感度・特異度計算機

感度と特異度は、診断検査が対象の疾患や状態を持つ人・症例と、持たない人・症例をどれだけ区別できるかを表します。計算には四種類の件数からなる混同行列を使います。真陽性は実際に対象の状態があり、正しく陽性と判定された例です。偽陰性は対象の状態があるのに見逃された例です。真陰性は対象の状態がなく、正しく陰性と判定された例で、偽陽性は対象の状態がないのに陽性とされた例です。これらを区別すると各結果の意味が明確になります。 感度は真陽性率や再現率とも呼ばれ、TP / (TP + FN) で求めます。実際に対象の状態がある例のうち、どれだけを検出したかを示します。感度の高いスクリーニング検査は偽陰性が少なくなります。特異度は真陰性率とも呼ばれ、TN / (TN + FP) で求めます。実際に対象の状態がない例のうち、どれだけを正しく陰性と判定したかを示します。特異度の高い確定検査は偽陽性が少なくなります。 陽性的中率は TP / (TP + FP)、陰性的中率は TN / (TN + FN) です。これらは検査対象集団において、観察された結果が正しい確率を表します。感度や特異度とは異なり、有病率の変化で大きく変わることがあります。同じ検査の陽性結果でも、高リスク外来と一般集団のスクリーニングでは的中率が異なり得ます。正解率は (TP + TN) を全観測件数で割った値です。理解しやすい指標ですが、一方の結果が圧倒的に多い場合、少数クラスに対する低い性能を隠すことがあります。 同一の研究集団、同一の判定閾値から得た整数の件数を使い、割合を入力しないでください。検査を比較するときは、単一の高い割合だけを選ぶのではなく、信頼区間、標本数、有病率、研究デザイン、各誤りの影響を考慮します。医療判断には臨床的背景、検証済みの閾値、専門家の判断も必要です。本計算機は教育、研究の確認、品質保証、機械学習分類の評価向けに決定論的な点推定を提供するもので、完全な統計解析や臨床的解釈の代わりにはなりません。