Pre- and post-test probability
प्री-टेस्ट प्रोबेबिलिटी और पोस्ट-टेस्ट प्रोबेबिलिटी (वैकल्पिक रूप से प्रीटेस्ट और पोस्टटेस्ट प्रोबेबिलिटी) क्रमशः एक नैदानिक परीक्षण से पहले और बाद में एक स्थिति (जैसे एक बीमारी) की उपस्थिति की संभावनाएं हैं। परीक्षण के बाद की संभावना, बदले में, सकारात्मक या नकारात्मक हो सकती है, जो इस बात पर निर्भर करती है कि परीक्षण क्रमशः सकारात्मक या नकारात्मक परीक्षण के रूप में आता है या नहीं। कुछ मामलों में, इसका उपयोग भविष्य में ब्याज की स्थिति विकसित करने की संभावना के लिए किया जाता है। परीक्षण, इस अर्थ में, किसी भी चिकित्सा परीक्षण (लेकिन आमतौर पर नैदानिक परीक्षणों के अर्थ में) को संदर्भित कर सकता है, और व्यापक अर्थों में प्रश्नों और यहां तक कि धारणाओं (जैसे कि यह मानते हुए कि लक्षित व्यक्ति एक महिला या पुरुष है) को भी शामिल कर सकता है। विभिन्न स्थितियों की परीक्षण से पहले और बाद की संभावनाओं के बीच अंतर करने की क्षमता चिकित्सा परीक्षणों के संकेत में एक प्रमुख कारक है। पूर्व-परीक्षण संभाव्यता किसी व्यक्ति की पूर्व-परीक्षण संभाव्यता को निम्नलिखित में से एक के रूप में चुना जा सकता हैः रोग की व्यापकता, जिसे तब चुनना पड़ सकता है जब व्यक्ति के लिए कोई अन्य विशेषता ज्ञात नहीं है, या इसे गणना में आसानी के लिए चुना जा सकता है भले ही अन्य विशेषताएँ ज्ञात हों, हालांकि इस तरह की चूक से गलत परिणाम हो सकते हैं एक या अधिक पूर्ववर्ती परीक्षणों के परिणामस्वरूप स्थिति की परीक्षण के बाद की संभावना एक मोटा अनुमान है, जिसे चुनना पड़ सकता है यदि अधिक व्यवस्थित दृष्टिकोण संभव नहीं हैं या परीक्षण के बाद की संभावना का कुशल अनुमान नैदानिक अभ्यास में, परीक्षण के बाद की संभावनाओं का अक्सर अनुमान लगाया जाता है या अनुमान भी लगाया जाता है। यह आमतौर पर एक रोगसूचक संकेत या लक्षण की खोज में स्वीकार्य है, इस मामले में यह लगभग निश्चित है कि लक्ष्य स्थिति मौजूद है; या एक संकेत या लक्षण नहीं मिलने के अभाव में, इस मामले में यह लगभग निश्चित है कि लक्ष्य स्थिति अनुपस्थित है। वास्तव में, हालांकि, किसी स्थिति की उपस्थिति की व्यक्तिपरक संभावना कभी भी बिल्कुल 0 या 100% नहीं होती है। फिर भी, उस संभावना का अनुमान लगाने के लिए कई व्यवस्थित तरीके हैं। इस तरह के तरीके आमतौर पर पहले एक संदर्भ समूह पर परीक्षण करने पर आधारित होते हैं जिसमें स्थिति पर उपस्थिति या अनुपस्थिति ज्ञात होती है (या कम से कम एक अन्य परीक्षण द्वारा अनुमान लगाया जाता है जिसे अत्यधिक सटीक माना जाता है, जैसे कि "स्वर्ण मानक"), ताकि परीक्षण प्रदर्शन के डेटा को स्थापित किया जा सके। इन आंकड़ों का उपयोग बाद में विधि द्वारा परीक्षण किए गए किसी भी व्यक्ति के परीक्षण परिणाम की व्याख्या करने के लिए किया जाता है। संदर्भ समूह-आधारित विधियों का एक विकल्प या पूरक एक परीक्षण परिणाम की तुलना उसी व्यक्ति पर पिछले परीक्षण से करना है, जो निगरानी के लिए परीक्षणों में अधिक आम है। परीक्षण के बाद की संभावना का अनुमान लगाने के लिए सबसे महत्वपूर्ण व्यवस्थित संदर्भ समूह-आधारित तरीकों में निम्नलिखित तालिका में संक्षेपित और तुलना की गई विधियां शामिल हैं, और आगे नीचे अलग-अलग खंडों में वर्णित हैं। प्रेडिक्टिव मानों द्वारा प्रेडिक्टिव मानों का उपयोग किसी व्यक्ति की परीक्षण के बाद की संभावना का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है यदि व्यक्ति की पूर्व-परीक्षण संभावना को मोटे तौर पर एक संदर्भ समूह में प्रसार के बराबर माना जा सकता है जिस पर स्थिति की उपस्थिति या अनुपस्थिति पर परीक्षण परिणाम और ज्ञान दोनों उपलब्ध हैं (उदाहरण के लिए एक बीमारी, जैसे "स्वर्ण मानक" द्वारा निर्धारित किया जा सकता है)। यदि परीक्षण का परिणाम सकारात्मक या नकारात्मक परीक्षणों में द्विआधारी वर्गीकरण का है, तो निम्नलिखित तालिका बनाई जा सकती हैः पूर्व-परीक्षण संभावना की गणना आरेख से निम्नानुसार की जा सकती हैः पूर्वतम संभावना = (सही सकारात्मक + गलत नकारात्मक)/कुल नमूना इसके अलावा, इस मामले में, सकारात्मक परीक्षण के बाद की संभावना (यदि परीक्षण सकारात्मक हो जाता है तो लक्ष्य स्थिति होने की संभावना), संख्यात्मक रूप से सकारात्मक भविष्यसूचक मूल्य के बराबर है, और नकारात्मक परीक्षण के बाद की संभावना (यदि परीक्षण नकारात्मक हो जाता है तो लक्ष्य स्थिति होने की संभावना) संख्यात्मक रूप से नकारात्मक भविष्यसूचक मूल्य ([नकारात्मक परीक्षण के बाद की संभावना] = 1-[नकारात्मक भविष्यसूचक मूल्य]) के पूरक है। उपरोक्त आरेख में, यह सकारात्मक परीक्षण के बाद की संभावना, यानी एक सकारात्मक परीक्षण परिणाम दिए गए लक्ष्य स्थिति की परीक्षण के बाद की संभावना की गणना इस प्रकार की जाती हैः सकारात्मक परीक्षण के बाद की संभावना = सही सकारात्मक/(सही सकारात्मक + गलत सकारात्मक) इसी तरहः एक नकारात्मक परिणाम दिए गए रोग की परीक्षण के बाद की संभावना की गणना इस प्रकार की जाती हैः नकारात्मक परीक्षण के बाद की संभावना = 1-(गलत नकारात्मक/(गलत नकारात्मक + सही नकारात्मक) उपरोक्त समीकरणों की वैधता इस बात पर भी निर्भर करती है कि जनसंख्या के नमूने में पर्याप्त नमूना पूर्वाग्रह नहीं है जो उन लोगों के समूहों को बनाता है जिनके पास स्थिति है और जो जनसंख्या में संबंधित प्रसार और "गैर-प्रसार" से काफी हद तक असमान नहीं हैं। वास्तव में, उपरोक्त समीकरण केवल एक मामले-नियंत्रण अध्ययन के साथ मान्य नहीं हैं जो अलग से स्थिति के साथ एक समूह और इसके बिना एक समूह को एकत्र करता है। संभावना अनुपात द्वारा उपरोक्त विधियों का उपयोग करना अनुचित है यदि प्रीटेस्ट संभावना परीक्षण के सकारात्मक भविष्यसूचक मूल्य को स्थापित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले संदर्भ समूह में व्यापकता से भिन्न है। इस तरह का अंतर तब हो सकता है जब एक और परीक्षण पहले किया गया हो, या निदान में शामिल व्यक्ति का मानना है कि एक और पूर्व-परीक्षण संभावना का उपयोग किया जाना चाहिए, उदाहरण के लिए, विशिष्ट शिकायतें, चिकित्सा इतिहास के अन्य तत्व, शारीरिक परीक्षा में संकेत, या तो प्रत्येक निष्कर्ष को अपनी संवेदनशीलता और विशिष्टता के साथ एक परीक्षण के रूप में गणना करके, या कम से कम व्यक्तिगत पूर्व-परीक्षण संभावना का एक मोटा अनुमान लगाकर। इन मामलों में, संदर्भ समूह में प्रसार व्यक्ति की पूर्व-परीक्षण संभावना का प्रतिनिधित्व करने में पूरी तरह से सटीक नहीं है, और इसके परिणामस्वरूप, भविष्यसूचक मूल्य (चाहे सकारात्मक हो या नकारात्मक) परीक्षण के बाद की संभावना का प्रतिनिधित्व करने में पूरी तरह से सटीक नहीं है। इन मामलों में, परीक्षण के लिए संभावना अनुपात का उपयोग करके परीक्षण के बाद की संभावना का अधिक सटीक अनुमान लगाया जा सकता है। संभाव्यता अनुपात की गणना परीक्षण की संवेदनशीलता और विशिष्टता से की जाती है, और इस प्रकार यह संदर्भ समूह में व्यापकता पर निर्भर नहीं करता है, और इसी तरह, यह सकारात्मक या नकारात्मक भविष्यसूचक मूल्यों (जो बदल जाएगा) के विपरीत, परिवर्तित पूर्व-परीक्षण संभाव्यता के साथ नहीं बदलता है। इसके अलावा, वास्तव में, संभावना अनुपात से निर्धारित परीक्षण के बाद की संभावना की वैधता जनसंख्या के नमूने में स्थिति वाले और बिना स्थिति वाले लोगों के संबंध में नमूना पूर्वाग्रह के लिए असुरक्षित नहीं है, और एक मामले-नियंत्रण अध्ययन के रूप में किया जा सकता है जो स्थिति वाले और बिना स्थिति वाले लोगों को अलग से इकट्ठा करता है। पूर्व-परीक्षण संभाव्यता और संभाव्यता अनुपात से परीक्षण के बाद की संभाव्यता का अनुमान इस प्रकार हैः प्रीटेस्ट ऑड्स = प्रीटेस्ट प्रोबेबिलिटी/(1-प्रीटेस्ट प्रोबेबिलिटी) पोस्टटेस्ट ऑड्स = प्रीटेस्ट ऑड्स * संभाव्यता अनुपात उपरोक्त समीकरण में, सकारात्मक पोस्ट-टेस्ट संभाव्यता की गणना संभाव्यता अनुपात सकारात्मक का उपयोग करके की जाती है, और नकारात्मक पोस्ट-टेस्ट संभाव्यता की गणना संभावना अनुपात नकारात्मक का उपयोग करके की जाती है। परीक्षण के बाद की संभावना = परीक्षण के बाद की बाधाएं/(परीक्षण के बाद की बाधाएं + 1) दिए गए पूर्व-परीक्षण संभावना के बिंदु से उनके तराजू में दिए गए संभावना अनुपात तक एक सीधी रेखा बनाकर एक तथाकथित फेगन नोमोग्राम (दाईं ओर दिखाया गया) द्वारा भी संबंध का अनुमान लगाया जा सकता है, जो बदले में, परीक्षण के बाद की संभावना का अनुमान उस बिंदु पर लगाता है जहां वह सीधी रेखा अपने पैमाने को पार करती है। परीक्षण के बाद की संभावना, बदले में, अतिरिक्त परीक्षणों के लिए पूर्व-परीक्षण संभावना के रूप में उपयोग की जा सकती है यदि इसकी गणना उसी तरीके से की जाती है। निरंतर मूल्यों या दो से अधिक परिणामों वाले परीक्षणों के लिए संभावना अनुपात की गणना करना संभव है जो द्विभाजन परिणामों की गणना के समान है। इस उद्देश्य के लिए, परीक्षण परिणाम के प्रत्येक स्तर के लिए एक अलग संभावना अनुपात की गणना की जाती है और इसे अंतराल या स्तर विशिष्ट संभावना अनुपात कहा जाता है। उदाहरण एक व्यक्ति की मल गुप्त रक्त (एफ. ओ. बी.) के परीक्षण के साथ जांच की गई ताकि उस व्यक्ति की आंत्र कैंसर की लक्षित स्थिति होने की संभावना का अनुमान लगाया जा सके, और यह सकारात्मक हो गया (मल में रक्त का पता चला)। परीक्षण से पहले, उस व्यक्ति को आंत्र कैंसर होने की पूर्व-परीक्षण संभावना थी, उदाहरण के लिए, 3 प्रतिशत (0.003), जैसा कि मूल्यांकन द्वारा अनुमान लगाया जा सकता था, उदाहरण के लिए, उस व्यक्ति के चिकित्सा इतिहास, परीक्षा और पिछले परीक्षण। संवेदनशीलता, विशिष्टता आदि। एफ. ओ. बी. परीक्षणों में से कई 203 लोगों की जनसंख्या के नमूने के साथ स्थापित किए गए थे (ऐसी आनुवंशिकता के बिना), और निम्नानुसार बाहर निकलेः इससे, परीक्षण की संभावना अनुपात स्थापित किया जा सकता हैः संभावना अनुपात सकारात्मक = संवेदनशीलता/(1-विशिष्टता) = 66.67%/(1-91%) = 7.4 संभावना अनुपात नकारात्मक = (1-संवेदनशीलता)/विशिष्टता = (1-66.67%)/91% = 0.37 सबसे अच्छी संभावना (इस उदाहरण में) = 0. जनसंख्या के नमूने में व्यापकता की गणना इस प्रकार की जाती हैः व्यापकता = (2 + 1)/203 = 0.0148 या 1.48% व्यक्ति की पूर्व-परीक्षण संभावना जनसंख्या के नमूने की तुलना में दोगुनी से अधिक थी, हालांकि व्यक्ति की परीक्षण के बाद की संभावना जनसंख्या के नमूने की तुलना में दोगुनी से कम थी (जो 10 प्रतिशत के परीक्षण के सकारात्मक भविष्यसूचक मूल्य द्वारा अनुमानित है), इसके विपरीत जो केवल सापेक्ष जोखिमों को गुणा करने की कम सटीक विधि द्वारा परिणाम देगा। अशुद्धि के विशिष्ट स्रोत परीक्षण के बाद की संभावना निर्धारित करने के लिए संभावना अनुपात का उपयोग करते समय अशुद्धि के विशिष्ट स्रोतों में निर्धारकों या पिछले परीक्षणों के साथ हस्तक्षेप या परीक्षण लक्ष्यों का ओवरलैप शामिल है, जैसा कि नीचे समझाया गया हैः परीक्षण के बाद की संभावना के साथ हस्तक्षेप, जैसा कि संभावना अनुपात के साथ पूर्व-परीक्षण संभावना से अनुमान लगाया गया है, सामान्य आबादी की तुलना में अन्य निर्धारकों (जैसे जोखिम कारक) वाले व्यक्तियों में सावधानी के साथ संभाला जाना चाहिए, साथ ही उन व्यक्तियों में भी जो पिछले परीक्षणों से गुजरे हैं, क्योंकि ऐसे निर्धारक या परीक्षण भी अप्रत्याशित तरीकों से परीक्षण को प्रभावित कर सकते हैं, फिर भी गलत परिणाम दे सकते हैं। मोटापे के जोखिम कारक के साथ एक उदाहरण यह है कि अतिरिक्त पेट की वसा पेट के अंगों को फैलाना मुश्किल बना सकती है और पेट की अल्ट्रासोनोग्राफी के संकल्प को कम कर सकती है, और इसी तरह, पिछली रेडियोग्राफी से अवशेष बेरियम कंट्रास्ट बाद की पेट की परीक्षाओं में हस्तक्षेप कर सकता है, प्रभाव में इस तरह के बाद के परीक्षणों की संवेदनशीलता और विशिष्टताओं को कम कर सकता है। दूसरी ओर, हस्तक्षेप का प्रभाव संदर्भ समूह में उपयोग की तुलना में बाद के परीक्षणों की प्रभावकारिता में संभावित रूप से सुधार कर सकता है, जैसे कि कम वजन वाले लोगों पर किए जाने पर कुछ पेट की जांच करना आसान हो जाता है। इसके अलावा, किसी भी पूर्व-परीक्षण संभावना पर गणना की वैधता जो स्वयं पिछले परीक्षण से प्राप्त होती है, इस बात पर निर्भर करती है कि दोनों परीक्षण परीक्षण किए जा रहे लक्ष्य पैरामीटर के संबंध में महत्वपूर्ण रूप से ओवरलैप नहीं करते हैं, जैसे कि एक और एक ही विकृत चयापचय मार्ग से संबंधित पदार्थों के रक्त परीक्षण। इस तरह के ओवरलैप की चरम सीमा का एक उदाहरण है जहां "पदार्थ एक्स" का पता लगाने वाले रक्त परीक्षण के लिए संवेदनशीलता और विशिष्टता स्थापित की गई है, और इसी तरह "पदार्थ वाई" का पता लगाने वाले के लिए भी। यदि, वास्तव में, "पदार्थ एक्स" और "पदार्थ वाई" एक ही पदार्थ हैं, तो, एक और एक ही पदार्थ के लगातार दो परीक्षण करने से कोई नैदानिक मूल्य नहीं हो सकता है, हालांकि गणना एक अंतर दिखाती है। ऊपर वर्णित हस्तक्षेप के विपरीत, परीक्षणों के ओवरलैप में वृद्धि केवल उनकी प्रभावकारिता को कम करती है। चिकित्सा व्यवस्था में, पर्याप्त ओवरलैप से बचने के लिए विभिन्न तरीकों के परीक्षणों को जोड़कर नैदानिक वैधता को बढ़ाया जाता है, उदाहरण के लिए रक्त परीक्षण, बायोप्सी और रेडियोग्राफ का संयोजन करने में। अशुद्धि को दूर करने के तरीके संभावना अनुपात का उपयोग करके अशुद्धि के ऐसे स्रोतों से बचने के लिए, इष्टतम विधि समकक्ष व्यक्तियों के एक बड़े संदर्भ समूह को इकट्ठा करना होगा, ताकि ऐसे व्यक्तियों में परीक्षण के उपयोग के लिए अलग-अलग भविष्यसूचक मूल्य स्थापित किए जा सकें। हालांकि, किसी व्यक्ति के चिकित्सा इतिहास, शारीरिक परीक्षा और पिछले परीक्षण आदि के अधिक ज्ञान के साथ। वह व्यक्ति अधिक विभेदित हो जाता है, अनुरूप भविष्यसूचक मूल्यों को स्थापित करने के लिए एक संदर्भ समूह को खोजने में कठिनाई बढ़ती है, जिससे भविष्यसूचक मूल्यों द्वारा परीक्षण के बाद की संभावना का अनुमान अमान्य हो जाता है। इस तरह की अशुद्धियों को दूर करने का एक अन्य तरीका नैदानिक मानदंडों के संदर्भ में परीक्षण परिणाम का मूल्यांकन करना है, जैसा कि अगले खंड में वर्णित है। परीक्षण के बाद की संभावना का अनुमान कभी-कभी परीक्षण द्वारा दिए गए सापेक्ष जोखिम के साथ पूर्व-परीक्षण संभावना को गुणा करके लगाया जा सकता है। नैदानिक व्यवहार में, यह आमतौर पर किसी व्यक्ति के चिकित्सा इतिहास के मूल्यांकन में लागू किया जाता है, जहां "परीक्षण" आमतौर पर विभिन्न जोखिम कारकों के बारे में एक प्रश्न (या यहां तक कि धारणा) होता है, उदाहरण के लिए, लिंग, तंबाकू धूम्रपान या वजन, लेकिन यह संभावित रूप से एक महत्वपूर्ण परीक्षण हो सकता है जैसे कि व्यक्ति को वजन पैमाने पर रखना। सापेक्ष जोखिमों का उपयोग करते समय, परिणामी संभाव्यता आमतौर पर वर्तमान में किसी व्यक्ति की स्थिति होने की संभावना होने के बजाय, एक समय की अवधि में स्थिति विकसित करने वाले व्यक्ति (जनसंख्या में घटनाओं के समान) से संबंधित होती है, लेकिन अप्रत्यक्ष रूप से बाद वाले का अनुमान हो सकता है। जोखिम अनुपात का उपयोग कुछ हद तक सापेक्ष जोखिम के समान किया जा सकता है। एक जोखिम कारक एक सापेक्ष जोखिम स्थापित करने के लिए, एक उजागर समूह में जोखिम को एक अप्रकाशित समूह में जोखिम द्वारा विभाजित किया जाता है। यदि किसी व्यक्ति के केवल एक जोखिम कारक को ध्यान में रखा जाता है, तो परीक्षण के बाद की संभावना का अनुमान नियंत्रण समूह में जोखिम के साथ सापेक्ष जोखिम को गुणा करके लगाया जा सकता है। नियंत्रण समूह आमतौर पर अप्रकाशित आबादी का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन यदि आबादी का बहुत कम अंश उजागर होता है, तो सामान्य आबादी में प्रसार को अक्सर नियंत्रण समूह में प्रसार के बराबर माना जा सकता है। ऐसे मामलों में, परीक्षण के बाद की संभावना का अनुमान सामान्य आबादी में जोखिम के साथ सापेक्ष जोखिम को गुणा करके लगाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यूनाइटेड किंगडम में 55 से 59 वर्ष की आयु में एक महिला में स्तन कैंसर की घटना प्रति वर्ष 280 मामलों में अनुमानित है, और छाती में उच्च-खुराक आयनीकरण विकिरण के संपर्क में आने का जोखिम कारक (उदाहरण के लिए, अन्य कैंसर के उपचार के रूप में) अप्रकाशित की तुलना में 2 और 4 के बीच स्तन कैंसर का सापेक्ष जोखिम प्रदान करता है। चूंकि आबादी का एक कम अंश उजागर होता है, इसलिए अप्रकाशित आबादी में व्यापकता को सामान्य आबादी में व्यापकता के बराबर माना जा सकता है। इसके बाद, यह अनुमान लगाया जा सकता है कि यूनाइटेड किंगडम में एक महिला जिसकी आयु 55 और 59 के बीच है और जो उच्च खुराक वाले आयनीकरण विकिरण के संपर्क में आई है, उसे 588 और 100.000 में 1.120 (यानी 0,6% और 1.1% के बीच) के बीच एक वर्ष की अवधि में स्तन कैंसर होने का खतरा होना चाहिए। सैद्धांतिक रूप से, कई जोखिम कारकों की उपस्थिति में कुल जोखिम का अनुमान प्रत्येक सापेक्ष जोखिम के साथ गुणा करके लगाया जा सकता है, लेकिन आमतौर पर संभावना अनुपात का उपयोग करने की तुलना में बहुत कम सटीक होता है, और आमतौर पर केवल इसलिए किया जाता है क्योंकि जब केवल सापेक्ष जोखिम दिए जाते हैं तो प्रदर्शन करना बहुत आसान होता है, उदाहरण के लिए, स्रोत डेटा को संवेदनशीलता और विशिष्टताओं में परिवर्तित करना और संभावना अनुपात द्वारा गणना करना। इसी तरह, साहित्य में संभावना अनुपात के बजाय अक्सर सापेक्ष जोखिम दिए जाते हैं क्योंकि पहला अधिक सहज ज्ञान युक्त होता है। सापेक्ष जोखिमों को गुणा करने की अशुद्धता के स्रोतों में शामिल हैंः सापेक्ष जोखिम संदर्भ समूह में स्थिति की व्यापकता से प्रभावित होते हैं (संभावना अनुपात के विपरीत, जो नहीं हैं), और इस मुद्दे के परिणामस्वरूप परीक्षण के बाद की संभावनाओं की वैधता संदर्भ समूह में व्यापकता और किसी भी व्यक्ति के लिए पूर्व-परीक्षण संभावना के बीच बढ़ते अंतर के साथ कम मान्य हो जाती है। किसी भी ज्ञात जोखिम कारक या किसी व्यक्ति का पिछला परीक्षण लगभग हमेशा इस तरह के अंतर को प्रदान करता है, जिससे कई जोखिम कारकों या परीक्षणों के कुल प्रभाव का अनुमान लगाने में सापेक्ष जोखिमों का उपयोग करने की वैधता कम हो जाती है। अधिकांश चिकित्सक परीक्षण परिणामों की व्याख्या करते समय व्यापकता में इस तरह के अंतर को उचित रूप से ध्यान में नहीं रखते हैं, जिससे अनावश्यक परीक्षण और नैदानिक त्रुटियां हो सकती हैं। केवल सकारात्मक परीक्षणों पर विचार करते हुए, कई सापेक्ष जोखिमों को गुणा करने की अशुद्धता का एक अलग स्रोत यह है कि यह संभावना अनुपात का उपयोग करने की तुलना में कुल जोखिम को अधिक महत्व देता है। इस अधिक आकलन को इस तथ्य की भरपाई करने की विधि की अक्षमता से समझाया जा सकता है कि कुल जोखिम 100% से अधिक नहीं हो सकता है। यह अधिक आकलन छोटे जोखिमों के लिए छोटा है, लेकिन उच्च मूल्यों के लिए अधिक हो जाता है। उदाहरण के लिए, यूनाइटेड किंगडम में महिलाओं में 40 वर्ष से कम उम्र में स्तन कैंसर होने का खतरा 2 प्रतिशत अनुमानित किया जा सकता है। इसके अलावा, एशकेनाज़ी यहूदियों पर किए गए अध्ययनों ने संकेत दिया है कि बी. आर. सी. ए. 1 में एक उत्परिवर्तन 40 वर्ष से कम उम्र की महिलाओं में स्तन कैंसर के विकास का 21.6 का सापेक्ष जोखिम प्रदान करता है, और बी. आर. सी. ए. 2 में एक उत्परिवर्तन 40 वर्ष से कम उम्र की महिलाओं में स्तन कैंसर के विकास का 3.3 का सापेक्ष जोखिम प्रदान करता है। इन आंकड़ों से, यह अनुमान लगाया जा सकता है कि बी. आर. सी. ए. 1 उत्परिवर्तन वाली महिला को 40 वर्ष से कम उम्र में स्तन कैंसर होने का लगभग 40 प्रतिशत जोखिम होगा, और बी. आर. सी. ए. 2 उत्परिवर्तन वाली महिला को लगभग 6 प्रतिशत का खतरा होगा। हालांकि, बी. आर. सी. ए. 1 और बी. आर. सी. ए. 2 दोनों उत्परिवर्तन होने की असंभव स्थिति में, केवल दोनों सापेक्ष जोखिमों के साथ गुणा करने से 40 वर्ष की आयु से पहले स्तन कैंसर विकसित होने का खतरा हो सकता है, जो संभवतः वास्तविकता में सटीक नहीं हो सकता है। अधिक आकलन के (बाद में उल्लिखित) प्रभाव की भरपाई जोखिमों को बाधाओं में और सापेक्ष जोखिमों को बाधा अनुपात में परिवर्तित करके की जा सकती है। हालाँकि, यह किसी व्यक्ति की पूर्व-परीक्षण संभावना और संदर्भ समूह में व्यापकता के बीच किसी भी अंतर के (पूर्व उल्लिखित) प्रभाव की भरपाई नहीं करता है। उपरोक्त अशुद्धि के दोनों स्रोतों की भरपाई करने का एक तरीका बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन विश्लेषण द्वारा सापेक्ष जोखिमों को स्थापित करना है। हालांकि, इसकी वैधता को बनाए रखने के लिए, इस तरह से स्थापित सापेक्ष जोखिमों को उसी प्रतिगमन विश्लेषण में अन्य सभी जोखिम कारकों के साथ गुणा किया जाना चाहिए, और प्रतिगमन विश्लेषण से परे अन्य कारकों के किसी भी जोड़ के बिना। इसके अलावा, कई सापेक्ष जोखिमों को गुणा करने से शामिल जोखिम कारकों के महत्वपूर्ण ओवरलैप गायब होने का समान जोखिम होता है, उसी तरह जैसे संभावना अनुपात का उपयोग करते समय होता है। इसके अलावा, विभिन्न जोखिम कारक तालमेल में कार्य कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप, उदाहरण के लिए, दो कारक जिनमें दोनों में व्यक्तिगत रूप से 2 का सापेक्ष जोखिम होता है, जब दोनों मौजूद होते हैं तो 6 का कुल सापेक्ष जोखिम होता है, या एक दूसरे को रोक सकते हैं, कुछ हद तक संभावना अनुपात का उपयोग करने के लिए वर्णित हस्तक्षेप के समान। नैदानिक मानदंड और नैदानिक भविष्यवाणी नियमों द्वारा अधिकांश प्रमुख रोगों ने नैदानिक मानदंड और/या नैदानिक भविष्यवाणी नियमों को स्थापित किया है। नैदानिक मानदंड या नैदानिक भविष्यवाणी नियमों की स्थापना में कई परीक्षणों का एक व्यापक मूल्यांकन होता है जिन्हें रुचि की स्थिति की संभावना का अनुमान लगाने में महत्वपूर्ण माना जाता है, कभी-कभी इसमें यह भी शामिल होता है कि इसे उपसमूहों में कैसे विभाजित किया जाए, और कब और कैसे स्थिति का इलाज किया जाए। इस तरह की स्थापना में भविष्यसूचक मूल्यों, संभावना अनुपात के साथ-साथ सापेक्ष जोखिमों का उपयोग शामिल हो सकता है। उदाहरण के लिए, प्रणालीगत ल्यूपस एरिथेमेटोसस के लिए एसीआर मानदंड निदान को 11 निष्कर्षों में से कम से कम 4 की उपस्थिति के रूप में परिभाषित करता है, जिनमें से प्रत्येक को अपनी संवेदनशीलता और विशिष्टता के साथ एक परीक्षण के लक्ष्य मूल्य के रूप में माना जा सकता है। इस मामले में, इन लक्ष्य मापदंडों के लिए परीक्षणों का मूल्यांकन किया गया है जब संयोजन में उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए, उनके बीच हस्तक्षेप और लक्ष्य मापदंडों के ओवरलैप, जिससे अशुद्धियों से बचने का प्रयास किया जाता है जो अन्यथा उत्पन्न हो सकती हैं यदि व्यक्तिगत परीक्षणों के संभावना अनुपात का उपयोग करके रोग की संभावना की गणना करने का प्रयास किया जाता है। इसलिए, यदि किसी स्थिति के लिए नैदानिक मानदंड स्थापित किए गए हैं, तो इन मानदंडों के संदर्भ में उस स्थिति के लिए किसी भी परीक्षण के बाद की संभावना की व्याख्या करना आम तौर पर सबसे उपयुक्त है। इसके अलावा, कई जोखिम कारकों के संयुक्त जोखिम का अनुमान लगाने के लिए जोखिम मूल्यांकन उपकरण हैं, जैसे कि उम्र, लिंग, रक्त लिपिड, रक्तचाप और धूम्रपान सहित कई जोखिम कारकों का उपयोग करके कोरोनरी हृदय रोग के परिणामों के जोखिम का अनुमान लगाने के लिए फ्रामिंघम हार्ट स्टडी का ऑनलाइन उपकरण, प्रत्येक जोखिम कारक के व्यक्तिगत सापेक्ष जोखिमों को गुणा करने की तुलना में बहुत अधिक सटीक है। फिर भी, एक अनुभवी चिकित्सक पहले वर्णित अन्य तरीकों के अलावा मानदंड और नियमों सहित व्यापक विचार द्वारा परीक्षण के बाद की संभावना (और इसके द्वारा प्रेरित कार्यों) का अनुमान लगा सकता है, जिसमें व्यक्तिगत जोखिम कारक और किए गए परीक्षणों के प्रदर्शन दोनों शामिल हैं। परीक्षण से पहले और बाद की संभावनाओं का नैदानिक उपयोग एक चिकित्सकीय रूप से उपयोगी पैरामीटर परीक्षण से पहले और बाद की संभावना के बीच पूर्ण (सापेक्ष के बजाय, और नकारात्मक नहीं) अंतर है, जिसकी गणना इस प्रकार की जाती हैः पूर्ण अंतर =। (परीक्षण से पहले की संभावना)-(परीक्षण के बाद की संभावना)। इस तरह के पूर्ण अंतर के लिए एक प्रमुख कारक परीक्षण की शक्ति है, जैसे कि, उदाहरण के लिए, संवेदनशीलता और विशिष्टता या संभावना अनुपात के संदर्भ में वर्णित किया जा सकता है। एक अन्य कारक पूर्व-परीक्षण संभावना है, जिसमें कम पूर्व-परीक्षण संभावना के परिणामस्वरूप कम निरपेक्ष अंतर होता है, जिसके परिणामस्वरूप बहुत शक्तिशाली परीक्षण भी किसी व्यक्ति में बहुत अप्रत्याशित स्थितियों के लिए कम निरपेक्ष अंतर प्राप्त करते हैं (जैसे कि किसी अन्य संकेत संकेत की अनुपस्थिति में दुर्लभ बीमारियां), लेकिन दूसरी ओर, कम शक्ति वाले परीक्षण भी अत्यधिक संदिग्ध स्थितियों के लिए एक बड़ा अंतर ला सकते हैं। इस अर्थ में संभावनाओं पर उन स्थितियों के संदर्भ में भी विचार करने की आवश्यकता हो सकती है जो परीक्षण के प्राथमिक लक्ष्य नहीं हैं, जैसे कि एक विभेदक नैदानिक प्रक्रिया में प्रोफ़ाइल-सापेक्ष संभावनाएं। पूर्ण अंतर को एक व्यक्ति के लिए लाभ के संबंध में रखा जा सकता है जो एक चिकित्सा परीक्षण प्राप्त करता है, जैसे कि मोटे तौर पर अनुमान लगाया जा सकता हैः, जहाँः बीएन एक चिकित्सा परीक्षण करने का शुद्ध लाभ है λपी स्थितियों (जैसे रोगों) की पूर्व और परीक्षण के बाद की संभावना के बीच पूर्ण अंतर है जो परीक्षण से प्राप्त होने की उम्मीद है। आर. आई. इस बात की दर है कि हस्तक्षेपों में परिवर्तन के परिणामस्वरूप कितनी संभावना अंतर की उम्मीद की जाती है (जैसे कि "कोई उपचार नहीं" से "कम खुराक वाले चिकित्सा उपचार के प्रशासन" में परिवर्तन)। द्वि व्यक्ति के लिए हस्तक्षेपों में परिवर्तन का लाभ है उच्च व्यक्ति के लिए हस्तक्षेपों में परिवर्तन का नुकसान है, जैसे कि चिकित्सा उपचार के दुष्प्रभाव परीक्षण के कारण होने वाला नुकसान है इस सूत्र में, जो लाभ या नुकसान का गठन करता है वह काफी हद तक व्यक्तिगत और सांस्कृतिक मूल्यों से भिन्न होता है, लेकिन सामान्य निष्कर्ष अभी भी निकाले जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक चिकित्सा परीक्षण का एकमात्र अपेक्षित प्रभाव एक बीमारी को दूसरे की तुलना में अधिक संभावित बनाना है, लेकिन दोनों बीमारियों का एक ही उपचार है (या दोनों का इलाज नहीं किया जा सकता है), तो आर. आई. = 0 और परीक्षण अनिवार्य रूप से व्यक्ति के लिए किसी भी लाभ के बिना है। एक चिकित्सा परीक्षण किया जाना चाहिए या नहीं, इस निर्णय को प्रभावित करने वाले अतिरिक्त कारकों में शामिल हैंः परीक्षण की लागत, अतिरिक्त परीक्षणों की उपलब्धता, बाद के परीक्षण के साथ संभावित हस्तक्षेप (जैसे कि एक पेट की धड़कन संभावित रूप से आंतों की गतिविधि को प्रेरित करती है जिसकी आवाज़ें बाद में पेट के ऑस्कलटेशन में हस्तक्षेप करती हैं), परीक्षण के लिए लिया गया समय या अन्य व्यावहारिक या प्रशासनिक पहलू। इसके अलावा, भले ही परीक्षण किए जा रहे व्यक्ति के लिए फायदेमंद न हो, परिणाम अन्य व्यक्तियों के लिए स्वास्थ्य देखभाल में सुधार करने के लिए आंकड़ों की स्थापना के लिए उपयोगी हो सकते हैं। व्यक्तिपरकता परीक्षण से पहले और बाद की संभावनाएं इस तथ्य के आधार पर व्यक्तिपरक होती हैं कि वास्तव में, एक व्यक्ति की स्थिति या तो होती है या नहीं (संभावना हमेशा 100% होने के साथ), इसलिए व्यक्तियों के लिए परीक्षण से पहले और बाद की संभावनाओं को निदान में शामिल लोगों के दिमाग में मनोवैज्ञानिक घटना के रूप में माना जा सकता है। अशुद्धि और अशुद्धि के सामान्य स्रोतों सहित नैदानिक परीक्षण व्याख्या भी देखें संदर्भ आकस्मिकता तालिकाओं के लिए चिकित्सा सांख्यिकी साक्ष्य-आधारित चिकित्सा सारांश सांख्यिकी