Pre- and post-test probability
প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা এবং পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনা (বিকল্পভাবে প্রাক-পরীক্ষা এবং পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনা বানান করা হয়) হল ডায়াগনস্টিক পরীক্ষার আগে এবং পরে যথাক্রমে একটি অবস্থার উপস্থিতির (যেমন একটি রোগ) সম্ভাবনা। পরীক্ষাটি যথাক্রমে ইতিবাচক বা নেতিবাচক পরীক্ষা হিসাবে পড়ে কিনা তার উপর নির্ভর করে পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনা ইতিবাচক বা নেতিবাচক হতে পারে। কিছু ক্ষেত্রে, এটি ভবিষ্যতে আগ্রহের অবস্থার বিকাশের সম্ভাবনার জন্য ব্যবহৃত হয়। পরীক্ষা, এই অর্থে, যে কোনও চিকিৎসা পরীক্ষাকে বোঝাতে পারে (তবে সাধারণত ডায়াগনস্টিক পরীক্ষার অর্থে), এবং বিস্তৃত অর্থে প্রশ্ন এবং এমনকি অনুমানগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে (যেমন লক্ষ্য ব্যক্তিটি একজন মহিলা বা পুরুষ)। বিভিন্ন অবস্থার প্রাক-এবং পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনার মধ্যে পার্থক্য করার ক্ষমতা চিকিৎসা পরীক্ষার ইঙ্গিতের একটি প্রধান কারণ। প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা কোনও ব্যক্তির প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটি হিসাবে বেছে নেওয়া যেতে পারেঃ রোগের প্রাদুর্ভাব, যা ব্যক্তির জন্য অন্য কোনও বৈশিষ্ট্য না জানা থাকলে বেছে নিতে হতে পারে, বা অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি জানা থাকলেও গণনা সহজ করার জন্য এটি বেছে নেওয়া যেতে পারে যদিও এই ধরনের বাদ দেওয়া ভুল ফলাফলের কারণ হতে পারে এক বা একাধিক পূর্ববর্তী পরীক্ষার ফলে অবস্থার পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনা একটি মোটামুটি অনুমান, যা আরও পদ্ধতিগত পন্থা সম্ভব না হলে বেছে নিতে হতে পারে বা পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনার দক্ষ অনুমান ক্লিনিকাল অনুশীলনে, পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনাগুলি প্রায়শই কেবল অনুমান করা হয় বা এমনকি অনুমান করা হয়। এটি সাধারণত একটি প্যাথোগনোমনিক চিহ্ন বা উপসর্গের সন্ধানের ক্ষেত্রে গ্রহণযোগ্য, এই ক্ষেত্রে এটি প্রায় নিশ্চিত যে লক্ষ্যের অবস্থা উপস্থিত রয়েছে; অথবা একটি সাইন কোয়া নন সাইন বা উপসর্গ খুঁজে পাওয়ার অনুপস্থিতিতে, এই ক্ষেত্রে এটি প্রায় নিশ্চিত যে লক্ষ্যের অবস্থা অনুপস্থিত। বাস্তবে, তবে, একটি অবস্থার উপস্থিতির বিষয়গত সম্ভাবনা কখনই ঠিক 0 বা 100% হয় না। তবুও, সেই সম্ভাবনা অনুমান করার জন্য বেশ কয়েকটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি রয়েছে। এই ধরনের পদ্ধতিগুলি সাধারণত পূর্বে একটি রেফারেন্স গ্রুপে পরীক্ষাটি সম্পাদন করার উপর ভিত্তি করে যেখানে অবস্থার উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি জানা যায় (বা কমপক্ষে অন্য একটি পরীক্ষা দ্বারা অনুমান করা হয় যা অত্যন্ত নির্ভুল বলে মনে করা হয়, যেমন "গোল্ড স্ট্যান্ডার্ড"), যাতে পরীক্ষার পারফরম্যান্সের তথ্য প্রতিষ্ঠিত করা যায়। এই তথ্যগুলি পরবর্তীকালে পদ্ধতি দ্বারা পরীক্ষিত যে কোনও ব্যক্তির পরীক্ষার ফলাফল ব্যাখ্যা করতে ব্যবহৃত হয়। রেফারেন্স গ্রুপ-ভিত্তিক পদ্ধতির একটি বিকল্প বা পরিপূরক হল একটি পরীক্ষার ফলাফলকে একই ব্যক্তির উপর পূর্ববর্তী পরীক্ষার সাথে তুলনা করা, যা পর্যবেক্ষণের জন্য পরীক্ষাগুলিতে বেশি দেখা যায়। পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাব্যতা অনুমান করার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নিয়মতান্ত্রিক রেফারেন্স গ্রুপ-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলির মধ্যে নিম্নলিখিত সারণিতে সংক্ষিপ্ত এবং তুলনা করা হয়েছে এবং নীচের পৃথক বিভাগে আরও বর্ণনা করা হয়েছে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান দ্বারা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মানগুলি কোনও ব্যক্তির পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনা অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যদি ব্যক্তির প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা মোটামুটিভাবে একটি রেফারেন্স গ্রুপের প্রাদুর্ভাবের সমান ধরে নেওয়া যায় যার উপর পরীক্ষার ফলাফল এবং অবস্থার উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি সম্পর্কে জ্ঞান উভয়ই পাওয়া যায় (উদাহরণস্বরূপ একটি রোগ, যেমন "গোল্ড স্ট্যান্ডার্ড" দ্বারা নির্ধারিত হতে পারে)। যদি পরীক্ষার ফলাফল ইতিবাচক বা নেতিবাচক পরীক্ষায় বাইনারি শ্রেণিবিন্যাসের হয়, তবে নিম্নলিখিত টেবিলটি তৈরি করা যেতে পারেঃ প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাব্যতা রেখাচিত্র থেকে নিম্নরূপ গণনা করা যেতে পারেঃ প্রিটেস্ট সম্ভাব্যতা = (সত্য ইতিবাচক + মিথ্যা নেতিবাচক)/মোট নমুনা এছাড়াও, এই ক্ষেত্রে, ইতিবাচক পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাব্যতা (পরীক্ষাটি ইতিবাচক হলে লক্ষ্যের অবস্থা থাকার সম্ভাবনা), সংখ্যাসূচকভাবে ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মানের সমান, এবং নেতিবাচক পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনা (পরীক্ষাটি নেতিবাচক হলে লক্ষ্যের অবস্থা হওয়ার সম্ভাবনা) সংখ্যাসূচকভাবে নেতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মানের পরিপূরক ([নেতিবাচক পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনা] = 1-[নেতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান]), আবার ধরে নেওয়া যায় যে পরীক্ষা করা ব্যক্তিটি পরীক্ষা করে না। উপরের চিত্রটিতে, এই ইতিবাচক পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাব্যতা, অর্থাৎ, একটি ইতিবাচক পরীক্ষার ফলাফল দেওয়া একটি লক্ষ্য অবস্থার পোস্ট-টেস্ট সম্ভাব্যতা, এইভাবে গণনা করা হয়ঃ ইতিবাচক পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাব্যতা = সত্য ইতিবাচক/(সত্য ইতিবাচক + মিথ্যা ইতিবাচক) একইভাবেঃ একটি নেতিবাচক ফলাফল দেওয়া রোগের পোস্ট-টেস্ট সম্ভাব্যতা হিসাবে গণনা করা হয়ঃ নেতিবাচক পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাব্যতা = 1-(মিথ্যা নেতিবাচক/(মিথ্যা নেতিবাচক + সত্য নেতিবাচক) উপরের সমীকরণগুলির বৈধতা নির্ভর করে যে জনসংখ্যার নমুনার যথেষ্ট নমুনা পক্ষপাত নেই যা যাদের অবস্থা রয়েছে এবং যারা জনসংখ্যার মধ্যে সংশ্লিষ্ট প্রাদুর্ভাব এবং "অ-প্রাদুর্ভাব" থেকে যথেষ্ট পরিমাণে অসামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। প্রকৃতপক্ষে, উপরের সমীকরণগুলি কেবল একটি কেস-নিয়ন্ত্রণ অধ্যয়নের ক্ষেত্রে বৈধ নয় যা পৃথকভাবে শর্ত সহ একটি গোষ্ঠী এবং এটি ছাড়া একটি গোষ্ঠী সংগ্রহ করে। সম্ভাব্যতা অনুপাত দ্বারা উপরের পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা অনুপযুক্ত যদি অন্যান্যের মধ্যে, পরীক্ষার ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান প্রতিষ্ঠার জন্য ব্যবহৃত রেফারেন্স গ্রুপের প্রাদুর্ভাবের থেকে পূর্ববর্তী সম্ভাব্যতা আলাদা হয়। এই ধরনের পার্থক্য ঘটতে পারে যদি অন্য একটি পরীক্ষার আগে, বা রোগ নির্ণয়ের সাথে জড়িত ব্যক্তি মনে করেন যে, উদাহরণস্বরূপ, নির্দিষ্ট অভিযোগ, চিকিৎসা ইতিহাসের অন্যান্য উপাদান, শারীরিক পরীক্ষার লক্ষণগুলির জ্ঞানের কারণে অন্য একটি প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা অবশ্যই ব্যবহার করা উচিত, হয় প্রতিটি অনুসন্ধানকে তার নিজস্ব সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতার সাথে একটি পরীক্ষা হিসাবে গণনা করে, অথবা কমপক্ষে পৃথক প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনার মোটামুটি অনুমান করে। এই ক্ষেত্রে, রেফারেন্স গ্রুপে প্রাদুর্ভাব ব্যক্তির প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনার প্রতিনিধিত্ব করার ক্ষেত্রে সম্পূর্ণ সঠিক নয় এবং ফলস্বরূপ, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান (ইতিবাচক বা নেতিবাচক যাই হোক না কেন) পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনার প্রতিনিধিত্ব করার ক্ষেত্রে সম্পূর্ণ সঠিক নয়। এই ক্ষেত্রে, পরীক্ষার জন্য একটি সম্ভাব্যতা অনুপাত ব্যবহার করে একটি পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাব্যতা আরও সঠিকভাবে অনুমান করা যেতে পারে। সম্ভাবনার অনুপাত পরীক্ষার সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতা থেকে গণনা করা হয়, এবং এর ফলে এটি রেফারেন্স গ্রুপের প্রাদুর্ভাবের উপর নির্ভর করে না, এবং একইভাবে, এটি ইতিবাচক বা নেতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মানগুলির (যা পরিবর্তিত হবে) বিপরীতে পরিবর্তিত প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনার সাথে পরিবর্তিত হয় না। এছাড়াও, ফলস্বরূপ, সম্ভাব্যতা অনুপাত থেকে নির্ধারিত পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনার বৈধতা জনসংখ্যার নমুনায় অবস্থা সহ এবং ছাড়া ব্যক্তিদের ক্ষেত্রে নমুনা পক্ষপাতের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ নয় এবং কেস-নিয়ন্ত্রণ অধ্যয়ন হিসাবে করা যেতে পারে যা পৃথকভাবে অবস্থা সহ এবং ছাড়া ব্যক্তিদের সংগ্রহ করে। প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাব্যতা এবং সম্ভাব্যতা অনুপাত থেকে পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনার অনুমান নিম্নরূপঃ প্রিটেস্ট অডস = প্রিটেস্ট সম্ভাব্যতা/(1-প্রিটেস্ট সম্ভাব্যতা) পোস্টটেস্ট অডস = প্রিটেস্ট প্রতিকূলতা * সম্ভাব্যতা অনুপাত উপরের সমীকরণে, ইতিবাচক পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাব্যতা সম্ভাব্যতা অনুপাত ইতিবাচক ব্যবহার করে গণনা করা হয় এবং নেতিবাচক পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাব্যতা সম্ভাব্যতা অনুপাত নেতিবাচক ব্যবহার করে গণনা করা হয়। পোস্টটেস্ট সম্ভাব্যতা = পোস্টটেস্ট প্রতিকূলতা/(পোস্টটেস্ট প্রতিকূলতা + 1) প্রদত্ত প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনার বিন্দু থেকে তাদের স্কেলে প্রদত্ত সম্ভাবনার অনুপাতের সাথে একটি সরল রেখা তৈরি করে একটি তথাকথিত ফাগান নোমোগ্রাম (ডানদিকে দেখানো) দ্বারাও সম্পর্কটি অনুমান করা যেতে পারে, যা ফলস্বরূপ, সেই সরল রেখাটি তার স্কেল অতিক্রম করে এমন বিন্দুতে পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনার অনুমান করে। পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাব্যতা, অতিরিক্ত পরীক্ষার জন্য প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে যদি এটি একই পদ্ধতিতে গণনা করা অব্যাহত থাকে। অবিচ্ছিন্ন মান বা দুটির বেশি ফলাফল সহ পরীক্ষার জন্য সম্ভাব্যতা অনুপাতের গণনা করা সম্ভব যা দ্বৈত ফলাফলের গণনার অনুরূপ। এই উদ্দেশ্যে, পরীক্ষার ফলাফলের প্রতিটি স্তরের জন্য একটি পৃথক সম্ভাব্যতা অনুপাত গণনা করা হয় এবং এটিকে ব্যবধান বা স্তর নির্দিষ্ট সম্ভাব্যতা অনুপাত বলা হয়। উদাহরণ একজন ব্যক্তির মলের গুপ্ত রক্তের (এফওবি) পরীক্ষা করা হয়েছিল যাতে সেই ব্যক্তির অন্ত্রের ক্যান্সারের লক্ষ্য অবস্থার সম্ভাবনা অনুমান করা যায় এবং এটি ইতিবাচক হয়ে পড়ে (মলের মধ্যে রক্ত সনাক্ত করা হয়েছিল)। পরীক্ষার আগে, সেই ব্যক্তির অন্ত্রের ক্যান্সার হওয়ার প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা ছিল, উদাহরণস্বরূপ, 3 শতাংশ (0.003), যা মূল্যায়ন দ্বারা অনুমান করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, সেই ব্যক্তির চিকিৎসা ইতিহাস, পরীক্ষা এবং পূর্ববর্তী পরীক্ষাগুলি। সংবেদনশীলতা, নির্দিষ্টতা ইত্যাদি। এফওবি পরীক্ষার মধ্যে 203 জনের জনসংখ্যার নমুনা নিয়ে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল (এই ধরনের বংশগত ছাড়া), এবং নিম্নরূপ পড়েছিলঃ এর থেকে, পরীক্ষার সম্ভাব্যতা অনুপাত প্রতিষ্ঠিত করা যেতে পারেঃ সম্ভাব্যতা অনুপাত ইতিবাচক = সংবেদনশীলতা/(1-নির্দিষ্টতা) = 66.67%/(1-91%) = 7.4 সম্ভাব্যতা অনুপাত নেতিবাচক = (1-সংবেদনশীলতা)/নির্দিষ্টতা = (1-66.67%)/91% = 0.37 সেরা সম্ভাবনা (এই উদাহরণে) = 0. জনসংখ্যার নমুনায় প্রাদুর্ভাব গণনা করা হয়ঃ বিস্তার = (2 + 1)/203 = 0.0148 বা 1.48% ব্যক্তির প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা জনসংখ্যার নমুনার দ্বিগুণেরও বেশি ছিল, যদিও ব্যক্তির পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনা জনসংখ্যার নমুনার দ্বিগুণেরও কম ছিল (যা 10 শতাংশ পরীক্ষার ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান দ্বারা অনুমান করা হয়), যা কেবল আপেক্ষিক ঝুঁকি গুণনের কম সঠিক পদ্ধতি দ্বারা ফলাফল হবে তার বিপরীতে। ভুলের নির্দিষ্ট উৎস পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাব্যতা নির্ধারণের জন্য সম্ভাব্যতা অনুপাত ব্যবহার করার সময় ভুলের নির্দিষ্ট উৎসগুলির মধ্যে রয়েছে নির্ধারক বা পূর্ববর্তী পরীক্ষাগুলির সাথে হস্তক্ষেপ বা পরীক্ষার লক্ষ্যগুলির ওভারল্যাপ, যেমন নীচে ব্যাখ্যা করা হয়েছেঃ পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনার সাথে হস্তক্ষেপ, যেমন প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাব্যতা এবং সম্ভাব্যতা অনুপাত থেকে অনুমান করা হয়েছে, সাধারণ জনসংখ্যার তুলনায় অন্যান্য নির্ধারক (যেমন ঝুঁকির কারণ) সহ ব্যক্তিদের পাশাপাশি পূর্ববর্তী পরীক্ষার মধ্য দিয়ে যাওয়া ব্যক্তিদের ক্ষেত্রেও সতর্কতার সাথে পরিচালনা করা উচিত, কারণ এই ধরনের নির্ধারক বা পরীক্ষাগুলি পরীক্ষাকে অপ্রত্যাশিত উপায়ে প্রভাবিত করতে পারে, যা এখনও ভুল ফলাফলের কারণ হতে পারে। স্থূলতার ঝুঁকির কারণের একটি উদাহরণ হল যে অতিরিক্ত পেটের চর্বি পেটের অঙ্গগুলিকে স্পর্শ করা কঠিন করে তুলতে পারে এবং পেটের আল্ট্রাসনোগ্রাফির রেজোলিউশন হ্রাস করতে পারে এবং একইভাবে, পূর্ববর্তী রেডিওগ্রাফি থেকে অবশিষ্ট বেরিয়াম বৈসাদৃশ্য পরবর্তী পেটের পরীক্ষায় হস্তক্ষেপ করতে পারে, ফলস্বরূপ এই ধরনের পরবর্তী পরীক্ষার সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতা হ্রাস করতে পারে। অন্যদিকে, হস্তক্ষেপের প্রভাব রেফারেন্স গ্রুপের ব্যবহারের তুলনায় পরবর্তী পরীক্ষাগুলির কার্যকারিতা সম্ভাব্যভাবে উন্নত করতে পারে, যেমন কিছু পেটের পরীক্ষা কম ওজনের ব্যক্তিদের উপর সঞ্চালিত হলে সহজ হয়। পরীক্ষার ওভারল্যাপ উপরন্তু, পূর্ববর্তী পরীক্ষা থেকে প্রাপ্ত যে কোনও প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনার উপর গণনার বৈধতা নির্ভর করে যে দুটি পরীক্ষা পরীক্ষার লক্ষ্যমাত্রার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে ওভারল্যাপ করে না, যেমন এক এবং একই বিকৃত বিপাকীয় পথের অন্তর্গত পদার্থের রক্ত পরীক্ষা। এই ধরনের ওভারল্যাপের চরম একটি উদাহরণ হল যেখানে "পদার্থ এক্স" সনাক্তকারী রক্ত পরীক্ষার জন্য সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতা প্রতিষ্ঠিত হয়েছে, এবং একইভাবে "পদার্থ ওয়াই" সনাক্তকারী একজনের জন্য। প্রকৃতপক্ষে, যদি "পদার্থ এক্স" এবং "পদার্থ ওয়াই" এক এবং একই পদার্থ হয়, তবে একই পদার্থের পরপর দুটি পরীক্ষা করার কোনও ডায়াগনস্টিক মান নাও থাকতে পারে, যদিও গণনাটি একটি পার্থক্য দেখায় বলে মনে হয়। উপরে বর্ণিত হস্তক্ষেপের বিপরীতে, পরীক্ষার ক্রমবর্ধমান ওভারল্যাপ শুধুমাত্র তাদের কার্যকারিতা হ্রাস করে। চিকিৎসা ব্যবস্থায়, উল্লেখযোগ্য ওভারল্যাপ এড়াতে বিভিন্ন পদ্ধতির পরীক্ষাগুলির সংমিশ্রণের মাধ্যমে ডায়াগনস্টিক বৈধতা বৃদ্ধি করা হয়, উদাহরণস্বরূপ রক্ত পরীক্ষা, বায়োপসি এবং রেডিওগ্রাফ-এর সংমিশ্রণ তৈরি করার ক্ষেত্রে। ত্রুটি কাটিয়ে ওঠার পদ্ধতি সম্ভাব্যতা অনুপাত ব্যবহার করে ত্রুটির এই ধরনের উৎসগুলি এড়াতে, সর্বোত্তম পদ্ধতিটি হবে সমতুল্য ব্যক্তিদের একটি বড় রেফারেন্স গ্রুপ সংগ্রহ করা, যাতে এই ধরনের ব্যক্তিদের মধ্যে পরীক্ষার ব্যবহারের জন্য পৃথক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান স্থাপন করা যায়। তবে, একজন ব্যক্তির চিকিৎসা ইতিহাস, শারীরিক পরীক্ষা এবং পূর্ববর্তী পরীক্ষা ইত্যাদি সম্পর্কে আরও জ্ঞান সহ। সেই ব্যক্তি আরও আলাদা হয়ে যায়, উপযুক্ত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান স্থাপনের জন্য একটি রেফারেন্স গ্রুপ খুঁজে পেতে ক্রমবর্ধমান অসুবিধা সহ, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান দ্বারা পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনার অনুমানকে অবৈধ করে তোলে। এই ধরনের ভুলগুলি কাটিয়ে ওঠার আরেকটি পদ্ধতি হল পরবর্তী বিভাগে বর্ণিত ডায়াগনস্টিক মানদণ্ডের প্রেক্ষাপটে পরীক্ষার ফলাফল মূল্যায়ন করা। আপেক্ষিক ঝুঁকি দ্বারা পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাব্যতা কখনও কখনও পরীক্ষার দ্বারা প্রদত্ত আপেক্ষিক ঝুঁকির সাথে প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাব্যতাকে গুণ করে অনুমান করা যেতে পারে। ক্লিনিকাল অনুশীলনে, এটি সাধারণত কোনও ব্যক্তির চিকিৎসা ইতিহাসের মূল্যায়নে প্রয়োগ করা হয়, যেখানে "পরীক্ষা" সাধারণত বিভিন্ন ঝুঁকির কারণ সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন (বা এমনকি অনুমান), উদাহরণস্বরূপ, লিঙ্গ, তামাক ধূমপান বা ওজন, তবে এটি সম্ভাব্যভাবে একটি উল্লেখযোগ্য পরীক্ষা হতে পারে যেমন ব্যক্তিকে ওজন স্কেলে রাখা। আপেক্ষিক ঝুঁকিগুলি ব্যবহার করার সময়, ফলস্বরূপ সম্ভাব্যতা সাধারণত কোনও ব্যক্তির বর্তমান অবস্থার সম্ভাবনার পরিবর্তে একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে অবস্থার বিকাশের সাথে সম্পর্কিত (জনসংখ্যার ঘটনার মতো), তবে পরোক্ষভাবে পরেরটির একটি অনুমান হতে পারে। বিপদের অনুপাতের ব্যবহার কিছুটা আপেক্ষিক ঝুঁকির মতোই ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি ঝুঁকির কারণ একটি আপেক্ষিক ঝুঁকি প্রতিষ্ঠার জন্য, একটি উন্মুক্ত গোষ্ঠীর ঝুঁকি একটি অপ্রকাশিত গোষ্ঠীর ঝুঁকি দ্বারা বিভক্ত করা হয়। যদি কোনও ব্যক্তির শুধুমাত্র একটি ঝুঁকির কারণ বিবেচনা করা হয়, তবে নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর ঝুঁকির সাথে আপেক্ষিক ঝুঁকিকে গুণ করে পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাবনা অনুমান করা যেতে পারে। নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীটি সাধারণত অপ্রকাশিত জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে, তবে যদি জনসংখ্যার খুব কম অংশ উন্মুক্ত হয়, তবে সাধারণ জনসংখ্যার প্রাদুর্ভাব প্রায়শই নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর প্রাদুর্ভাবের সমান বলে ধরে নেওয়া যেতে পারে। এই ধরনের ক্ষেত্রে, সাধারণ জনসংখ্যার ঝুঁকির সঙ্গে আপেক্ষিক ঝুঁকিকে গুণ করে পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাব্যতা অনুমান করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যুক্তরাজ্যে 55 থেকে 59 বছর বয়সে একজন মহিলার মধ্যে স্তন ক্যান্সারের ঘটনা প্রতি বছর 280 টি ক্ষেত্রে অনুমান করা হয় এবং বুকে উচ্চ মাত্রার আয়নাইজিং বিকিরণের সংস্পর্শে আসার ঝুঁকির কারণ (উদাহরণস্বরূপ, অন্যান্য ক্যান্সারের চিকিৎসা হিসাবে) অনাবৃতের তুলনায় 2 থেকে 4 এর মধ্যে স্তন ক্যান্সারের আপেক্ষিক ঝুঁকি প্রদান করে। যেহেতু জনসংখ্যার একটি নিম্ন ভগ্নাংশ উন্মুক্ত, তাই অনাবৃত জনসংখ্যার প্রাদুর্ভাব সাধারণ জনসংখ্যার প্রাদুর্ভাবের সমান বলে ধরে নেওয়া যেতে পারে। পরবর্তীকালে, এটি অনুমান করা যেতে পারে যে যুক্তরাজ্যে 55 থেকে 59 বছর বয়সী এবং উচ্চ মাত্রার আয়নাইজিং বিকিরণের সংস্পর্শে আসা একজন মহিলার 588 থেকে 100.000-এ (অর্থাৎ 0.6% থেকে 1.1%) এক বছরের মধ্যে স্তন ক্যান্সার হওয়ার ঝুঁকি থাকা উচিত। একাধিক ঝুঁকির কারণ তাত্ত্বিকভাবে, একাধিক ঝুঁকির কারণের উপস্থিতিতে মোট ঝুঁকি প্রতিটি আপেক্ষিক ঝুঁকির সাথে গুণ করে অনুমান করা যেতে পারে, তবে সাধারণত সম্ভাবনার অনুপাত ব্যবহার করার তুলনায় অনেক কম নির্ভুল, এবং সাধারণত এটি করা হয় কারণ এটি সম্পাদন করা অনেক সহজ যখন শুধুমাত্র আপেক্ষিক ঝুঁকি দেওয়া হয়, উদাহরণস্বরূপ, উৎসের তথ্যকে সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতায় রূপান্তরিত করা এবং সম্ভাবনার অনুপাত দ্বারা গণনা করা। একইভাবে, সাহিত্যে সম্ভাবনার অনুপাতের পরিবর্তে প্রায়শই আপেক্ষিক ঝুঁকি দেওয়া হয় কারণ প্রথমটি আরও স্বজ্ঞাত। আপেক্ষিক ঝুঁকি গুণনের ভুলের উৎসগুলির মধ্যে রয়েছেঃ আপেক্ষিক ঝুঁকিগুলি রেফারেন্স গ্রুপে অবস্থার প্রাদুর্ভাব দ্বারা প্রভাবিত হয় (সম্ভাবনার অনুপাতের বিপরীতে, যা নয়), এবং এই সমস্যার ফলে রেফারেন্স গ্রুপে প্রাদুর্ভাব এবং যে কোনও ব্যক্তির জন্য প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনার মধ্যে ক্রমবর্ধমান পার্থক্যের সাথে পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনার বৈধতা কম বৈধ হয়ে ওঠে। কোনও পরিচিত ঝুঁকির কারণ বা কোনও ব্যক্তির পূর্ববর্তী পরীক্ষা প্রায় সবসময়ই এই ধরনের পার্থক্য প্রদান করে, একাধিক ঝুঁকির কারণ বা পরীক্ষার মোট প্রভাব অনুমান করার ক্ষেত্রে আপেক্ষিক ঝুঁকি ব্যবহারের বৈধতা হ্রাস করে। বেশিরভাগ চিকিৎসক পরীক্ষার ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার সময় প্রাদুর্ভাবের এই ধরনের পার্থক্যগুলি যথাযথভাবে বিবেচনায় নেন না, যা অপ্রয়োজনীয় পরীক্ষা এবং ডায়াগনস্টিক ত্রুটির কারণ হতে পারে। শুধুমাত্র ইতিবাচক পরীক্ষা বিবেচনা করে, বেশ কয়েকটি আপেক্ষিক ঝুঁকি গুণ করার ভুলের একটি পৃথক উৎস হল যে এটি সম্ভাবনার অনুপাত ব্যবহারের তুলনায় মোট ঝুঁকিকে অতিরিক্ত মূল্যায়ন করে। এই অতিরিক্ত মূল্যায়নকে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে পদ্ধতির অক্ষমতার দ্বারা যে মোট ঝুঁকি 100% এর বেশি হতে পারে না। এই অতিরিক্ত মূল্যায়ন ছোট ঝুঁকির ক্ষেত্রে অপেক্ষাকৃত ছোট, কিন্তু উচ্চ মানের ক্ষেত্রে বেশি হয়। উদাহরণস্বরূপ, যুক্তরাজ্যে মহিলাদের মধ্যে 40 বছরের কম বয়সে স্তন ক্যান্সার হওয়ার ঝুঁকি 2 শতাংশ অনুমান করা যেতে পারে। এছাড়াও, আশকেনাজি ইহুদিদের উপর করা গবেষণায় ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে যে বি. আর. সি. এ1-এর একটি রূপান্তর 40 বছরের কম বয়সী মহিলাদের মধ্যে স্তন ক্যান্সার হওয়ার আপেক্ষিক ঝুঁকি 21.6 প্রদান করে এবং বি. আর. সি. এ2-এর একটি রূপান্তর 40 বছরের কম বয়সী মহিলাদের মধ্যে স্তন ক্যান্সার হওয়ার আপেক্ষিক ঝুঁকি 3.3 প্রদান করে। এই তথ্যগুলি থেকে অনুমান করা যেতে পারে যে, বি. আর. সি. এ1 মিউটেশনে আক্রান্ত কোনও মহিলার 40 বছরের কম বয়সে স্তন ক্যান্সার হওয়ার ঝুঁকি প্রায় 40 শতাংশ এবং বি. আর. সি. এ2 মিউটেশনে আক্রান্ত মহিলার ঝুঁকি প্রায় 6 শতাংশ। যাইহোক, একটি বি. আর. সি. এ1 এবং একটি বি. আর. সি. এ2 উভয় মিউটেশন হওয়ার বরং অসম্ভব পরিস্থিতিতে, কেবল উভয় আপেক্ষিক ঝুঁকির সাথে গুণ করলে 40 বছর বয়সের আগে স্তন ক্যান্সার হওয়ার ঝুঁকি থাকে, যা সম্ভবত বাস্তবে সঠিক হতে পারে না। অতিরিক্ত মূল্যায়নের (পরবর্তী উল্লিখিত) প্রভাবের জন্য ঝুঁকিগুলিকে প্রতিকূলতায় এবং আপেক্ষিক ঝুঁকিগুলিকে প্রতিকূলতার অনুপাতে রূপান্তরিত করে ক্ষতিপূরণ দেওয়া যেতে পারে। যাইহোক, এটি কোনও ব্যক্তির প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা এবং রেফারেন্স গ্রুপে প্রাদুর্ভাবের মধ্যে কোনও পার্থক্যের (পূর্বে উল্লিখিত) প্রভাবের জন্য ক্ষতিপূরণ দেয় না। উপরের ভুলের উভয় উৎসের জন্য ক্ষতিপূরণ দেওয়ার একটি পদ্ধতি হল মাল্টিভ্যারিয়েট রিগ্রেশন বিশ্লেষণের মাধ্যমে আপেক্ষিক ঝুঁকিগুলি প্রতিষ্ঠিত করা। যাইহোক, এর বৈধতা বজায় রাখতে, আপেক্ষিক ঝুঁকিগুলি একই রিগ্রেশন বিশ্লেষণে অন্যান্য সমস্ত ঝুঁকির কারণগুলির সাথে এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণের বাইরে অন্যান্য কারণগুলির কোনও সংযোজন ছাড়াই গুণ করতে হবে। উপরন্তু, একাধিক আপেক্ষিক ঝুঁকিকে গুণ করলে অন্তর্ভুক্ত ঝুঁকির কারণগুলির গুরুত্বপূর্ণ ওভারল্যাপগুলি হারিয়ে যাওয়ার একই ঝুঁকি থাকে, একইভাবে সম্ভাব্যতা অনুপাত ব্যবহার করার সময়। এছাড়াও, বিভিন্ন ঝুঁকির কারণগুলি সমন্বয়ে কাজ করতে পারে, যার ফলস্বরূপ, উদাহরণস্বরূপ, দুটি কারণ যা উভয়ের পৃথকভাবে 2-এর আপেক্ষিক ঝুঁকি রয়েছে, যখন উভয়ই উপস্থিত থাকে তখন মোট আপেক্ষিক ঝুঁকি 6 থাকে, বা একে অপরকে বাধা দিতে পারে, কিছুটা একইভাবে সম্ভাব্যতা অনুপাত ব্যবহারের জন্য বর্ণিত হস্তক্ষেপ। ডায়াগনস্টিক মানদণ্ড এবং ক্লিনিকাল ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ম দ্বারা বেশিরভাগ প্রধান রোগগুলি ডায়াগনস্টিক মানদণ্ড এবং/অথবা ক্লিনিকাল ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ম প্রতিষ্ঠা করেছে। ডায়াগনস্টিক মানদণ্ড বা ক্লিনিকাল ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ম প্রতিষ্ঠার মধ্যে অনেক পরীক্ষার একটি বিস্তৃত মূল্যায়ন রয়েছে যা আগ্রহের অবস্থার সম্ভাবনা অনুমানের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করা হয়, কখনও কখনও এটি কীভাবে উপগোষ্ঠীতে বিভক্ত করা যায় এবং কখন এবং কীভাবে অবস্থার চিকিৎসা করা যায় তা সহ। এই ধরনের প্রতিষ্ঠার মধ্যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান, সম্ভাবনার অনুপাত এবং আপেক্ষিক ঝুঁকির ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, সিস্টেমিক লুপাস এরিথেম্যাটোসাসের এসিআর মানদণ্ড নির্ণয়কে 11টি ফলাফলের মধ্যে কমপক্ষে 4টির উপস্থিতি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে, যার প্রত্যেকটিকে তার নিজস্ব সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতা সহ একটি পরীক্ষার লক্ষ্য মান হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। এই ক্ষেত্রে, এই লক্ষ্যমাত্রাগুলির জন্য পরীক্ষাগুলির মূল্যায়ন করা হয়েছে যখন সংমিশ্রণে ব্যবহার করা হয়, উদাহরণস্বরূপ, তাদের মধ্যে হস্তক্ষেপ এবং লক্ষ্যমাত্রাগুলির ওভারল্যাপ, যার ফলে পৃথক পরীক্ষার সম্ভাব্যতা অনুপাত ব্যবহার করে রোগের সম্ভাবনা গণনা করার চেষ্টা করলে অন্যথায় উদ্ভূত হতে পারে এমন ভুলগুলি এড়ানোর চেষ্টা করা হয়। অতএব, যদি কোনও অবস্থার জন্য ডায়াগনস্টিক মানদণ্ড প্রতিষ্ঠিত হয়, তবে এই মানদণ্ডের প্রেক্ষাপটে সেই অবস্থার জন্য যে কোনও পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাব্যতা ব্যাখ্যা করা সাধারণত সবচেয়ে উপযুক্ত। এছাড়াও, বেশ কয়েকটি ঝুঁকির কারণের সম্মিলিত ঝুঁকি অনুমানের জন্য ঝুঁকি মূল্যায়ন সরঞ্জাম রয়েছে, যেমন বয়স, লিঙ্গ, রক্তের লিপিড, রক্তচাপ এবং ধূমপান সহ একাধিক ঝুঁকির কারণ ব্যবহার করে করোনারি হৃদরোগের ফলাফলের ঝুঁকি অনুমানের জন্য ফ্রামিংহাম হার্ট স্টাডির অনলাইন সরঞ্জাম, প্রতিটি ঝুঁকির কারণের পৃথক আপেক্ষিক ঝুঁকি গুণনের চেয়ে অনেক বেশি সঠিক। তবুও, একজন অভিজ্ঞ চিকিৎসক পূর্বে বর্ণিত অন্যান্য পদ্ধতি ছাড়াও মানদণ্ড এবং নিয়মগুলি সহ একটি বিস্তৃত বিবেচনার মাধ্যমে পরীক্ষা-পরবর্তী সম্ভাব্যতা (এবং এটি যে ক্রিয়াকলাপগুলিকে অনুপ্রাণিত করে) অনুমান করতে পারেন, যার মধ্যে পৃথক ঝুঁকির কারণ এবং পরিচালিত পরীক্ষার কার্যকারিতা উভয়ই রয়েছে। প্রাক-এবং পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনার ক্লিনিকাল ব্যবহার একটি ক্লিনিক্যালি দরকারী পরামিতি হল প্রাক-এবং পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনার মধ্যে পরম (আপেক্ষিক নয়, এবং নেতিবাচক নয়) পার্থক্য, যা এইভাবে গণনা করা হয়ঃ পরম পার্থক্য =। (পরীক্ষার পূর্ব সম্ভাবনা)-(পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনা)। এই ধরনের পরম পার্থক্যের জন্য একটি প্রধান কারণ হল পরীক্ষার শক্তি, যেমন, সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতা বা সম্ভাবনার অনুপাতের পরিপ্রেক্ষিতে বর্ণনা করা যেতে পারে। আরেকটি কারণ হল প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনা, কম প্রাক-পরীক্ষার সম্ভাবনার ফলে কম পরম পার্থক্য হয়, যার ফলস্বরূপ খুব শক্তিশালী পরীক্ষাগুলিও কোনও ব্যক্তির মধ্যে খুব অপ্রত্যাশিত অবস্থার জন্য কম পরম পার্থক্য অর্জন করে (যেমন বিরল রোগ অন্য কোনও ইঙ্গিত চিহ্নের অনুপস্থিতিতে), কিন্তু অন্যদিকে, কম শক্তি সহ পরীক্ষাগুলিও অত্যন্ত সন্দেহজনক অবস্থার জন্য একটি বড় পার্থক্য তৈরি করতে পারে। এই অর্থে সম্ভাব্যতাগুলি পরীক্ষার প্রাথমিক লক্ষ্য নয় এমন অবস্থার প্রেক্ষাপটেও বিবেচনা করা প্রয়োজন হতে পারে, যেমন একটি ডিফারেনশিয়াল ডায়াগনস্টিক পদ্ধতিতে প্রোফাইল-রিলেটিভ সম্ভাব্যতা। নিরঙ্কুশ পার্থক্যটি কোনও ব্যক্তির জন্য একটি চিকিৎসা পরীক্ষা যে সুবিধা অর্জন করে তার সাথে সম্পর্কিত করা যেতে পারে, যেমন মোটামুটিভাবে যেমন অনুমান করা যেতে পারেঃ, যেখানেঃ বি. এন একটি চিকিৎসা পরীক্ষা সম্পাদনের নিট সুবিধা λপি হল পরীক্ষার আগে এবং পরে অবস্থার (যেমন রোগ) সম্ভাবনার মধ্যে পরম পার্থক্য যা পরীক্ষাটি অর্জন করবে বলে আশা করা হয়। আর. আই হল কতটা সম্ভাব্যতা পার্থক্যের ফলে হস্তক্ষেপের পরিবর্তন আশা করা হয় তার হার (যেমন "কোনও চিকিৎসা নেই" থেকে "কম মাত্রার চিকিৎসা"-এ পরিবর্তন)। দ্বি হ 'ল ব্যক্তির জন্য হস্তক্ষেপের পরিবর্তনের সুবিধা, হাই হ' ল ব্যক্তির জন্য হস্তক্ষেপের পরিবর্তনের ক্ষতি, যেমন চিকিৎসা চিকিত্সার পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া এইচটি হ 'ল পরীক্ষার দ্বারা সৃষ্ট ক্ষতি এই সূত্রে, যা সুবিধা বা ক্ষতি গঠন করে তা মূলত ব্যক্তিগত এবং সাংস্কৃতিক মূল্যবোধ দ্বারা পরিবর্তিত হয়, তবে সাধারণ সিদ্ধান্তগুলি এখনও নেওয়া যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি চিকিৎসা পরীক্ষার একমাত্র প্রত্যাশিত প্রভাব একটি রোগকে অন্যটির চেয়ে বেশি সম্ভাবনাময় করে তোলে, তবে দুটি রোগের একই চিকিৎসা রয়েছে (বা কোনওটিরই চিকিৎসা করা যায় না), তবে আরআই = 0 এবং পরীক্ষাটি মূলত ব্যক্তির জন্য কোনও সুবিধা ছাড়াই হয়। একটি চিকিৎসা পরীক্ষা করা উচিত কি না তার সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে এমন অতিরিক্ত কারণগুলির মধ্যে রয়েছেঃ পরীক্ষার খরচ, অতিরিক্ত পরীক্ষার প্রাপ্যতা, পরবর্তী পরীক্ষায় সম্ভাব্য হস্তক্ষেপ (যেমন একটি পেটের স্পন্দন সম্ভাব্য অন্ত্রের ক্রিয়াকলাপকে প্ররোচিত করে যার শব্দগুলি পরবর্তী পেটের শ্বাসকষ্টে হস্তক্ষেপ করে), পরীক্ষার জন্য নেওয়া সময় বা অন্যান্য ব্যবহারিক বা প্রশাসনিক দিক। এছাড়াও, পরীক্ষা করা ব্যক্তির জন্য উপকারী না হলেও, ফলাফলগুলি অন্যান্য ব্যক্তির স্বাস্থ্যসেবা উন্নত করার জন্য পরিসংখ্যান প্রতিষ্ঠার জন্য কার্যকর হতে পারে। সাবজেক্টিভিটি প্রাক-এবং পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাবনাগুলি এই সত্যের উপর ভিত্তি করে বিষয়গত যে, বাস্তবে, একজন ব্যক্তির অবস্থা হয় আছে বা নেই (সম্ভাবনা সর্বদা 100% সহ), তাই ব্যক্তিদের জন্য প্রাক-এবং পরীক্ষার পরবর্তী সম্ভাব্যতা বরং হাতে থাকা রোগ নির্ণয়ের সাথে জড়িতদের মনে মনস্তাত্ত্বিক ঘটনা হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। আরও দেখুন ডায়াগনস্টিক পরীক্ষার ব্যাখ্যা, ভুল এবং নির্ভুলতার সাধারণ উৎস সহ তথ্যসূত্র চিকিৎসা পরিসংখ্যান প্রমাণ-ভিত্তিক ওষুধ আকস্মিকতার সারণির জন্য সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান