RADIOLOGY GLOSSARY
陽性的中率（Positive predictive value）
IN ONE LINE
一言でいうと
検査で陽性となった人のうち、参照基準で実際に対象疾患や状態があると確認された人の割合です。
BEGINNER GUIDE
はじめて学ぶ方へ
陽性と判定された人の中で、実際に病気がある人がどれくらいかを示します。
身近なイメージ
陽性110人の内訳が真陽性90人、偽陽性20人だった教材例です。 陽性のうち約81.8%が疾患ありです。分母に偽陰性を入れません。
そもそも陽性的中率とは？
陽性と判定された人の中で、実際に病気がある人がどれくらいかを示します。
TP/(TP+FP)。／有病割合に依存。／感度との分母の違い。
定義・しくみ
検査で陽性となった人のうち、参照基準で実際に対象疾患や状態があると確認された人の割合です。陽性結果の解釈に関わり、感度・特異度に加えて対象集団の有病割合にも依存します。
FORMULA
分母は陽性者全体です。
集団を変える予測には感度・特異度が移植可能かも検討します。
具体例で確認
陽性110人の内訳が真陽性90人、偽陽性20人だった教材例です。
PPV = ≈ 0.818 = 81.8%
陽性のうち約81.8%が疾患ありです。分母に偽陰性を入れません。
専門的にもう一歩
PPV=TP/(TP+FP)です。同じ感度・特異度を仮定しても、有病割合が低い集団では偽陽性が真陽性に比べ多くなり得ます。症例対照型の研究など、疾患あり・なしの比率を人為的に設定した標本のPPVを、一般の受検者へそのまま移せません。個人の確定診断を単一の集団指標で置き換えないことが重要です。
臨床・測定での確認点
- 対象集団の有病割合を確認します。
- 陽性者の参照基準による検証を確認します。
- 標本抽出と欠測による偏りを評価します。
覚えるポイント
- TP/(TP+FP)。
- 有病割合に依存。
- 感度との分母の違い。
間違えやすい点
- 感度が高ければ必ずPPVも高いわけではありません。
- 研究の症例比率が実診療と同じとは限りません。
- 陽性を直ちに確定診断としません。