臨床計算ツール

検査後確率(感度・特異度・尤度比)

検査前確率と感度・特異度から、尤度比と、陽性・陰性だったときの検査後確率を求める

陽性尤度比(LR+) あと 2 項目
陰性尤度比(LR−) あと 2 項目
検査が陽性のときの検査後確率 あと 3 項目
検査が陰性のときの検査後確率 あと 3 項目

1〜99
%

検査をする前に、その患者がその病気である確率の見積もり(有病率や、症状・所見からの見立て)。例: 10% なら 10 と入れる

20〜99.9
%

病気のある人のうち、検査が陽性になる割合。100% は 99.9 のように100未満で入れる

20〜99.9
%

病気のない人のうち、検査が陰性になる割合。100% は 99.9 のように100未満で入れる

計算式

  • 陽性尤度比(LR+)= 感度 ÷ (1 − 特異度)。陰性尤度比(LR−)= (1 − 感度) ÷ 特異度
  • 検査前オッズ = 検査前確率 ÷ (1 − 検査前確率)
  • 検査後オッズ = 検査前オッズ × 尤度比(陽性のときは LR+、陰性のときは LR−)
  • 検査後確率 = 検査後オッズ ÷ (1 + 検査後オッズ)。尤度比は丸める前の値で計算し、表示のときに丸める

注意

  • 検査結果が「陽性か陰性か」の2通りの検査に使う。結果が3つ以上の段階に分かれる検査は、段階ごとに尤度比があり、2通りに分けると診断の情報を捨てることになる(原典の解説)
  • 尤度比が1より大きければ、その結果は病気があることに、1より小さければ病気がないことに結びつく。1から離れるほど根拠が強く、10を超える、または0.1を下回る尤度比は、多くの場合、診断を確定する・除外する強い根拠とされる(原典の解説)
  • 感度・特異度は、その値を出した研究の対象や検査の基準(カットオフ)での値。目の前の患者が研究の対象と違うと、そのままは当てはまらない。検査前確率は見積もりで、結果はこの値に大きく左右される
  • 感度・特異度が100%と報告されている検査は、尤度比が無限大か0になり、この式では計算できない。このツールは 0.1〜99.9% の範囲で受け付ける(99.9 のように入れる)
  • 検査前確率が0%や100%のときは、検査後確率も0%や100%のままで変わらない。このツールは 0.1〜99.9% を受け付ける
  • 検査後確率は小数第1位までの表示。感度・特異度や検査前確率が端に近いと、表示の丸めで 0.0% や 100.0% と出ることがあるが、実際の値は 0 でも 100 でもない
  • 検査後確率は診断の参考で、確定ではない。治療の方針は、臨床の判断と、病気ごとのガイドラインによる

出典

  1. Deeks JJ, Altman DG. Diagnostic tests 4: likelihood ratios. BMJ. 2004;329(7458):168-169.(p.168(本文と囲み「Calculation of post-test probabilities using likelihood ratios」)、p.169) PMID: 15258077、DOI: 10.1136/bmj.329.7458.168[解説・総説]
  2. Fagan TJ. Letter: Nomogram for Bayes theorem. N Engl J Med. 1975;293(5):257.(p.257)(原典未見) DOI: 10.1056/NEJM197507312930513[原著]
  3. Sackett DL, Straus S, Richardson WS, Rosenberg W, Haynes RB. Evidence-based medicine: how to practise and teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone; 2000.(pp.67-93(Deeks & Altman が尤度比とベイズの定理の出典として挙げる章))(原典未見)[成書]

確認日: 2026-10-12

免責

この計算は医療者の判断を補助するためのものです。結果は参考情報であり、診断・治療の判断は担当の医療者が行ってください。入力した値は端末の外に送りません。