スタディノート
覚えるのが苦手な人には、手描きのイラストで学習する方法をおすすめします。テキストをしっかり確認しながら、AI やコピペに頼らず、実際に自分の手で描いてみてください。
このサイトの内容はオリジナルですので、参考にしつつ、授業で配布されたテキストや資料を必ず確認しながら学習を進めてください。
列には結果を、行には暴露を
重要なポイント
列には結果を配置（転倒経験、疾病、傷害の有無）し、行には暴露を配置する（検査、治療、リスク因子など）
暴露とは、結果（疾患やアウトカム）と関係がある要因．原因だけでなく、検査や治療も含まれる．
左上には暴露陽性・結果ありが配置
左上には暴露は「陽性」、結果は「あり」の配置になっているか確認
もしも逆に書かれていたら、必ず書き直す
感度
「実際に病気がある人（結果＝あり）」を検査で正しく陽性と判定できる割合
「結果 = あり」の人だけが対象となる
感度=$\dfrac{40}{40+10}=0.8$
偽陰性率
偽陰性率=1-感度=1-$\dfrac{40}{40+10}$=$\dfrac{10}{40+10}$
特異度
「実際に病気ではない人を（結果＝なし）」を検査で正しく陰性と判定できる割合
「結果 = なし」の人だけが対象となる
感度=$\dfrac{30}{20+30}=0.6$
偽陽性率
病気ではなかった人が陽性だった割合
偽陽性率=1-特異度=1-$\dfrac{30}{20+30}$=$\dfrac{20}{20+30}$
陽性尤度比
検査が陽性だったときに、その結果が疾患の存在をどれだけ強く示唆するか
陽性尤度比=$\dfrac{感度}{1-特異度}$=$\dfrac{真陽性率}{偽陽性率}$
行・列が違えば、意味も違う！
陽性的中率
検査陽性の人が病気であった割合
「暴露=陽性」の人だけが対象となる
陽性的中率=$\dfrac{40}{40+20}=0.6$
注意）1 − 陽性的中率（PPV）は偽発見率（False Discovery Rate, FDR）．偽陽性率ではないので注意が必要．
陰性的中率
検査陰性の人が病気ではなかった割合
「暴露=陰性」の人だけが対象となる
陰性的中率=$\dfrac{30}{10+30}=0.6$
