ア行 カ行 サ行 タ行 ナ行 ハ行 マ行 ヤ行 ラ行 ワ行 英字 記号 陽性尤度比 positive likelihood ratio 検査結果が陽性の人に着目して、非患者に対する患者の比がどの程度変化したかを表す量。検査前オッズに対する検査後オッズの比。感度 / (1-特異度)で求められ、 としたり、単に尤度比と言うこともある。値が大きいほど検査が有用であることを示す。 疾患 合計 あり なし 検査 陽性 a(真陽性) b(偽陽性) a+b 陰性 c(偽陰性) d(真陰性) c+d a+c b+d a+b+c+d LaTex ソースコード LaTexをハイライトする Excel :このマークは、Excel に用意された関数により計算できることを示しています。 エクセル統計 :このマークは、エクセル統計2012以降に解析手法が搭載されていることを示しています。括弧()内の数字は搭載した年を示しています。 秀吉 :このマークは、秀吉Dplusに解析手法が搭載されていることを示しています。 ※「 エクセル統計 」、「 秀吉Dplus 」は 株式会社会社情報サービスのソフトウェア製品 です。
インフルエンザの季節です。今シーズンもまた,インフルエンザの迅速検査が大量に行われるのでしょう。いくら何でもやり過ぎですが,患者は希望するし,保育園や学校・職場からも依頼されるし,医療機関はもうかるし,という中でそれ以外の要因は無視されがちです。本来は,臨床疫学的なアプローチで判断することが,検査を利用する医師の大きな役割です。その役割を十分果たせるように,インフルエンザの迅速検査の使い方について解説します(全4回連載)。 [第3回]事後確率を計算し,個別の患者に役立てる 名郷 直樹 (武蔵国分寺公園クリニック院長) ( 前回よりつづく ) 前回(第3350号),インフルエンザ流行期の事前確率を類推し,迅速診断検査の感度・特異度を調べ,というところまで解説しました。今回はその数字を用いて,ベイズの定理から,検査が陽性の時,陰性の時の,それぞれの事後確率を求める作業に入ります。 ベイズの定理から事後確率を求めるステップ 1)事前確率,感度・特異度データの確認 ここではインフルエンザ流行期に熱と咳を訴えて来院した患者で考えてみましょう。DynaMedによれば,事前確率,感度・特異度のデータは下記のとおりです。 病歴を聞いた時点でのインフルエンザの事前確率 ・熱がある時点で76. 85% ・咳がある時点で69. 43% ・熱と咳がある時点で79. 04% 成人での迅速診断検査の感度・特異度 ・感度53. 9%(95% CI 47. 9%-59. 8%) ・特異度98. 6% (95% CI 98%-98. 9%) 咳と熱がある時点でのインフルエンザの事前確率は79. 04%という記載があります。これを四捨五入して,80%としましょう。感度・特異度についても同様に,DynaMedの成人のデータから,感度53. 尤度比 とは. 9%,特異度98. 6%という数字があります。これもそれぞれ感度54%,特異度99%と簡略化します。 2)事前確率をオッズに直す ベイズの定理を利用して事後確率を求めるには,まず確率をオッズに直します。80%=80/100ですから,オッズに直すと(インフルエンザ患者/インフルエンザでない患者)で,80/(100-80)=4となります。 流行期に5人の咳と熱の患者が来た時に,4人がインフルエンザ,1人がインフルエンザ以外ということです。確率に慣れている私たちですが,オッズもいったん使い慣れると,むしろ確率より直感的に理解しやすいかもしれません。 3)尤度比を計算する さらに事後確率を求めるには,尤度比を計算する必要があります。検査が陽性の時に疾患の可能性がどれほど増すかというのが「陽性尤度比」,陰性の時にどれほど可能性が低くなるかというのが「陰性尤度比」です。 陽性尤度比は,感度/(1-特異度),陰性尤度比は,(1-感度)/特異度です。陽性尤度比は,感度が高いほど,特異度が高いほど大きな数字になり,陰性尤度比は,感度が高いほど,特異度が高いほど,小さな数字になります。先ほどの数字を使うと,迅速診断検査の陽性尤度比,陰性尤度比はそれぞれ以下のようになります。 陽性尤度比=0.
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
陽性尤度比とは? 陽性尤度比とは、ある検査で有病者が無病者より何倍陽性になりやすいかを示す値 。 真陽性/偽陽性ともいえる。 ちなみに、尤度とは、尤もらしさ(もっともらしさ)のこと。 ここでは、検査における感度や特異度などと考えればいい。 なので、言葉の意味は、陽性になるもっともらしさの比となる。 陽性尤度比の求め方の覚え方 陽性尤度比=真陽性/偽陽性 と覚える。 後は、方程式を変化させる。 陽性尤度比 =真陽性/偽陽性 =疾患をもつ人が陽性となる確率/疾患でない人が陽性となる確率 =感度/1ー特異度 ここまで変形できれば問題は回答可能。
54/(1-0. 99)=54 陰性尤度比=(1-0. 54)/0. 99=0. 46 これで,ベイズの定理から事後確率を計算する準備が整いました。 4)事後確率を求める ベイズの定理の復習です。ベイズの定理は以下のようになります。 事前オッズ×尤度比=事後オッズ まず迅速診断検査が陽性の時の事後確率を計算してみましょう。 4×54=216 216を確率に直すと,216/(216+1)=99. 5%となります。ほとんど100%です。検査陽性ならインフルエンザと診断が確定します。 それに対して迅速診断検査が陰性の場合はどうでしょう。 4×0. 46=1. 84 1. 84を確率に直すと,1. 84/(1.
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. 尤度比を理解しよう｜救急ナース部. 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. 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.
脂肪とヒトコトで言っても種類はさまざまです。悪玉コレステロールになりやすい脂肪、善玉コレステロールを増やす脂肪があります。これらの食品を覚えてバランスよく食べるようにすることで、血液中のコレステロール値を下げることができます。 コレステロールを多く含む食べ物は? コレステロールを多く含む食品の例 食品名 1食あたりの使用量 コレステロール量 卵黄 約22g (1個分) 286mg 子持ちシシャモ(輸入) 50g (3~4匹分) 170mg いか刺し身 50g 150mg するめいか 25g (1/4枚程度) 245mg 車えび(養殖) 50g (約1匹分) 95mg うなぎ 50g 120mg しらす干し 5g (大さじ1杯程度) 12. 5mg 鶏レバー 50g 185mg 若鶏もも肉(皮付き) 50g 47. 悪玉コレステロール値を下げる！健康的なナッツの食べ方 | ピントル. 5mg たらこ 15g 51mg すじこ 15g 76. 5mg バター 10g 21mg マヨネーズ 10g 20mg カステラ 50g 95mg 上記のように、 コレステロールは主に卵や魚肉類(特に内臓)の脂肪に含まれています 。 コレステロール値の高い人は、1日に摂る量を300mg以下に抑えるようにしましょう。それなら卵を食べなければよさそうですが、卵は良質のたんぱく質やビタミンA、B2が豊富に含まれる食品です。1日に小さめのM玉1個くらいは食べたいもの。どうしても量が気になるなら、うずらの卵(5~6個で鶏卵1個分)で調節することをおすすめします。 「飽和脂肪酸」の摂りすぎに注意!
腸活を促す【もち麦】3レシピ。甘いデザートにも!
中性脂肪やダイエット。体の健康のこと、気になりますよね。コレステロールとは? 高いとどうなるの? 下げる方法は? 食べ物や飲み物・運動など、日常生活で気をつけるべきことなどをまとめました。善玉・悪玉…コレステロールにも種類が。何が悪影響なのか、しっかりチェックしましょう! 【目次】 ・ コレステロールの役割や値と、健康体に欠かせない運動について ・ 血中脂質が気になるときの飲み物 ・ 血管の健康を維持してくれる食べ物(おやつも) ・ 悪玉コレステロールに効く調味料とレシピ コレステロールの役割や値と、健康体に欠かせない運動について 加藤杏奈先生にお聞きしました 善玉? 悪玉? LDLやHDL…。値が高いとどうなるの? それぞれのコレステロールの役割や、気をつけるべきこと。 ≪産業医・労働衛生コンサルタントの加藤杏奈先生にお聞きしました≫ ■【総コレステロール、中性脂肪】 コレステロールは血管の強化、中性脂肪はエネルギー源として大切です。しかし、どちらも多すぎると動脈硬化を進行させ、心筋梗塞や脳卒中のリスクとなります。大酒飲みの人は中性脂肪が高い傾向になり、また前日の食事の影響も受けやすいので、正確に検査をするために、前日は肉類や脂っこいものの食べ過ぎには注意してください。 ■【HDLコレステロール】 善玉コレステロールとも呼ばれ、動脈硬化を阻止する働きがあります。低値の場合、喫煙、肥満、運動不足を原因として考えますが、生まれながらに低いこともあります。HDコレステロール血症は動脈硬化を促進しやすいので、禁煙やダイエットをしても良くならない場合は治療が勧められます。 ■【LDLコレステロール】 総コレステロールが多少高くてもHDLも高ければ心配しなくてOK。ただし、LDLが高い場合、またはHDLが40mg/dl未満の場合は脂質異常症が考えられます。まずは食事や運動習慣の改善が必要ですが、高い状態が続く場合は、内服治療が勧められます。 【医師監修】白血球増加って? 血液検査・尿検査…知らなかった健康診断の数値の見方|杏奈先生のなでしこ健康相談室 高橋怜奈先生にお聞きしました 産婦人科医兼ボクサー! 美容と健康体の秘訣はなんですか? ≪高橋怜奈先生にお聞きしました≫ ■身体的に効果のあったことは? 「運動をすること。私にとってはこれが一番ですね。ストレス解消にもなります。ボクシング以外には、ベリーダンスもしていて、7年以上続いてます」 ■運動をすることで得られる効果は?