Pre- and post-test probability
પ્રી-ટેસ્ટ પ્રોબેબિલિટી અને પોસ્ટ-ટેસ્ટ પ્રોબેબિલિટી (વૈકલ્પિક રીતે પ્રિટેસ્ટ અને પોસ્ટટેસ્ટ પ્રોબેબિલિટી) એ નિદાન પરીક્ષણ પહેલા અને પછીની સ્થિતિ (જેમ કે રોગ) ની હાજરીની સંભાવનાઓ છે. પરીક્ષણ પછીની સંભાવના, બદલામાં, હકારાત્મક કે નકારાત્મક હોઈ શકે છે, જે તેના પર આધાર રાખે છે કે પરીક્ષણ અનુક્રમે હકારાત્મક કે નકારાત્મક પરીક્ષણ તરીકે બહાર આવે છે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, તેનો ઉપયોગ ભવિષ્યમાં વ્યાજની સ્થિતિ વિકસાવવાની સંભાવના માટે થાય છે. પરીક્ષણ, આ અર્થમાં, કોઈપણ તબીબી પરીક્ષણનો સંદર્ભ આપી શકે છે (પરંતુ સામાન્ય રીતે નિદાન પરીક્ષણોના અર્થમાં), અને વ્યાપક અર્થમાં પ્રશ્નો અને ધારણાઓ (જેમ કે લક્ષ્ય વ્યક્તિ સ્ત્રી અથવા પુરુષ છે એમ ધારીને) નો પણ સમાવેશ થાય છે. વિવિધ પરિસ્થિતિઓની પરીક્ષણ પૂર્વે અને પછીની સંભાવનાઓ વચ્ચે તફાવત કરવાની ક્ષમતા એ તબીબી પરીક્ષણોના સંકેતમાં મુખ્ય પરિબળ છે. પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવના વ્યક્તિની પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવનાને નીચેનામાંથી એક તરીકે પસંદ કરી શકાય છેઃ રોગનો ફેલાવો, જે વ્યક્તિ માટે કોઈ અન્ય લાક્ષણિકતા જાણતી ન હોય તો પસંદ કરવો પડી શકે છે, અથવા જો અન્ય લાક્ષણિકતાઓ જાણીતી હોય તો પણ તેને ગણતરીની સરળતા માટે પસંદ કરી શકાય છે, જો કે આવી ચૂક અચોક્કસ પરિણામોનું કારણ બની શકે છે એક અથવા વધુ અગાઉના પરીક્ષણોના પરિણામે સ્થિતિની પરીક્ષણ પછીની સંભાવના એક રફ અંદાજ, જે વધુ વ્યવસ્થિત અભિગમો શક્ય ન હોય તો પસંદ કરવો પડી શકે છે અથવા પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો કાર્યક્ષમ અંદાજ ક્લિનિકલ પ્રેક્ટિસમાં, પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાઓને ઘણીવાર માત્ર અંદાજવામાં આવે છે અથવા અનુમાન પણ કરવામાં આવે છે. આ સામાન્ય રીતે પેથોગ્નોમોનિક સંકેત અથવા લક્ષણની શોધમાં સ્વીકાર્ય છે, તે કિસ્સામાં તે લગભગ ચોક્કસ છે કે લક્ષ્યની સ્થિતિ હાજર છે; અથવા સાઇન ક્વા નોન સાઇન અથવા લક્ષણ શોધવાની ગેરહાજરીમાં, તે કિસ્સામાં તે લગભગ ચોક્કસ છે કે લક્ષ્યની સ્થિતિ ગેરહાજર છે. વાસ્તવમાં, જોકે, સ્થિતિની હાજરીની વ્યક્તિલક્ષી સંભાવના ક્યારેય બરાબર 0 અથવા 100% હોતી નથી. તેમ છતાં, તે સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવા માટે ઘણી વ્યવસ્થિત પદ્ધતિઓ છે. આવી પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે અગાઉ સંદર્ભ જૂથ પર પરીક્ષણ કરવા પર આધારિત હોય છે જેમાં સ્થિતિ પર હાજરી અથવા ગેરહાજરી જાણીતી હોય છે (અથવા ઓછામાં ઓછું અન્ય પરીક્ષણ દ્વારા અંદાજવામાં આવે છે જે અત્યંત સચોટ માનવામાં આવે છે, જેમ કે "ગોલ્ડ સ્ટાન્ડર્ડ" દ્વારા), જેથી પરીક્ષણ પ્રદર્શનની માહિતી સ્થાપિત કરી શકાય. આ માહિતીનો ઉપયોગ પછીથી પદ્ધતિ દ્વારા પરીક્ષણ કરાયેલ કોઈપણ વ્યક્તિના પરીક્ષણ પરિણામનું અર્થઘટન કરવા માટે થાય છે. સંદર્ભ જૂથ-આધારિત પદ્ધતિઓનો વૈકલ્પિક અથવા પૂરક એ છે કે પરીક્ષણના પરિણામની તુલના તે જ વ્યક્તિ પરના અગાઉના પરીક્ષણ સાથે કરવામાં આવે, જે દેખરેખ માટેના પરીક્ષણોમાં વધુ સામાન્ય છે. પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવા માટેની સૌથી મહત્વપૂર્ણ વ્યવસ્થિત સંદર્ભ જૂથ-આધારિત પદ્ધતિઓમાં નીચે આપેલા કોષ્ટકમાં સારાંશ અને સરખામણીનો સમાવેશ થાય છે, અને નીચે આપેલા વ્યક્તિગત વિભાગોમાં વધુ વર્ણવેલ છે. આગાહીયુક્ત મૂલ્યો દ્વારા વ્યક્તિના પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવા માટે આગાહીયુક્ત મૂલ્યોનો ઉપયોગ કરી શકાય છે જો વ્યક્તિની પૂર્વ-પરીક્ષણની સંભાવનાને સંદર્ભ જૂથમાં લગભગ સમાન ગણી શકાય, જેના પર પરીક્ષણના પરિણામો અને સ્થિતિની હાજરી અથવા ગેરહાજરી પરનું જ્ઞાન (ઉદાહરણ તરીકે રોગ, જેમ કે "ગોલ્ડ સ્ટાન્ડર્ડ" દ્વારા નિર્ધારિત થઈ શકે છે) ઉપલબ્ધ છે. જો પરીક્ષણનું પરિણામ સકારાત્મક અથવા નકારાત્મક પરીક્ષણોમાં દ્વિસંગી વર્ગીકરણનું હોય, તો નીચેનું કોષ્ટક બનાવી શકાય છેઃ પૂર્વ-પરીક્ષણની સંભાવનાની ગણતરી આકૃતિમાંથી નીચે મુજબ કરી શકાય છેઃ પ્રીટેસ્ટ સંભાવના = (સાચું સકારાત્મક + ખોટું નકારાત્મક)/કુલ નમૂનો ઉપરાંત, આ કિસ્સામાં, સકારાત્મક પરીક્ષણ પછીની સંભાવના (જો પરીક્ષણ સકારાત્મક પડે તો લક્ષ્યની સ્થિતિ હોવાની સંભાવના), આંકડાકીય રીતે સકારાત્મક આગાહી મૂલ્યની બરાબર હોય છે, અને નકારાત્મક પરીક્ષણ પછીની સંભાવના (જો પરીક્ષણ નકારાત્મક થાય તો લક્ષ્યની સ્થિતિ હોવાની સંભાવના) આંકડાકીય રીતે નકારાત્મક આગાહી મૂલ્ય ([નકારાત્મક પરીક્ષણ પછીની સંભાવના] = 1-[નકારાત્મક આગાહી મૂલ્ય]) ની પૂરક હોય છે. ઉપરની આકૃતિમાં, પરીક્ષણ પછીની આ સકારાત્મક સંભાવના, એટલે કે સકારાત્મક પરીક્ષણ પરિણામ આપવામાં આવેલ લક્ષ્ય સ્થિતિની પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાની ગણતરી આ રીતે કરવામાં આવે છેઃ સકારાત્મક પરીક્ષણ પછીની સંભાવના = સાચા સકારાત્મક/(સાચા સકારાત્મક + ખોટા સકારાત્મક) તેવી જ રીતે નકારાત્મક પરિણામ આપવામાં આવેલ રોગની પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાની ગણતરી આ રીતે કરવામાં આવે છેઃ નકારાત્મક પરીક્ષણ પછીની સંભાવના = 1-(ખોટા નકારાત્મક/(ખોટા નકારાત્મક + સાચા નકારાત્મક)) ઉપરોક્ત સમીકરણોની માન્યતા એ વાત પર પણ નિર્ભર કરે છે કે વસ્તીના નમૂનામાં નોંધપાત્ર નમૂના પૂર્વગ્રહ નથી જે સ્થિતિ ધરાવતા લોકોના જૂથો બનાવે છે અને જેઓ વસ્તીમાં અનુરૂપ વ્યાપ અને "બિન-પ્રચલિત" થી નોંધપાત્ર રીતે અપ્રમાણસર નથી. અસરકારક રીતે, ઉપરોક્ત સમીકરણો માત્ર કેસ-નિયંત્રણ અભ્યાસ સાથે માન્ય નથી કે જે અલગથી સ્થિતિ સાથે એક જૂથ અને તેના વિના એક જૂથ એકત્રિત કરે છે. સંભાવના ગુણોત્તર દ્વારા ઉપરોક્ત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવો અયોગ્ય છે જો પ્રીટેસ્ટ સંભાવના અન્ય લોકો વચ્ચે, પરીક્ષણના હકારાત્મક આગાહી મૂલ્યને સ્થાપિત કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા સંદર્ભ જૂથમાં પ્રચલિતતાથી અલગ હોય. આવા તફાવત ત્યારે થઈ શકે છે જ્યારે અન્ય પરીક્ષણ અગાઉ થયું હોય, અથવા નિદાનમાં સામેલ વ્યક્તિ માને છે કે અન્ય પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવનાનો ઉપયોગ જ્ઞાનને કારણે થવો જોઈએ, ઉદાહરણ તરીકે, ચોક્કસ ફરિયાદો, તબીબી ઇતિહાસના અન્ય ઘટકો, શારીરિક તપાસના સંકેતો, ક્યાં તો દરેક તારણને તેની પોતાની સંવેદનશીલતા અને વિશિષ્ટતા સાથે પરીક્ષણ તરીકે ગણતરી કરીને, અથવા ઓછામાં ઓછું વ્યક્તિગત પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવનાનો રફ અંદાજ બનાવીને. આ કિસ્સાઓમાં, સંદર્ભ જૂથમાં વ્યાપ વ્યક્તિની પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવનાને રજૂ કરવામાં સંપૂર્ણપણે સચોટ નથી, અને પરિણામે, આગાહી મૂલ્ય (ભલે તે સકારાત્મક હોય કે નકારાત્મક) પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાને રજૂ કરવામાં સંપૂર્ણપણે સચોટ નથી. આ કિસ્સાઓમાં, પરીક્ષણ માટે સંભાવના ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરીને પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો વધુ સચોટ અંદાજ લગાવી શકાય છે. સંભવિતતા ગુણોત્તરની ગણતરી પરીક્ષણની સંવેદનશીલતા અને વિશિષ્ટતાથી કરવામાં આવે છે, અને તેથી તે સંદર્ભ જૂથમાં વ્યાપ પર આધાર રાખતો નથી, અને તેવી જ રીતે, તે સકારાત્મક અથવા નકારાત્મક આગાહી મૂલ્યો (જે બદલાશે) થી વિપરીત, બદલાયેલી પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવના સાથે બદલાતો નથી. ઉપરાંત, અસરકારક રીતે, સંભાવના ગુણોત્તર દ્વારા નિર્ધારિત પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાની માન્યતા વસ્તીના નમૂનામાં સ્થિતિ સાથે અને વગરના લોકોના સંદર્ભમાં નમૂનાના પૂર્વગ્રહ માટે સંવેદનશીલ નથી, અને કેસ-નિયંત્રણ અભ્યાસ તરીકે કરી શકાય છે જે સ્થિતિ સાથે અને વગરના લોકોને અલગથી એકત્રિત કરે છે. પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવના અને સંભાવના ગુણોત્તરમાંથી પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો અંદાજ નીચે મુજબ છેઃ પૂર્વતમ અવરોધો = પૂર્વતમ સંભાવના/(1-પૂર્વતમ સંભાવના) ઉત્તર-પરીક્ષણ અવરોધો = પૂર્વતમ અવરોધો * સંભાવના ગુણોત્તર ઉપરના સમીકરણમાં, સકારાત્મક પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાની ગણતરી સંભાવના ગુણોત્તર સકારાત્મકનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે, અને નકારાત્મક પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાની ગણતરી સંભાવના ગુણોત્તર નકારાત્મકનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. પોસ્ટટેસ્ટ સંભાવના = પોસ્ટટેસ્ટ અવરોધો/(પોસ્ટટેસ્ટ અવરોધો + 1) આપેલ પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવનાના બિંદુથી તેમના સ્કેલમાં આપેલ સંભાવના ગુણોત્તર સુધી સીધી રેખા બનાવીને કહેવાતા ફેગન નોમોગ્રામ (જમણી બાજુએ બતાવેલ) દ્વારા પણ સંબંધનો અંદાજ લગાવી શકાય છે, જે બદલામાં, તે સીધી રેખા તેના સ્કેલને પાર કરે છે તે બિંદુ પર પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો અંદાજ કાઢે છે. પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો ઉપયોગ વધારાના પરીક્ષણો માટે પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવના તરીકે થઈ શકે છે જો તેની ગણતરી તે જ રીતે ચાલુ રહે. સતત મૂલ્યો અથવા બેથી વધુ પરિણામો ધરાવતા પરીક્ષણો માટે સંભાવના ગુણોત્તરની ગણતરી કરવી શક્ય છે, જે દ્વિવિધ પરિણામો માટેની ગણતરી સમાન છે. આ હેતુ માટે, પરીક્ષણ પરિણામના દરેક સ્તર માટે એક અલગ સંભાવના ગુણોત્તરની ગણતરી કરવામાં આવે છે અને તેને અંતરાલ અથવા સ્તર વિશિષ્ટ સંભાવના ગુણોત્તર કહેવામાં આવે છે. ઉદાહરણ એક વ્યક્તિને આંતરડાના કેન્સરની લક્ષિત સ્થિતિ હોવાની સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવા માટે ફેકલ ઓકલ્ટ બ્લડ (એફ. ઓ. બી.) ની તપાસ કરવામાં આવી હતી, અને તે પોઝિટિવ આવી હતી (મળમાં લોહી મળી આવ્યું હતું). પરીક્ષણ પહેલાં, તે વ્યક્તિને આંતરડાના કેન્સરની પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવના હતી, ઉદાહરણ તરીકે, 3 ટકા (0.003), જેમ કે મૂલ્યાંકન દ્વારા અંદાજ લગાવી શકાય છે, ઉદાહરણ તરીકે, તબીબી ઇતિહાસ, પરીક્ષા અને તે વ્યક્તિના અગાઉના પરીક્ષણો. સંવેદનશીલતા, વિશિષ્ટતા વગેરે. એફઓબી પરીક્ષણોની સંખ્યા 203 લોકોની વસ્તીના નમૂના સાથે સ્થાપિત કરવામાં આવી હતી (આવી આનુવંશિકતા વિના), અને નીચે પ્રમાણે બહાર આવી હતીઃ આમાંથી, પરીક્ષણની સંભાવના ગુણોત્તર સ્થાપિત કરી શકાય છેઃ સંભાવના ગુણોત્તર સકારાત્મક = સંવેદનશીલતા/(1-વિશિષ્ટતા) = 66.67%/(1-91%) = 7.4 સંભાવના ગુણોત્તર નકારાત્મક = (1-સંવેદનશીલતા)/વિશિષ્ટતા = (1-66.67%)/91% = 0.37 સૌથી વધુ સંભાવના (આ ઉદાહરણમાં) = 0. વસ્તીના નમૂનામાં વ્યાપની ગણતરી આ રીતે કરવામાં આવે છેઃ વ્યાપ = (2 + 1)/203 = 0.0148 અથવા 1.48% વ્યક્તિની પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવના વસ્તીના નમૂના કરતાં બમણી હતી, જો કે વ્યક્તિની પરીક્ષણ પછીની સંભાવના વસ્તીના નમૂના કરતાં બમણી હતી (જે 10 ટકાના પરીક્ષણના હકારાત્મક આગાહી મૂલ્ય દ્વારા અંદાજવામાં આવે છે), જે ફક્ત સંબંધિત જોખમોનો ગુણાકાર કરવાની ઓછી સચોટ પદ્ધતિ દ્વારા પરિણામ આપશે તેની વિરુદ્ધ છે. અચોક્કસતાના ચોક્કસ સ્ત્રોતો પરીક્ષણ પછીની સંભાવના નક્કી કરવા માટે સંભાવના ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરતી વખતે અચોક્કસતાના ચોક્કસ સ્રોતોમાં નિર્ધારકો અથવા અગાઉના પરીક્ષણો અથવા પરીક્ષણ લક્ષ્યોના ઓવરલેપ સાથે દખલગીરીનો સમાવેશ થાય છે, જેમ કે નીચે સમજાવાયેલ છેઃ પરીક્ષણ પછીની સંભાવના સાથે દખલગીરી, જેમ કે સંભાવના ગુણોત્તર સાથે પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવનાથી અંદાજવામાં આવે છે, સામાન્ય વસ્તી કરતાં અન્ય નિર્ધારકો (જેમ કે જોખમી પરિબળો) ધરાવતી વ્યક્તિઓમાં સાવધાની સાથે નિયંત્રિત થવી જોઈએ, તેમજ અગાઉના પરીક્ષણોમાંથી પસાર થયેલી વ્યક્તિઓમાં પણ, કારણ કે આવા નિર્ધારકો અથવા પરીક્ષણો પણ પરીક્ષણને અણધારી રીતે પ્રભાવિત કરી શકે છે, જે હજુ પણ અચોક્કસ પરિણામોનું કારણ બને છે. સ્થૂળતાના જોખમી પરિબળ સાથેનું એક ઉદાહરણ એ છે કે વધારાની પેટની ચરબી પેટના અવયવોને સ્પર્શ કરવાનું મુશ્કેલ બનાવી શકે છે અને પેટની અલ્ટ્રાસોનોગ્રાફીનું રિઝોલ્યુશન ઘટાડી શકે છે, અને તેવી જ રીતે, અગાઉની રેડીયોગ્રાફીથી અવશેષ બેરિયમ વિરોધાભાસ અનુગામી પેટની પરીક્ષાઓમાં દખલ કરી શકે છે, પરિણામે આવા અનુગામી પરીક્ષણોની સંવેદનશીલતા અને વિશિષ્ટતાઓમાં ઘટાડો થાય છે. બીજી બાજુ, હસ્તક્ષેપની અસર સંદર્ભ જૂથમાં ઉપયોગની સરખામણીમાં અનુગામી પરીક્ષણોની અસરકારકતામાં સંભવિત સુધારો કરી શકે છે, જેમ કે ઓછી વજનવાળા લોકો પર કરવામાં આવે ત્યારે પેટની કેટલીક પરીક્ષાઓ સરળ બને છે. પરીક્ષણોનું ઓવરલેપ વધુમાં, અગાઉના પરીક્ષણમાંથી મેળવવામાં આવેલી કોઈપણ પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવના પર ગણતરીઓની માન્યતા તેના પર આધાર રાખે છે કે પરીક્ષણ કરવામાં આવતા લક્ષ્ય પરિમાણના સંદર્ભમાં બે પરીક્ષણો નોંધપાત્ર રીતે ઓવરલેપ થતા નથી, જેમ કે એક અને સમાન અવ્યવસ્થિત ચયાપચય માર્ગ સાથે જોડાયેલા પદાર્થોના રક્ત પરીક્ષણો. આવા ઓવરલેપની આત્યંતિકતાનું ઉદાહરણ એ છે કે જ્યાં "પદાર્થ X" ને શોધી કાઢતાં રક્ત પરીક્ષણ માટે સંવેદનશીલતા અને વિશિષ્ટતા સ્થાપિત કરવામાં આવી છે, અને તેવી જ રીતે "પદાર્થ Y" ને શોધી કાઢનાર માટે. જો હકીકતમાં, "પદાર્થ X" અને "પદાર્થ Y" એક જ પદાર્થ છે, તો પછી, એક અને એક જ પદાર્થના સતત બે પરીક્ષણો કરવાથી કોઈ નિદાન મૂલ્ય ન પણ હોઈ શકે, જો કે ગણતરીમાં તફાવત જોવા મળે છે. ઉપર વર્ણવ્યા મુજબ હસ્તક્ષેપથી વિપરીત, પરીક્ષણોની ઓવરલેપમાં વધારો માત્ર તેમની અસરકારકતામાં ઘટાડો કરે છે. તબીબી સેટિંગમાં, નોંધપાત્ર ઓવરલેપ ટાળવા માટે વિવિધ પદ્ધતિઓના પરીક્ષણોને જોડીને નિદાનની માન્યતામાં વધારો કરવામાં આવે છે, ઉદાહરણ તરીકે રક્ત પરીક્ષણ, બાયોપ્સી અને રેડિયોગ્રાફનું સંયોજન કરવામાં. અચોક્કસતાને દૂર કરવાની પદ્ધતિઓ સંભાવના ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરીને અચોક્કસતાના આવા સ્રોતોને ટાળવા માટે, શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિ સમકક્ષ વ્યક્તિઓના મોટા સંદર્ભ જૂથને એકત્રિત કરવાની રહેશે, જેથી આવા વ્યક્તિઓમાં પરીક્ષણના ઉપયોગ માટે અલગ આગાહી મૂલ્યો સ્થાપિત કરી શકાય. જો કે, વ્યક્તિના તબીબી ઇતિહાસ, શારીરિક તપાસ અને અગાઉના પરીક્ષણ વગેરે વિશે વધુ જ્ઞાન સાથે. તે વ્યક્તિ વધુ અલગ પડે છે, અનુરૂપ આગાહીયુક્ત મૂલ્યો સ્થાપિત કરવા માટે સંદર્ભ જૂથ શોધવામાં વધતી મુશ્કેલી સાથે, આગાહીયુક્ત મૂલ્યો દ્વારા પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો અંદાજ અમાન્ય બનાવે છે. આવી અચોક્કસતાઓને દૂર કરવાની બીજી પદ્ધતિ એ છે કે આગામી વિભાગમાં વર્ણવ્યા મુજબ નિદાન માપદંડના સંદર્ભમાં પરીક્ષણના પરિણામનું મૂલ્યાંકન કરવું. સંબંધિત જોખમ દ્વારા પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો અંદાજ કેટલીકવાર પરીક્ષણ દ્વારા આપવામાં આવેલા સંબંધિત જોખમ સાથે પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવનાને ગુણાકાર કરીને લગાવી શકાય છે. ક્લિનિકલ પ્રેક્ટિસમાં, આ સામાન્ય રીતે વ્યક્તિના તબીબી ઇતિહાસના મૂલ્યાંકનમાં લાગુ કરવામાં આવે છે, જ્યાં "પરીક્ષણ" સામાન્ય રીતે વિવિધ જોખમી પરિબળો, ઉદાહરણ તરીકે, લિંગ, તમાકુના ધૂમ્રપાન અથવા વજન અંગેનો પ્રશ્ન (અથવા ધારણા પણ) હોય છે, પરંતુ તે સંભવિત રીતે નોંધપાત્ર પરીક્ષણ હોઈ શકે છે જેમ કે વ્યક્તિને વજનના સ્કેલ પર મૂકવું. સંબંધિત જોખમોનો ઉપયોગ કરતી વખતે, પરિણામી સંભાવના સામાન્ય રીતે સમયાંતરે સ્થિતિ વિકસાવતી વ્યક્તિ સાથે સંબંધિત હોય છે (વસ્તીમાં થતી ઘટનાઓની જેમ), તેના બદલે તે વ્યક્તિની વર્તમાનમાં સ્થિતિ હોવાની સંભાવના હોય છે, પરંતુ પરોક્ષ રીતે તે પછીની સ્થિતિનો અંદાજ હોઈ શકે છે. જોખમના ગુણોત્તરનો ઉપયોગ સાપેક્ષ જોખમની જેમ જ થઈ શકે છે. એક જોખમ પરિબળ સંબંધિત જોખમ સ્થાપિત કરવા માટે, ખુલ્લા જૂથમાં જોખમને ખુલ્લા જૂથમાં જોખમ દ્વારા વિભાજિત કરવામાં આવે છે. જો કોઈ વ્યક્તિના માત્ર એક જ જોખમ પરિબળને ધ્યાનમાં લેવામાં આવે, તો નિયંત્રણ જૂથમાં જોખમ સાથે સંબંધિત જોખમને ગુણાકાર કરીને પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો અંદાજ લગાવી શકાય છે. નિયંત્રણ જૂથ સામાન્ય રીતે ખુલ્લી વસ્તીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, પરંતુ જો વસ્તીનો ખૂબ જ ઓછો ભાગ ખુલ્લી પડે છે, તો સામાન્ય વસ્તીમાં વ્યાપને ઘણીવાર નિયંત્રણ જૂથમાં વ્યાપની બરાબર માની શકાય છે. આવા કિસ્સાઓમાં, સામાન્ય વસ્તીમાં જોખમ સાથે સંબંધિત જોખમને ગુણાકાર કરીને પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનો અંદાજ લગાવી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, યુનાઈટેડ કિંગડમમાં 55 થી 59 વર્ષની વયની સ્ત્રીમાં સ્તન કેન્સરની ઘટનાઓ દર વર્ષે 280 કેસ હોવાનો અંદાજ છે, અને છાતીમાં ઉચ્ચ માત્રાના આયનીકરણ કિરણોત્સર્ગના સંપર્કમાં આવવાનું જોખમ પરિબળ (ઉદાહરણ તરીકે, અન્ય કેન્સરની સારવાર તરીકે) સ્તન કેન્સરનું સંબંધિત જોખમ 2 થી 4 ની વચ્ચે આપે છે. કારણ કે વસ્તીનો ઓછો ભાગ ખુલ્લી છે, ખુલ્લી ન હોય તેવી વસ્તીમાં વ્યાપ સામાન્ય વસ્તીમાં વ્યાપ જેટલો હોવાનું માની શકાય છે. ત્યારબાદ, એવો અંદાજ લગાવી શકાય છે કે યુનાઇટેડ કિંગડમમાં 55 થી 59 વર્ષની વયની અને ઉચ્ચ માત્રાના આયનીકરણ કિરણોત્સર્ગના સંપર્કમાં આવેલી સ્ત્રીને 588 અને 100.000 માં 1.120 (એટલે કે, 0,6% અને 1.1% ની વચ્ચે) વચ્ચેના એક વર્ષના સમયગાળામાં સ્તન કેન્સર થવાનું જોખમ હોવું જોઈએ. બહુવિધ જોખમી પરિબળો સૈદ્ધાંતિક રીતે, બહુવિધ જોખમી પરિબળોની હાજરીમાં કુલ જોખમનો અંદાજ દરેક સંબંધિત જોખમ સાથે ગુણાકાર કરીને લગાવી શકાય છે, પરંતુ સામાન્ય રીતે તે સંભાવના ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરતાં ઘણું ઓછું સચોટ હોય છે, અને સામાન્ય રીતે તે માત્ર એટલા માટે કરવામાં આવે છે કારણ કે જ્યારે માત્ર સંબંધિત જોખમો આપવામાં આવે ત્યારે તે કરવું ખૂબ સરળ હોય છે, ઉદાહરણ તરીકે, સ્રોત ડેટાને સંવેદનશીલતા અને વિશિષ્ટતામાં રૂપાંતરિત કરીને અને સંભાવના ગુણોત્તર દ્વારા ગણતરી કરવામાં આવે છે. તેવી જ રીતે, સાહિત્યમાં સંભાવના ગુણોત્તરને બદલે સંબંધિત જોખમો ઘણીવાર આપવામાં આવે છે કારણ કે પહેલું વધુ સાહજિક છે. સંબંધિત જોખમોના ગુણાકારની અચોક્કસતાના સ્રોતોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ સંબંધિત જોખમો સંદર્ભ જૂથમાં સ્થિતિની વ્યાપકતાથી પ્રભાવિત થાય છે (સંભાવના ગુણોત્તરથી વિપરીત, જે નથી), અને આ મુદ્દાના પરિણામે પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાઓની માન્યતા સંદર્ભ જૂથમાં વ્યાપ અને કોઈપણ વ્યક્તિ માટે પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવના વચ્ચેના વધતા તફાવત સાથે ઓછી માન્ય બને છે. કોઈપણ જાણીતા જોખમ પરિબળ અથવા વ્યક્તિની અગાઉની કસોટી લગભગ હંમેશા આવા તફાવતને પ્રદાન કરે છે, બહુવિધ જોખમ પરિબળો અથવા પરીક્ષણોની કુલ અસરનો અંદાજ કાઢવામાં સંબંધિત જોખમોનો ઉપયોગ કરવાની માન્યતામાં ઘટાડો કરે છે. મોટાભાગના ચિકિત્સકો પરીક્ષણના પરિણામોનું અર્થઘટન કરતી વખતે પ્રચલિતતામાં આવા તફાવતોને યોગ્ય રીતે ધ્યાનમાં લેતા નથી, જે બિનજરૂરી પરીક્ષણ અને નિદાનની ભૂલોનું કારણ બની શકે છે. માત્ર હકારાત્મક પરીક્ષણોને ધ્યાનમાં રાખીને, કેટલાક સંબંધિત જોખમોનો ગુણાકાર કરવાની અચોક્કસતાનો એક અલગ સ્રોત એ છે કે તે સંભાવના ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરવાની સરખામણીમાં કુલ જોખમને વધુ પડતો અંદાજ આપે છે. આ અતિશય અંદાજને એ હકીકતની ભરપાઈ કરવાની પદ્ધતિની અસમર્થતા દ્વારા સમજાવી શકાય છે કે કુલ જોખમ 100% થી વધુ ન હોઈ શકે. આ અતિશય અંદાજ નાના જોખમો માટે નાનો છે, પરંતુ ઉચ્ચ મૂલ્યો માટે ઊંચો બને છે. ઉદાહરણ તરીકે, યુનાઇટેડ કિંગડમમાં મહિલાઓમાં 40 વર્ષથી ઓછી ઉંમરે સ્તન કેન્સર થવાનું જોખમ 2 ટકા હોવાનો અંદાજ છે. ઉપરાંત, એશકેનાઝી યહૂદીઓ પરના અભ્યાસોએ સૂચવ્યું છે કે બી. આર. સી. એ. 1 માં પરિવર્તન 40 વર્ષથી ઓછી વયની સ્ત્રીઓમાં સ્તન કેન્સર વિકસાવવાનું 21.6 નું સંબંધિત જોખમ આપે છે, અને બી. આર. સી. એ. 2 માં પરિવર્તન 40 વર્ષથી ઓછી વયની સ્ત્રીઓમાં સ્તન કેન્સર વિકસાવવાનું 3.3 નું સંબંધિત જોખમ આપે છે. આ માહિતી પરથી એવો અંદાજ લગાવી શકાય છે કે બી. આર. સી. એ. 1 મ્યુટેશન ધરાવતી સ્ત્રીને 40 વર્ષથી ઓછી ઉંમરે સ્તન કેન્સર થવાનું જોખમ આશરે 40 ટકા અને બી. આર. સી. એ. 2 મ્યુટેશન ધરાવતી સ્ત્રીને લગભગ 6 ટકા જોખમ રહે છે. જો કે, બી. આર. સી. એ. 1 અને બી. આર. સી. એ. 2 પરિવર્તન બંને હોવાની અસંભવિત પરિસ્થિતિમાં, ફક્ત બંને સંબંધિત જોખમો સાથે ગુણાકાર કરવાથી 40 વર્ષની ઉંમર પહેલાં સ્તન કેન્સર થવાનું જોખમ <આઇ. ડી. 1> થી વધુ થઈ શકે છે, જે સંભવતઃ વાસ્તવિકતામાં સચોટ ન હોઈ શકે. વધુ પડતા અંદાજની (બાદમાં ઉલ્લેખિત) અસરને જોખમોને અવરોધોમાં અને સંબંધિત જોખમોને અવરોધો ગુણોત્તરમાં રૂપાંતરિત કરીને સરભર કરી શકાય છે. જો કે, આ વ્યક્તિની પૂર્વ-પરીક્ષણ સંભાવના અને સંદર્ભ જૂથમાં વ્યાપ વચ્ચેના કોઈપણ તફાવતની (અગાઉ ઉલ્લેખિત) અસરની ભરપાઈ કરતું નથી. ઉપરોક્ત અચોક્કસતાના બંને સ્રોતોની ભરપાઈ કરવાની એક પદ્ધતિ એ છે કે બહુપરીમાણીય રીગ્રેસન વિશ્લેષણ દ્વારા સંબંધિત જોખમો સ્થાપિત કરવા. જો કે, તેની માન્યતા જાળવી રાખવા માટે, સ્થાપિત સંબંધિત જોખમોને સમાન રીગ્રેસન વિશ્લેષણમાં અન્ય તમામ જોખમી પરિબળો સાથે ગુણાકાર કરવો આવશ્યક છે, અને રીગ્રેસન વિશ્લેષણની બહાર અન્ય પરિબળોના કોઈપણ ઉમેરા વિના. વધુમાં, બહુવિધ સંબંધિત જોખમોનો ગુણાકાર કરવાથી સમાવિષ્ટ જોખમી પરિબળોના મહત્વપૂર્ણ ઓવરલેપ્સ ગુમ થવાનું સમાન જોખમ હોય છે, તેવી જ રીતે જ્યારે સંભાવના ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. ઉપરાંત, વિવિધ જોખમી પરિબળો સમન્વયમાં કાર્ય કરી શકે છે, પરિણામે, ઉદાહરણ તરીકે, બે પરિબળો કે જે બંને વ્યક્તિગત રીતે 2 નું સંબંધિત જોખમ ધરાવે છે, જ્યારે બંને હાજર હોય ત્યારે કુલ 6 નું સંબંધિત જોખમ હોય છે, અથવા એકબીજાને અટકાવી શકે છે, કંઈક અંશે સમાન શક્યતા ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરવા માટે વર્ણવેલ દખલગીરી. નિદાનના માપદંડ અને ક્લિનિકલ આગાહીના નિયમો દ્વારા મોટાભાગના મોટા રોગોએ નિદાનના માપદંડ અને/અથવા ક્લિનિકલ આગાહીના નિયમો સ્થાપિત કર્યા છે. નિદાન માપદંડ અથવા ક્લિનિકલ આગાહી નિયમોની સ્થાપનામાં ઘણા પરીક્ષણોનું વ્યાપક મૂલ્યાંકન હોય છે જે રસની સ્થિતિની સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવામાં મહત્વપૂર્ણ માનવામાં આવે છે, કેટલીકવાર તેને પેટા જૂથોમાં કેવી રીતે વહેંચવું અને ક્યારે અને કેવી રીતે સ્થિતિની સારવાર કરવી તે સહિત. આવી સ્થાપનામાં આગાહી મૂલ્યોનો ઉપયોગ, સંભાવના ગુણોત્તર તેમજ સંબંધિત જોખમોનો સમાવેશ થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, પ્રણાલીગત લ્યુપસ એરિથેમેટોસસ માટેના એસીઆર માપદંડ નિદાનને 11માંથી ઓછામાં ઓછા 4 તારણોની હાજરી તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરે છે, જેમાંથી દરેકને તેની પોતાની સંવેદનશીલતા અને વિશિષ્ટતા સાથે પરીક્ષણના લક્ષ્ય મૂલ્ય તરીકે ગણી શકાય. આ કિસ્સામાં, આ લક્ષ્ય પરિમાણો માટે પરીક્ષણોનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવ્યું છે જ્યારે તેનો સંયોજનમાં ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ઉદાહરણ તરીકે, તેમની વચ્ચે દખલગીરી અને લક્ષ્ય પરિમાણોના ઓવરલેપ, જેથી વ્યક્તિગત પરીક્ષણોના સંભાવના ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરીને રોગની સંભાવનાની ગણતરી કરવાનો પ્રયાસ કરતી વખતે અન્યથા ઊભી થઈ શકે તેવી અચોક્કસતાઓને ટાળવાનો પ્રયાસ કરવામાં આવે છે. તેથી, જો કોઈ સ્થિતિ માટે નિદાન માપદંડ સ્થાપિત કરવામાં આવ્યા હોય, તો આ માપદંડના સંદર્ભમાં તે સ્થિતિ માટે કોઈપણ પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાનું અર્થઘટન કરવું સામાન્ય રીતે સૌથી યોગ્ય છે. ઉપરાંત, કેટલાક જોખમી પરિબળોના સંયુક્ત જોખમનો અંદાજ કાઢવા માટે જોખમ મૂલ્યાંકન સાધનો પણ છે, જેમ કે ફ્રેમિંગહામ હાર્ટ સ્ટડીનું ઓનલાઇન સાધન, જેમાં વય, લિંગ, લોહીના લિપિડ, બ્લડ પ્રેશર અને ધૂમ્રપાન સહિત બહુવિધ જોખમી પરિબળોનો ઉપયોગ કરીને કોરોનરી હૃદય રોગના પરિણામોના જોખમનો અંદાજ કાઢવામાં આવે છે, જે દરેક જોખમી પરિબળના વ્યક્તિગત સંબંધિત જોખમોનો ગુણાકાર કરતાં વધુ સચોટ છે. તેમ છતાં, એક અનુભવી ચિકિત્સક વ્યક્તિગત જોખમી પરિબળો અને હાથ ધરવામાં આવેલા પરીક્ષણોના પ્રદર્શન સહિત અગાઉ વર્ણવેલ અન્ય પદ્ધતિઓ ઉપરાંત માપદંડ અને નિયમો સહિત વ્યાપક વિચારણા દ્વારા પરીક્ષણ પછીની સંભાવના (અને તે પ્રેરિત ક્રિયાઓ) નો અંદાજ લગાવી શકે છે. પરીક્ષણ પૂર્વેની અને પછીની સંભાવનાઓનો તબીબી ઉપયોગ તબીબી રીતે ઉપયોગી પરિમાણ એ પરીક્ષણ પૂર્વેની અને પછીની સંભાવના વચ્ચેનો સંપૂર્ણ (સાપેક્ષને બદલે, અને નકારાત્મક નહીં) તફાવત છે, જેની ગણતરી આ રીતે કરવામાં આવે છેઃ સંપૂર્ણ તફાવત = | (પરીક્ષણ પૂર્વેની સંભાવના)-(પરીક્ષણ પછીની સંભાવના) | આવા સંપૂર્ણ તફાવત માટેનું મુખ્ય પરિબળ એ પરીક્ષણની શક્તિ છે, જેમ કે, ઉદાહરણ તરીકે, સંવેદનશીલતા અને વિશિષ્ટતા અથવા સંભાવના ગુણોત્તરના સંદર્ભમાં વર્ણવી શકાય છે. બીજું પરિબળ પરીક્ષણ પૂર્વેની સંભાવના છે, જેમાં પરીક્ષણ પૂર્વેની ઓછી સંભાવના ઓછી નિરપેક્ષ તફાવતમાં પરિણમે છે, પરિણામે ખૂબ જ શક્તિશાળી પરીક્ષણો પણ વ્યક્તિમાં ખૂબ જ અસંભવિત પરિસ્થિતિઓ માટે ઓછો નિરપેક્ષ તફાવત પ્રાપ્ત કરે છે (જેમ કે દુર્લભ રોગો અન્ય કોઈ સૂચક સંકેતની ગેરહાજરીમાં), પરંતુ બીજી તરફ, ઓછી શક્તિવાળા પરીક્ષણો પણ અત્યંત શંકાસ્પદ પરિસ્થિતિઓ માટે મોટો તફાવત લાવી શકે છે. આ અર્થમાં સંભાવનાઓને એવી પરિસ્થિતિઓના સંદર્ભમાં પણ ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર પડી શકે છે જે પરીક્ષણના પ્રાથમિક લક્ષ્યાંકો નથી, જેમ કે વિભેદક નિદાન પ્રક્રિયામાં રૂપરેખા-સંબંધિત સંભાવનાઓ. સંપૂર્ણ તફાવત એ વ્યક્તિ માટેના લાભના સંબંધમાં મૂકી શકાય છે કે જે તબીબી પરીક્ષણ પ્રાપ્ત કરે છે, જેમ કે આશરે આ રીતે અંદાજ લગાવી શકાય છેઃ, જ્યાંઃ bn એ તબીબી પરીક્ષણ કરવાનો ચોખ્ખો લાભ છે λp એ પૂર્વ અને પરીક્ષણ પછીની પરિસ્થિતિઓની સંભાવના (જેમ કે રોગો) વચ્ચેનો સંપૂર્ણ તફાવત છે જે પરીક્ષણ દ્વારા પ્રાપ્ત થવાની અપેક્ષા છે. આર. આઈ. એ હસ્તક્ષેપમાં ફેરફારો (જેમ કે "કોઈ સારવાર નહીં" થી "ઓછી માત્રાની તબીબી સારવારના વહીવટ" માં ફેરફાર) માં કેટલી સંભાવના તફાવતો અપેક્ષિત છે તેનો દર છે. બાય એ વ્યક્તિગત માટે હસ્તક્ષેપોમાં ફેરફારોનો ફાયદો છે હાય એ વ્યક્તિ માટે હસ્તક્ષેપોમાં ફેરફારોનું નુકસાન છે, જેમ કે તબીબી સારવારની આડઅસરો એચટી એ પરીક્ષણને કારણે થતું નુકસાન છે આ સૂત્રમાં, જે લાભ અથવા નુકસાન બનાવે છે તે મોટે ભાગે વ્યક્તિગત અને સાંસ્કૃતિક મૂલ્યો દ્વારા બદલાય છે, પરંતુ સામાન્ય તારણો હજુ પણ દોરી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો તબીબી પરીક્ષણની એકમાત્ર અપેક્ષિત અસર એક રોગને બીજા કરતાં વધુ સંભવિત બનાવે છે, પરંતુ બે રોગોની સારવાર સમાન છે (અથવા ન તો સારવાર કરી શકાય છે), તો પછી આર. આઈ. = 0 અને પરીક્ષણ અનિવાર્યપણે વ્યક્તિ માટે કોઈ લાભ વિના છે. તબીબી પરીક્ષણ કરવું જોઈએ કે નહીં તે નિર્ણયને પ્રભાવિત કરતા વધારાના પરિબળોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ પરીક્ષણની કિંમત, વધારાના પરીક્ષણોની ઉપલબ્ધતા, અનુગામી પરીક્ષણમાં સંભવિત દખલ (જેમ કે પેટની ધબકારા સંભવિત રીતે આંતરડાની પ્રવૃત્તિને પ્રેરિત કરે છે, જેના અવાજો અનુગામી પેટની શ્વાસ લેવામાં દખલ કરે છે), પરીક્ષણ માટે લેવામાં આવેલો સમય અથવા અન્ય વ્યવહારુ અથવા વહીવટી પાસાઓ. ઉપરાંત, જો પરીક્ષણ કરાયેલ વ્યક્તિ માટે ફાયદાકારક ન હોય તો પણ, અન્ય વ્યક્તિઓ માટે આરોગ્ય સંભાળમાં સુધારો કરવા માટે આંકડાઓની સ્થાપના માટે પરિણામો ઉપયોગી થઈ શકે છે. વિષયવસ્તુ પૂર્વ અને પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાઓ એ હકીકત પર આધારિત વ્યક્તિલક્ષી હોય છે કે, વાસ્તવમાં, વ્યક્તિની સ્થિતિ હોય છે કે નહીં (સંભાવના હંમેશા 100% હોય છે), તેથી વ્યક્તિઓ માટે પૂર્વ અને પરીક્ષણ પછીની સંભાવનાઓને તેના બદલે નિદાનમાં સામેલ લોકોના મનમાં મનોવૈજ્ઞાનિક ઘટના તરીકે ગણી શકાય. અચોક્કસતા અને અચોક્કસતાના સામાન્ય સ્રોતો સહિત નિદાન પરીક્ષણનું અર્થઘટન પણ જુઓ સંદર્ભો તબીબી આંકડા પુરાવા આધારિત દવા આકસ્મિક કોષ્ટકો માટે સારાંશ આંકડા