V medicíně založené na důkazech se pro posouzení hodnoty diagnostického testu používají poměry pravděpodobnosti. Využívají citlivost a specifičnost testu k určení, zda výsledek testu užitečně mění pravděpodobnost, že stav (např. chorobný stav) existuje.
Existují dvě verze poměru pravděpodobnosti, jedna pro pozitivní a druhá pro negativní výsledky testu.
Označují se jako poměr pravděpodobnosti pozitivní (LR+) a poměr pravděpodobnosti negativní (LR-).
Poměr pravděpodobnosti se vypočítá jako
nebo „pravděpodobnost, že osoba, která má nemoc, bude mít pozitivní test, dělená pravděpodobností, že osoba, která nemoc nemá, bude mít pozitivní test“.
Zde „T+“ nebo „T-“ znamená, že výsledek testu je pozitivní, resp. negativní. Stejně tak „D+“ nebo „D-“ znamená, že nemoc je přítomna, resp. nepřítomna. „Pravdivě pozitivní“ jsou tedy ti, kteří mají pozitivní test (T+) a mají onemocnění (D+), a „falešně pozitivní“ jsou ti, kteří mají pozitivní test (T+), ale nemají onemocnění (D-).
Poměr pravděpodobnosti se vypočítá jako
což je ekvivalentní
nebo „pravděpodobnost, že osoba, která má nemoc, bude mít negativní test, dělená pravděpodobností, že osoba, která nemoc nemá, bude mít negativní test“.
Předtestová šance na určitou diagnózu vynásobená poměrem pravděpodobnosti určuje posttestovou šanci. Tento výpočet je založen na Bayesově teorému. (Všimněte si, že šance lze vypočítat z pravděpodobnosti a následně ji převést na pravděpodobnost.)
Výzkumy však naznačují, že lékaři tyto výpočty v praxi provádějí jen zřídka, a pokud je provádějí, často chybují. Randomizovaná kontrolovaná studie, která porovnávala, jak dobře lékaři interpretují diagnostické testy, které byly prezentovány buď jako citlivost a specifičnost, poměr pravděpodobnosti, nebo nepřesný graf poměru pravděpodobnosti, nezjistila žádný rozdíl mezi těmito třemi způsoby interpretace výsledků testů.
Příkladem z medicíny je pravděpodobnost, že se daný výsledek testu očekává u pacienta s určitou poruchou, ve srovnání s pravděpodobností, že se stejný výsledek objeví u pacienta bez cílové poruchy.
Pro všechny příslušné prediktivní parametry lze vypočítat intervaly spolehlivosti, které udávají rozsah hodnot, v němž se skutečná hodnota nachází při dané hladině spolehlivosti (např. 95 %).
Odhad pravděpodobnosti před a po testu
Poměr pravděpodobnosti testu umožňuje odhadnout pravděpodobnost výskytu stavu před a po testu.
S danou pravděpodobností před testem a pravděpodobnostním poměrem pak lze pravděpodobnosti po testu vypočítat v následujících třech krocích:
Ve výše uvedené rovnici je kladná pravděpodobnost po testu vypočtena pomocí poměru pravděpodobnosti pozitivní a záporná pravděpodobnost po testu je vypočtena pomocí poměru pravděpodobnosti negativní.
Pravděpodobnost po testu, odhadnutá z poměru pravděpodobnosti a pravděpodobnosti před testem, je totiž obecně přesnější, než kdyby byla odhadnuta z pozitivní prediktivní hodnoty testu, pokud má testovaný jedinec jinou pravděpodobnost před testem, než jaká je prevalence daného stavu v populaci.
Vezmeme-li lékařský příklad z výše (20 pravdivě pozitivních, 10 falešně negativních a celkem 2030 pacientů), vypočítá se pozitivní pravděpodobnost před testem takto:
Jak bylo prokázáno, pozitivní posttestová pravděpodobnost se číselně rovná pozitivní prediktivní hodnotě; negativní posttestová pravděpodobnost se číselně rovná (1 – negativní prediktivní hodnota).