ある疾患Xは、日本人の有病率が0.2%である。Xに対する疾患マーカーMは、Xに罹患した患者において99%の確率で陽性を示すが、1%の確率で陰性を示す。また、Xに罹患していない患者では2%の確率で陽性を示し、98%の確率で陰性を示す。ある日本人患者が疾患マーカーMで陽性を示したとき、その患者がXに罹患している確率(陽性予測値)として、最も近い値はどれか。1つ選べ。
- 9%
- 25%
- 73%
- 97%
- 98%
ある疾患Xは、日本人の有病率が0.2%である。Xに対する疾患マーカーMは、Xに罹患した患者において99%の確率で陽性を示すが、1%の確率で陰性を示す。また、Xに罹患していない患者では2%の確率で陽性を示し、98%の確率で陰性を示す。ある日本人患者が疾患マーカーMで陽性を示したとき、その患者がXに罹患している確率(陽性予測値)として、最も近い値はどれか。1つ選べ。
解答
1
解説
日本人1,000人に対してマーカーMを用いて、疾患Xを検査したことを仮定して考える。
疾患Xの有病率が0.2%であることから1,000人中2人が疾患Xに罹患しており、998人が疾患Xに罹患していない。
・疾患Xに罹患している人のうち陽性を示す人数
疾患Xに罹患した患者において99%の確率で陽性を示すことから、疾患Xに罹患している人のうち陽性を示す人数=2人×0.99=1.98人
・疾患Xに罹患していない人のうち陽性を示す人数
疾患Xに罹患していない患者において2%の確率で陽性を示すことから、疾患Xに罹患していない人のうち陽性を示す人数=998人×0.02=19.96人
陽性予測値は、陽性を示す全体の人数に対する疾患Xに罹患している人のうち陽性を示す人数である。
これらのことから、陽性予測値を以下のように求めることができる。
陽性予測値=1.98/(1.98+19.96)≒0.09
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