ГЛАВА 2. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ АСПЕКТЫ КЛИНИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ
Ли Голдмен (Lee Goldman)
Процесс клинического мышления трудно объяснить. Он основывается на таких факторах, как опыт и обучение, индуктивное и дедуктивное мышление, интерпретация фактов, воспроизводимость и ценность которых переменчивы, и интуиция, которую посещает трудно определить. Для оптимизации клинического мышления был предпринят ряд попыток с целью проведения количественного анализа многих превходящих факторов, включая определение познавательных подходов, используемых доктором при решении трудных проблем, разработку компьютерных систем помощи принятия решения, которые призваны выделить наиболее важный элемент в этом процессе, и применение теории принятия решения для понимания того, как оно формируется. Каждый из этих подходов внес свой вклад в понимание сути диагностического процесса, тем не менее все они сопряжены с. практическими или теоретическими трудностями, что ограничивает их непосредственное применение у конкретного пациента.
Тем не менее эти предварительные попытки использовать строгость и логику, заложенные в количественном методе, обеспечили существенное понимание процесса клинического мышления, выявили пути его совершенствования и позволили свести к минимуму элементы, снижающие его эффективность. Таким образом, желая клиническое мышление не может уменьшить сложность или число возникающих проблем, попытки провести количественный анализ этого процесса могут оптимизировать пути их понимания и решения у каждого отдельного больного.
В упрощенном варианте количественное мышление включает пять этапов. Оно начинается с изучения главных жалоб, для чего существуют ключевые вопросы, которые включают в историю истинного заболевания. Эти вопросы необходимо дополнить данными анамнеза о заболеваниях, перенесенных в недавнем прошлом, данными физикального осмотра, при котором особое внимание уделяют приблизительно пораженным органам. На втором этапе врач может выбрать серию диагностических тестов, каждый из которых в силу своей точности и информативности подсобляет исследовать вероятные гипотезы, возникающие в ходе дифференциальной диагностики. Поскольку проведение каждого из тестов требует определенных материальных затрат, сопровождается в той или иной ступени риском осложнений и вызывает иногда дискомфорт, перед их назначением врач обязан проанализировать достаточность диагностической информации, полученной при сборе анамнеза и физикальном обследовании. Далее, клинические данные обязаны быть сопоставлены с результатами лабораторных исследований, чтобы определить те патологические состояния, между которыми следует проводить дифференциальную диагностику. На четвертом этапе для того, чтобы выработать рекомендации для пациента, необходимо взвесить относительный риск и превосходства последующих диагностических и терапевтических мероприятий. В заключение с выработанными рекомендациями знакомят пациента и после подходящего обсуждения начинают исполнять намеченный план лечения. Каждый этап этой упрощенной модели процесса клинического мышления целесообразно проанализировать по отдельности, Ниже приводятся этапы клиничеокого мышления и принятия решения:
1. Изучение жалоб маршрутом клинического исследования (сбор анамнеза и физикальное обследование).
2. Назначение диагностических тестов, каждый из которых владеет определенной точностью и информативностью.
3. Обобщение клинических находок и результатов лабораторных исследований для разработки вероятных вариантов диагноза.
4. Сравнительная оценка риска и превосходства альтернативных вариантов последующих исследований.
5. Сравнение плана лечения с учетом пожеланий больного.
Сбор анамнеза и физикальное обследование.Выше уже говорилось о том, что лекари начинают изучение главных жалоб больного с исчерпывающего сбора анамнеза, который включает многие, если не большинство, вопросы, позволяющие получить полное представление о всех системах органов, и маршрутом проведения безграничного физикального обследования. Однако опытные клиницисты начинают строить догадку, основываясь уже на главных жалобах и первых ответах на вопросы, задавая последующие вопросы в таком порядке, который позволяет им оценить первичную догадку и при необходимости сократить или внести поправки в перечень вероятных диагнозов. Одновременно может разрабатываться только ограниченное число диагностических гипотез, и для подтверждения или отрицания их часто используется одна и та же информация. Подобным же образом из практически безграничного числа вопросов, которые могут быть заданы, избирают первоочередные, специфические вопросы, и именно на их основании формируют историю истинного заболевания. Как верховодило, из всех ответов избирают ключевой, например указание на наличие мелены, затем пытаются найти главные вероятные изъясненья этому явлению, которые после получения ответов на более детальные вопросы систематизируют таким образом, чтобы можно было выбрать и затем проверить главной диагноз. Этот процесс, который носит название «повторная проверка гипотезы», служит эффективным подходом к диагнозу и ему следует отдавать предпочтение среди иных методов, с подмогою которых можно пытаться получить всю доступную информацию, прежде чем формулировать дифференциальный диагноз.
Пропаганда метода повторной проверки гипотезы не исключает необходимости системного, тщательного сбора полного анамнеза истинного заболевания, исследования всех систем организма, изучения семейного, социального анамнеза и проведения .физикального обследования пациента. Например, если больной поступает с жалобами на боли в животе, врач может собрать информацию, касающуюся их локализации и характера, а также выяснить, какие факторы провоцируют или облегчают боли. На основании ответов на первичные вопросы у доктора возникает недоверие на какое-либо заболевание и он начинает задавать вопросы Ь соответствии с предполагаемым диагнозом. Если характеристики боли дозволяют размышлять о панкреатите, то клиницист может поинтересоваться повадками в отношении потребления алкоголя, приемом диуретиков из группы бензотиодиазида или глюкокортикоидных гормонов. Следует обратить внимание на симптомы, свидетельствующие об одновременном заболевании желчного пузыря, на наличие панкреатита у членов семьи, задать вопросы, направленные на выявление вероятной пенетрирующей язвы. Против, если жалобы более типичны для эзофагеального рефлюкса, то порядок вопросов обязан быть иным. Использование метода повторной проверки гипотезы дозволяет доктору получить доскональную информацию о том органе, который вероятнее всего поражен, не прибегая к системному и тщательному обследованию всего организма. Данные анамнеза и физикального обследования обязаны дополнять друг друга. Анамнез нацеливает проведение физикального обследования на определенные органы, в свою очередь результаты физикального обследования обязаны стимулировать более тщательное изучение конкретных систем и органов.
По мере того, как врач исполняет на практике процесс клинического мышления, используя данные анамнеза и физикального обследования, может возникнуть целый ряд спорных моментов, которые влияют на правильность процесса принятия решения. Прежде всего данные анамнеза могут быть плохо воспроизводимы. Это связано с тем, что больной меняет свои ответы, или с тем, что разные лекари по-различному формулируют вопросы и интерпретируют ответы. Например, в одном из исследований оценки функционального класса кардиологических больных двумя лекарями совпадали примерно в половине случаев. При использовании тщательно разработанных стандартизированных вопросников воспроизводимость, так же как и информативность ответов, достоверно возрастает, желая некоторые пациенты и в этом случае продолжают давать чистосердечные, но противоречивые ответы на вопросы, которые в один и тот же день задают разные опрашивающие. Задавая понятные и по мере возможности конкретные вопросы, можно повысить воспроизводимость и информативность данных анамнеза, но нельзя тем не менее полностью избежать разночтении.
Оценивая воспроизводимость данных при физикальном обследовании, двое исследователей, как верховодило, прибывают к соглашению, если отсутствует какой-либо нечасто встречающийся признак, например увеличение селезенки, но часто расходятся во воззреньях, если одному из них кажется, что этот признак присутствует у пациента, у которого его быть не обязано. Этот принцип нагляднее всего проявляется, если допустить, что любое соглашение всегда возникает нечаянно, а вероятность случайного соглашения выше, если признак встречается либо очень часто, либо очень редко. Например, если каждый из двух лекарей считает, что 90% пациентов имеют какую-либо патологию, например систолический шум в сердце, то их суждения совпадут в 81% случаев, и это совпадение будет только случайным. В некоторых исследованиях воспроизводимости обычных признаков и симптомов, таких как гепатомегалия, частота правильного соглашения не была намного выше, чем частота случайного совпадения суждений. Частота несовпадения суждений может быть уменьшена маршрутом повышения навыков физикального обследования с подмогою постоянных тренировок, маршрутом поиска иных коррелирующих физикальных признаков, маршрутом изучения того, как физикальные данные коррелируют с результатами диагностических тестов. В связи с этим, когда врач вдруг обнаруживает какой-либо субъективный клинический признак, по предлогу которого могут возникнуть несогласия, например, непредвиденную спленомегалию, он обязан, попытаться найти иные изменения, которые могли бы подтвердить ее вероятность, например такие, как гепатомегалия или лимфаденопатия. В некоторых случаях следует осматривать возможность проведения диагностических исследований, таких как сканирование печени и селезенки, что дозволяет объективизировать клинические находки.
Эти замечания по предлогу факторов, снижающих воспроизводимость и информативность данных анамнеза и физикального обследования, ни в коем случае не принижают их чрезвычайную важность для клинического мышления. Более того, они подчеркивают необходимость внимательного и тщательного их проведения.
Когда врач на основании данных анамнеза и физикального обследования выносит суждение о диагнозе, он редко посещает в нем полностью уверен. В связи с этим более целесообразно сказать о диагнозе с точки зрения его вероятности. Все еще очень часто эта вероятность выражается не в форме процентов, а с помощью таких выражений, как «почти всегда», «обычно», «иногда», «редко». Поскольку разные люди вкладывают разную ступень вероятности в одни и те же термины, это водит к происхожденью недопонимания между лекарями или между доктором и пациентом. Лекарям следует как можно более точно и при возможности используя цифры давать свои заключения и, если это осуществимо, использовать для выражения вероятности количественные методы. Например, вместо того чтобы сказать, что вероятность обнаружения карциномы толстой кишки рентгенологическими методами малюсенька, превосходнее, если это вероятно, представить точные данные о диагностике новообразования по данным рентгенографии. Вероятность обнаружения карциномы в 10—15% случаев может быть интерпретирована как «небольшая», однако с клинических позиций в этом-случае требуется последующее уточнение диагноза, поскольку последствия гиподиагностики потенциально операбельной опухоли могут быть самыми серьезными.
Хотя наличие таких количественных показателей было бы очень желанно, они обычно отсутствуют в клинической практике. Даже опытные клиницисты часто не в состоянии точно определить вероятность развития тех или иных изменений. Имеется тенденция к гипердиагностике условно редких заболеваний. Необыкновенно трудно посещает количественно оценить вероятность, которая может быть очень высокой или очень низкой. Например, врач может не знать, какова точная вероятность наличия бактериального менингита или иного заболевания, которое может быть диагностировано с подмогою люмбальной пункции у пациента с сильной головной болью: 1 случай из 20 или 1 случай из 200. В обоих случаях вероятность низка, но тем не менее от нее зависит принятие решения о том, делать или нет люмбальную пункцию.
Поскольку установление достоверных диагностических критериев является краеугольным камнем клинического мышления, для разработки статистических подходов к улучшению диагностического предвидения используется накопленный клинический опыт, который часто посещает представлен в форме компьютерных банков данных. В сходственных исследованиях обычно идентифицируют факторы, находящиеся в унивариантной корреляции с тем или иным диагнозом. Затем эти унивариантные корреляты могут быть включены в многофакторный анализ, что дозволяет определить, какие из них являются достоверными самостоятельными предикторами диагноза. Некоторые виды анализа дозволяют идентифицировать важные факторы прорицания диагноза и затем определить их «вес», который может быть при последующем математическом расчете трансформирован в вероятность. С иной стороны, анализ дозволяет выделить ограниченное число категорий пациентов, каждая из которых имеет собственную вероятность наличия того или иного диагноза.
Эти количественные подходы к постановке диагноза, которые часто называют «правилами предсказания», необыкновенно полезны, если они представлены в удобном для использования виде и если их ценность была широко выучена на достаточном числе и спектре пациентов. Например, на основании тщательного отбора ключевых вопросов, используемых при сборе анамнеза, и данных, получаемых при физикальном обследовании, которые дозволяют предсказать причины наиболее частых жалоб, предъявляемых амбулаторными больными, были разработаны алгоритмы диагностических исследований, которые могут исполняться не доктором и требуют вмешательства доктора лишь при необходимости. Используя эти алгоритмы, не имеющий лечебного образования персонал под общим руководством лекарей может с меньшими затратами, но не менее эффективно осуществлять ту же работу, что и врач, у которого нет такого помощника.
Для того чтобы такие управляла прорицания могли оказать реальную помощь клиницистам, они обязаны быть разработаны на представительных группах больных с использованием доступных воссоздаваемых тестов с тем, чтобы полученные результаты могли быть применены в медицинской практике повсеместно. Поскольку только меньшая часть из опубликованных верховодил прорицания придерживалась взыскательных критериев, таких как число и спектр обследованных, а также проспективное подтверждение результате», большинство из них пока негодно для ежедневного клинического использования. Более того, многие управляла прорицания не могут оценить вероятность каждого диагноза или исхода, с которыми сталкивается клиницист.
Как подчеркивалось в гл. 1, сбор анамнеза и физикальное обследование служат и иным основным целям. Они дозволяют доктору оценить эмоциональный статус пациента, понять, как нарушения здоровья сочетаются с условиями общественной и семейной жизни больного, они способствуют происхожденью у пациента доверия к доктору, которое так необходимо для достижения согласованности в предстоящих действиях.
Диагностические исследования: показания, точность и ценность.Для назначения диагностических исследований обязаны быть специфические показания. Чтобы подходить этим свидетельствам, исследования обязаны быть достаточно точными. Кроме того, они обязаны быть как можно менее дорогостоящими и (или) наименее опасными из всех вероятных в данном случае тестов. Нет безусловно точных диагностических методов, и лекарям часто посещает трудно интерпретировать их результаты. В связи с этим чрезвычайно главно знать несколько наиболее часто используемых при анализе результатов исследований и в эпидемиологии терминов, включая распространенность, чувствительность, специфичность, положительную предсказательную ценность и отрицательную предсказательную ценность (табл. 2.1).
Хотя в извещениях о точности диагностических тестов обычно используют термины положительная и отрицательная предсказательная ценность, эти расчетные величины зависят от распространенности заболевания в изучаемой популяции (табл. 2.2). Тест, владеющий определенной чувствительностью и специфичностью, имеет разную положительную и отрицательную предсказательную ценность, если применяется в группах с разной распространенностью заболевания. Например, умеренные изменения уровня щелочной фосфатазы у молодого человека с подтвержденной лимфомой свидетельствуют о нарушении функции печени вследствие наличия опухоли, т. е. этот тест быстрее всего является правильно положительным, в то время как выявление таких же уровней щелочной фосфатазы при исполненьи рутинных профилактических анализов крови у человека того же возраста без клинических симптомов какого-либо заболевания маловероятно указывает на наличие опухоли, т. е. в этом случае результат быстрее всего неправильно-положительный.
Таблица 2.1. Систематические термины, наиболее часто используемые в эпидемиологических и диагностических исследованиях
|
Результаты теста |
Патологическое состояние |
|
|
|
Имеется |
отсутствует |
|
Положительные |
а (правильно положительные) |
б (ложноположительные) |
|
Отрицательные |
в (ложноотрица-тельные) |
г (правильно отрицательные) |
|
Распространение (априорная вероятность) |
=(а+в)/(а+б++В+Г) |
== число больных/общее число обследованных |
|
Чувствительность |
=а/(а+в) |
== число правильно положительных результатов/ общее число больных |
|
Специфичность |
==г/(б+г) |
== число правильно отрицательных результатов/число пациентов без данного заболевания |
|
Частота ложноотрицательных результатов |
=в/(а+в) |
= число ложноотрицательных результатов/общее число больных |
|
Частота ложноположительных результатов |
=б/(б+г) |
= число ложноположительных результатов/число пациентов без данного заболевания |
|
Положительная предсказательная ценность |
=а/(а+б) |
== число правильно положительных результатов/число всех положительных результатов |
|
Результаты теста |
Патологическое состояние |
|
|
имеется |
отсутствует |
|
|
Отрицательная предсказательная ценность Общая точность |
=г/(в+г) =(а+г)/(а+б+ +в+г) |
=число правильно отрицательных результатов/ число всех отрицательных результатов == число правильно положительных и правильно отрицательных результатов/ число всех результатов |
Хотя чувствительность и специфичность какого-либо теста не зависят от распространенности заболевания (или процента больных, у которых имеется заболевание, из всех обследованных пациентов), они зависят от состава группы пациентов, у которых этот тест был использован. Например, чувствительность и специфичность метода сцинтиграфии миокарда с пирофосфатом технеция с целью выявления инфаркта (гл. 179) будут практически образцовы, если одну популяцию сочиняют личика с типичным инфарктом миокарда, имеющие электрокардиографические изменения, отличительные для трансмурального инфаркта миокарда, ясно выраженный подъем миокардиального изофермента креатинкиназы (КФК), а иную — здоровые студенты-медики. Если, однако, не изменяя распространенности заболевания в исследуемой популяции, состав обследованных с заболеванием и без заболевания изменить, включив пациентов с иными показателями, например, если популяция больных с инфарктом миокарда состояла бы основным образом из пациентов, у которых инфаркт миокарда не сопровождался изменением зубца Q и умеренным или пограничным подъемом КФК-МБ, а популяция без острого .инфаркта миокарда включала бы пациентов со ветхим инфарктом и нестабильной стенокардией, чувствительность и специфичность метода могли бы измениться очень заметно. В этой ситуации чувствительность и специфичность сцинтиграфии миокарда с пирофосфатом технеция не только ниже, чем в первом случае, из-за того, что изменился состав пациентов с и без заболевания, но, что веско более существенно, эти показатели становятся настолько низкими, что тест утрачивает клиническое значение. Этот пример иллюстрирует также методологические проблемы, которые могут возникнуть, если использовать данные одного исследования в разных группах пациентов или если соединять данные разных исследований, в которых участвовали разнородные группы больных.
Таблица 2.2. Изменение положительной и отрицательной предсказательной ценности одного и того же теста в зависимости от исходной вероятности наличия заболевания

В некоторых ситуациях неточное знание чувствительности и специфичности теста в изучаемой группе пациентов может ограничить его клиническую ценность. Поскольку врач редко знает (или может знать) популяцию пациентов, на которой назначаемый им тест был стандартизован, получаемые результаты обладают информацией, намного менее достоверной, чем принято размышлять. Более того, для любого диагностического теста увеличение чувствительности будет сопровождаться снижением специфичности. Чем ближе кривая подходит к верхнему левому углу, тем выше динамическая ценность теста; чем ближе к пунктирной линии — тем ниже. При решении вопроса о том, что является нормой, а что хворью, необходимо определить, какая чувствительность и специфичность наиболее пригодны в данной клинической ситуации.

Рис. 2.1. Графическое изображение внутреннего несоответствия чувствительности и специфичности.
Может быть очень трудно отдифференцировать случайную лабораторную ошибку от ложноположительных или ложноотрицательных результатов исследования вследствие наличия у пациента в этот момент еще какого-либо процесса, который может повлиять на получаемые данные, например повышение уровня КК у пациента, который перед обследованием по предлогу загрудинных недомогай выполнил напряженную физическую работу.
Поскольку нельзя ждать, что какая-либо величина или производный показатель в отдельности могли бы владеть одновременно отличной чувствительностью и специфичностью, часто посещает необходимо определить, какой показатель является наиболее ценным и необходимым для принятия решения. Графическое изображение (рис. 2.1) кривой, связывающей обговариваемые характеристики теста, которое показывает неизбежность выбора между стремлением к высокой чувствительности, как, например, при оценке электрокардиограммы, зарегистрированной во время физической нагрузки, как патологической, если на ней имеется депрессия сегмента ST .не менее 0,5 мм, или высокой специфичности, как, например, при определении электрокардиограммы, зарегистрированной во время физической нагрузки, как патологической только в том случае, если депрессия сегмента ST сочиняет не менее 2,0 мм, может помочь клиницисту понять смысл разных определений «положительных» результатов теста. Сходственное графическое изображение свидетельствует о том, что результаты тестов могут быть определены как нормальные или патологические в зависимости от того, учитывается заболевание, если тест владеет высокой специфичностью, или исключается, если тест владеет высокой чувствительностью. Разные тесты могут обладать разной чувствительностью и специфичностью. Чувствительность и специфичность более достоверных тестов выше, чем недостоверность тестов.
Одним из образцов чувствительных тестов служит М-вариант эхокардиографии, который используют для исключения тяжелого аортального стеноза у взрослых: чувствительность этого теста для аортального стеноза приближается к 100%, при этом неизмененная эхограмма аортального клапана фактически исключает диагноз аортального стеноза у взрослых. К раскаянью, этот чувствительный тест не очень специфичен. В связи с этим многим больным, у которых при эхокардиографии выявлены изменения аортальных клапанов, требуется проведение последующих исследований (например, доплеровская эхокардиография, а вероятно, и катетеризация полостей сердца) для установления диагноза (гл. 187). Наиболее распространенным образцом умеренно специфичного теста является использование электрокардиограммы для диагностики острого инфаркта миокарда. Поскольку высокая специфичность зависит от характеристики группы исследуемых больных, появление в двух или более соседних отведениях новых подъемов сегмента ST, превышающих 1,0 мм, у пациента, который поступил в срочном порядке с долгими загрудинными болями, подсказывающими боли при ишемии миокарда, достаточно специфично, т. е. маловероятно, что эти данные являются ложноположительными. В этих случаях госпитализация больных в отделение интенсивной терапии фактически всегда целесообразна. Однако этот показатель не является чувствительным, поэтому, если бы в отделение интенсивной терапии госпитализировали больных только с сходственными электрокардиографическими изменениями, почти половине больных, поступающих в срочном порядке в стационары, необходимая медицинская помощь не была бы оказана.
Для того чтобы оптимизировать клиническую ценность диагностических тестов, полезно запастись собственный опыт работы с ними. Часто получаемые при этом результаты будут веско отличаться от публикуемых в литературе. Известья об эффективности какого-либо теста обязаны подчеркивать его точность по сопоставлению с самостоятельным стандартом. Этот тест обязан быть использован у целого ряда больных с разной тяжестью изучаемого заболевания, а также у больных, у которых имеются нарушения, являющиеся составной долею дифференциального диагноза. Следует знать воспроизводимость теста, а также обозначить «нормальные пределы» получаемых при использовании этого теста значений. В некоторых случаях проведение исследования или манипуляций, необходимых для установления диагностической ценности данного теста, настолько опасно, что только тесный круг пациентов может быть включен в исследование, как, например, при оценке информативности абдоминальной компьютерной томографии у больных с недоверьем на карциному поджелудочной железы. Если больным с «отрицательными» результатами компьютерной томографии не будет затем выполнена лапаротомия или патологоанатомическое исследование, то ни чувствительность, ни специфичность использования компьютерной томографии с целью выявления Карциномы поджелудочной железы не сможет быть установлена. В сходственных ситуациях установленная ценность диагностического теста нельзя считать точн ой, поскольку она не была подтверждена иным методом.
Соединение клинических данных и результатов лабораторных исследований. Хотя, как было показано выше, ни клинические данные, ни результаты лабораторных исследований не могут претендовать на безусловную точность, их объединение может быстрее привести к правильному диагнозу, чем их использование по отдельности. Зная до исполнения исследования вероятность наличия у пациента того или иного заболевания (априорная вероятность) и зная чувствительность и специфичность проводимого исследования, можно рассчитать вероятность, которая будет получена после исполнения исследования,—апостериорная вероятность. Обычным математическим методом соединенья клинических данных и результатов лабораторных исследований является байисьяновский анализ, который может быть представлен в виде соотношение (счет) —вероятность (табл. 2.3). Априорная вероятность может быть выражена в виде счета (как, например, на бегах) и умножена на вероятное отношение (которое представляет из себя чувствительность теста, разделенную на разность между 1 и специфичностью теста), что дозволяет получить апостериорное соотношение (счет), которое в свою очередь может быть переведено в апостериорную вероятность. Этот подход может быть использован в любой ситуации, когда врач имеет клинические данные, чтобы определить априорную вероятность диагноза и объединить их с результатами, а значит, и с чувствительностью и специфичностью диагностического теста. Многие клинические ситуации могут быть настолько трудными, что определение исходной вероятности какого бы то ни было диагноза или чувствительности и специфичности каждого теста, который может быть выполнен в отдельности, или последовательно исполняемых тестов нецелесообразно. Тем не менее предпринимаемые в этом направлении попытки будут стимулировать критическое мышление, выявлять противоречия, способствовать происхожденью новых планов оригинальных исследований или же требовать пересмотра прошлого опыта, чтобы в последующем облегчить использование байисьяновского анализа для объединения клинических данных и результатов лабораторных исследований.
Результаты байисьяновского анализа часто могут быть выражены графически, как, например, значение электрокардиограммы, зарегистрированной во время физической нагрузки, для выявления ишемической хвори сердца (рис. 2.2; см. также гл. 189). Эта серия кривых показывает также, как следует рассматривать результаты теста, которые могут попасть в «серую зону», не будучи явно положительными или явно отрицательными.
Таблица 2.3. Пример использования байисьяновского анализа для соединенья вероятности с результатами исследования для расчета апостериорной вероятности

" Чувствительность = вероятность положительного результата у пациента с заболеванием
0 (1—специфичность) = вероятность положительного результата у пациента без заболевания
" (1—чувствительность) ==веро