる」といった症状も出始めた。それでもAさんは、風邪が長引いているだけと思い、のどスプレーなどで対処していた。夜に突然、徐々に呼吸が苦しくなって、家の中で倒れてしまった。 救急車で病院に運ばれたAさんの病名は「急性喉頭蓋炎」。喉頭蓋は気管の上にある蓋のような器官で、食べ物を飲み込むときに間違って気管に入らないように気管をふさぐ役割を担う。急性喉頭蓋炎はこの喉頭蓋に細菌やインフルエンザウイルスなどが感染して大きく腫れ上がり、空気の通り道を塞いでしまう。 幸いAさんは気管切開手術で一命をとりとめたが、最悪の場合は窒息死に至ることもある。年間1万人以上が発症するともいわれている。
質問日時: 2009/05/28 10:34 回答数: 2 件 昨夜から、右後頭部の頭皮に痛みがあります。 動かしたり、触ったり、つばを飲み込んだりすると、決まった狭い箇所がズキッと痛みます。 動かさずにいても、同じ箇所に不定期に痛みが走ります。 以前、これとまったく同じ症状で神経内科を受診したところ、 首の神経の傷が原因で、神経が繋がっている当該箇所が痛む「神経痛」であると診断され、あまり首をゴキゴキ鳴らさないように注意を受けました。 今回も原因は同じと考えられ、首をあまり動かさないようにしてそっとしておくしかないとは思うのですが、何しろ1分に1~2回も痛みが走るため、仕事に集中できず困っています。 市販の鎮痛剤を飲んでいますが、効きません。 首にシップを貼ったり、痛む箇所を冷やしたり、何か有効な痛み緩和策があれば教えて頂きたく、お願いいたします。 No. 1 ベストアンサー 回答者: t87300 回答日時: 2009/05/28 10:52 総合病院(手術の出来る病院)に、ペインクリニック(痛み外来)と言う科があります。 無い病院もあるので、ペインクリニックをやっているかどうか電話で聞いて下さい。 麻酔科医は痛みの専門医ですから、是非受診してみてください。 今のところは首にシップしかないようですが、温めるシップでは駄目なのですか。 神経痛は温めると聞きいたような気がするのですが。 4 件 この回答へのお礼 昨夜、食後に痛み止めを飲んでから入浴したのですが、 痛み止めが効いたのか、風呂で温まったのが良かったのか、どちらが直接原因なのかは分からないのですが、 入浴後はかなり症状が和らぎ、一晩寝たらほぼ完治してしまいました。 間隔を置いてズキッとくる痛みって、ずっと痛いのに比べてとても不快です。 次回同じ症状が出たら、温感湿布を試してみたいと思います。 お礼日時:2009/05/29 17:43 No. 2 v008 回答日時: 2009/05/28 19:59 頚椎症や頸肩腕症候群なら 整形外科でリハビリしてください。 少なくとも医師の診断で痛み止めや ビタミン 筋弛緩剤 などの基本的な治療を受けてからでも麻酔屋に頼むのは遅くないです。 最大の緩和策は治す事 間違えなければ 大体時間がかかっても治りますよ。 この回答へのお礼 治すには、首をゴキゴキ鳴らさないこと、と言われているのですが、 凝っている時に首を鳴らすとすごく楽になるので、ついついやってしまうんですよね。 首の神経は、頭にも肩甲骨にも繋がっているそうで、以前肩甲骨が痛くなって整形外科に行った際には、痛いポイントに痛み止めの注射を打たれ、首を伸ばすリハビリをし、痛み止めの飲み薬と痛み止め成分配合の湿布(肩甲骨に貼る)を処方されました。 肩甲骨の痛みは半端でなかったですが、やはり頭痛に比べたらそっちの方が耐えやすいかな、と思います。 肩甲骨は1週間くらい痛んだのに比べて、頭痛は一晩で治ってしまいましたけど。 お礼日時:2009/05/29 17:51 お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!
私も同じような症状が出て、耳鼻咽喉科と整形外科を受診してきました。トピ主様は解決なさったようですが、一応参考までに。。。 私の場合はコクっとなる他、指の骨を鳴らすようにゴキッ!と大きな音、骨が外れたような痛みもします。唾も勿論、食事などの時に鳴って、とても不快です。 耳鼻科医師の「全く異常なし!というか、これ整形でしょ!」の言葉に総合病院の整形に行くと、「全く整形じゃありません」と言われ(--;)、また耳鼻科にまわされました。 レントゲン結果(頚椎・喉の両方)も、ファイバースコープも異常なく、軟骨の間接部分が緩んでいるのではないかということです。あまり鳴らすと関節が磨耗するので、出来るだけ鳴らないように気をつければ、治まると思います、とのことでした。数ヵ月後にどうしても改善しなければ、間接に炎症を起こす病気の可能性も考えますので、再度来院して下さい、と言われました。 とっても不快な症状ですよね。なるべく鳴らさないように気をつけます。皆様も早く症状が消えますように…。お邪魔致しました! あなたも書いてみませんか? 他人への誹謗中傷は禁止しているので安心 不愉快・いかがわしい表現掲載されません 匿名で楽しめるので、特定されません [詳しいルールを確認する]
首の痛みについて。ここ何日か唾を飲み込むと首の左側だけが痛みます。リンパ腺などの腫れは無く体温も正常です。 元から首こり持ちなのですが、唾を飲み込むときに痛むのは初めてです。悪化するとこのような 症状は起こるものなのでしょうか?また、この場合、温かい湿布と冷たい湿布どっちがいいのでしょうか? ちなみに先日、ストレートネック診断をされています。 詳しい方教えてください。 補足 ちなみに首から肩に繋がる部分を指で押しながら唾を飲み込むと痛みはありませんでしたm(__)m 1人 が共感しています おそらく下記の方は星状神経節ブロックのことを言われているのであると推測いたしますが、 もともと星状神経節ブロックの有効性は化学的に証明されておらず、(昔の関東逓●病院、今のNT●病院の医師が積極的に支持したのが始まり。)しかもこのような症例には(普通は)適応はないと考えます。 ストレートネックは関係なしと思います。 通常は片側性の場合、喉の中の痛みですと、魚骨などによる損傷を考えますが。 2人 がナイス!しています その他の回答(1件) 麻酔科の診察を受けて下さい。麻酔科の領域になります。 喉から麻酔薬を注射し、血行をよくする必要があると思います
特に姿勢、腰と深い関わりのある横隔膜が弱っている人は内側に丸まりがちです。 この美姿勢座椅子は体の前にバーがあるため、これが横隔膜を支えるような役割をしてくれるわけです。 ちなみに。。。。 我が家では子供もこちらを使っています。 椅子の上に置いて使っており、以前は足をバタバタさせたり、横を向いて座っていましたが、こちらを使ってから、お尻の位置がきっちり定まるので、ちゃんと座るようになりました。 詳しくはこちらから↓
久しぶりに口内炎が出来ましたがやっぱり痛いですね 💦 術後1週間は何もなかったので油断していました。笑 もう治っているのですが、痛みが衝撃的だったのでブログにしました笑