Pre- and post-test probability
முன் சோதனை நிகழ்தகவு மற்றும் பிந்தைய சோதனை நிகழ்தகவு (மாற்றாக முன் சோதனை மற்றும் பிந்தைய சோதனை நிகழ்தகவு என்று உச்சரிக்கப்படுகிறது) முறையே ஒரு நோயறிதல் சோதனைக்கு முன்னும் பின்னும் ஒரு நிலை (ஒரு நோய் போன்றவை) இருப்பதற்கான நிகழ்தகவுகள் ஆகும். சோதனை முறையே நேர்மறையானதா அல்லது எதிர்மறையானதா என்பதைப் பொறுத்து, சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு நேர்மறையாகவோ அல்லது எதிர்மறையாகவோ இருக்கலாம். சில சந்தர்ப்பங்களில், எதிர்காலத்தில் வட்டி நிலையை வளர்ப்பதற்கான நிகழ்தகவுக்காக இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. சோதனை, இந்த அர்த்தத்தில், எந்தவொரு மருத்துவ பரிசோதனையையும் குறிக்கலாம் (ஆனால் பொதுவாக நோயறிதல் சோதனைகளின் அர்த்தத்தில்), மேலும் பரந்த அர்த்தத்தில் கேள்விகள் மற்றும் அனுமானங்கள் கூட அடங்கும் (இலக்கு நபர் ஒரு பெண் அல்லது ஆண் என்று கருதுவது போன்றவை). பல்வேறு நிலைமைகளின் சோதனைக்கு முந்தைய மற்றும் பிந்தைய நிகழ்தகவுகளுக்கு இடையில் ஒரு வித்தியாசத்தை ஏற்படுத்தும் திறன் மருத்துவ பரிசோதனைகளின் அறிகுறியில் ஒரு முக்கிய காரணியாகும். ஒரு தனிநபரின் முன் சோதனை நிகழ்தகவு பின்வருவனவற்றில் ஒன்றாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்படலாம்ஃ நோயின் பரவல், தனிநபருக்கு வேறு எந்த குணாதிசயமும் தெரியாவிட்டால் தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டியிருக்கும், அல்லது பிற பண்புகள் தெரிந்தாலும் கூட கணக்கீட்டை எளிதாக்க இது தேர்ந்தெடுக்கப்படலாம், இருப்பினும் அத்தகைய விலகல் தவறான முடிவுகளை ஏற்படுத்தலாம் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட முந்தைய சோதனைகளின் விளைவாக ஏற்படும் நிலையின் சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு ஒரு தோராயமான மதிப்பீடு, இது மிகவும் முறையான அணுகுமுறைகள் சாத்தியமில்லை என்றால் தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும் அல்லது சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவின் திறமையான மதிப்பீடு மருத்துவ நடைமுறையில், சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவுகள் பெரும்பாலும் மதிப்பிடப்படுகின்றன அல்லது யூகிக்கப்படுகின்றன. இது பொதுவாக ஒரு நோய்க்கிருமி அடையாளம் அல்லது அறிகுறியைக் கண்டுபிடிப்பதில் ஏற்றுக்கொள்ளப்படுகிறது, இந்த விஷயத்தில் இலக்கு நிலை இருப்பது கிட்டத்தட்ட உறுதி; அல்லது ஒரு சைன் குவா அல்லாத அடையாளம் அல்லது அறிகுறியைக் கண்டுபிடிக்காத நிலையில், இந்த விஷயத்தில் இலக்கு நிலை இல்லை என்பது கிட்டத்தட்ட உறுதி. இருப்பினும், உண்மையில், ஒரு நிபந்தனை இருப்பதற்கான அகநிலை நிகழ்தகவு ஒருபோதும் சரியாக 0 அல்லது 100% ஆக இருக்காது. இருப்பினும், அந்த நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதற்கு பல முறையான முறைகள் உள்ளன. இத்தகைய முறைகள் வழக்கமாக முன்பு ஒரு குறிப்புக் குழுவில் சோதனையைச் செய்ததை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, இதில் நிலையில் இருப்பது அல்லது இல்லாதது அறியப்படுகிறது (அல்லது குறைந்தபட்சம் "கோல்ட் ஸ்டாண்டர்ட்" போன்ற மிகவும் துல்லியமாகக் கருதப்படும் மற்றொரு சோதனையால் மதிப்பிடப்படுகிறது), சோதனை செயல்திறனின் தரவை நிறுவுவதற்காக. இந்த தரவு பின்னர் முறையால் சோதிக்கப்பட்ட எந்தவொரு நபரின் சோதனை முடிவையும் விளக்க பயன்படுகிறது. குறிப்பு குழு அடிப்படையிலான முறைகளுக்கு ஒரு மாற்று அல்லது நிரப்பு என்பது ஒரு சோதனை முடிவை அதே நபரின் முந்தைய சோதனையுடன் ஒப்பிடுவதாகும், இது கண்காணிப்புக்கான சோதனைகளில் மிகவும் பொதுவானது. சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதற்கான மிக முக்கியமான முறையான குறிப்பு குழு அடிப்படையிலான முறைகள் பின்வரும் அட்டவணையில் சுருக்கமாகவும் ஒப்பிடப்பட்டதாகவும் உள்ளன, மேலும் கீழே உள்ள தனிப்பட்ட பிரிவுகளில் மேலும் விவரிக்கப்பட்டுள்ளன. முன்கணிப்பு மதிப்புகள் மூலம் ஒரு தனிநபரின் சோதனைக்கு பிந்தைய நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதற்கு முன்கணிப்பு மதிப்புகள் பயன்படுத்தப்படலாம், ஒரு நபரின் முன்-சோதனை நிகழ்தகவு தோராயமாக ஒரு குறிப்பு குழுவில் பரவுவதற்கு சமமாக கருதப்படலாம், அதில் சோதனை முடிவுகள் மற்றும் இருப்பு அல்லது இல்லாதது பற்றிய அறிவு (எடுத்துக்காட்டாக, "கோல்ட் ஸ்டாண்டர்ட்" ஆல் தீர்மானிக்கப்படலாம் போன்ற ஒரு நோய்). சோதனை முடிவு நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை சோதனைகளாக ஒரு பைனரி வகைப்பாட்டைக் கொண்டிருந்தால், பின்வரும் அட்டவணையை உருவாக்க முடியும்ஃ சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவை வரைபடத்திலிருந்து பின்வருமாறு கணக்கிடலாம்ஃ சிறந்த நிகழ்தகவு = (உண்மையான நேர்மறை + தவறான எதிர்மறை)/மொத்த மாதிரி மேலும், இந்த விஷயத்தில், நேர்மறை சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு (சோதனை நேர்மறையாக விழுந்தால் இலக்கு நிலை இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு), எண்ணியல் ரீதியாக நேர்மறை முன்கணிப்பு மதிப்புக்கு சமம், மற்றும் எதிர்மறை சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு (சோதனை எதிர்மறையாக விழுந்தால் இலக்கு நிலை இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு) எதிர்மறை முன்கணிப்பு மதிப்புக்கு எண்ணியல் ரீதியாக நிரப்பு ஆகும் ([எதிர்மறை சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு] = 1-[எதிர்மறை முன்கணிப்பு மதிப்பு]). மேலே உள்ள வரைபடத்தில், இந்த நேர்மறையான சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு, அதாவது நேர்மறையான சோதனை முடிவு கொடுக்கப்பட்ட இலக்கு நிலையின் சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு இவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறதுஃ நேர்மறையான சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு = உண்மையான நேர்மறை/(உண்மையான நேர்மறை + தவறான நேர்மறை) இதேபோல்ஃ எதிர்மறையான முடிவு கொடுக்கப்பட்ட நோயின் சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு பின்வருமாறு கணக்கிடப்படுகிறதுஃ எதிர்மறையான சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு = 1-(தவறான எதிர்மறைகள்/(தவறான எதிர்மறைகள் + உண்மையான எதிர்மறைகள்) மேலே உள்ள சமன்பாடுகளின் செல்லுபடியாகும் தன்மை, மக்கள்தொகையில் இருந்து மாதிரியில் கணிசமான மாதிரி சார்பு இல்லை என்பதையும் சார்ந்துள்ளது, இது நிலை உள்ளவர்களின் குழுக்களை உருவாக்குகிறது மற்றும் மக்கள்தொகையில் தொடர்புடைய பரவல் மற்றும் "பரவலாக இல்லாதது" ஆகியவற்றிலிருந்து கணிசமாக விகிதாசாரமாக இல்லாதவர்களை உருவாக்குகிறது. நடைமுறையில், மேலே உள்ள சமன்பாடுகள் வெறுமனே ஒரு வழக்கு-கட்டுப்பாட்டு ஆய்வில் செல்லுபடியாகாது, இது ஒரு குழுவை நிபந்தனையுடன் தனித்தனியாகவும், அது இல்லாமல் ஒரு குழுவையும் சேகரிக்கிறது. சாத்தியக்கூறு விகிதத்தின் படி, முந்தைய சோதனை நிகழ்தகவு மற்றவற்றுடன், சோதனையின் நேர்மறையான முன்கணிப்பு மதிப்பை நிறுவ பயன்படுத்தப்படும் குறிப்பு குழுவில் உள்ள பரவலிலிருந்து வேறுபட்டால் மேலே உள்ள முறைகள் பயன்படுத்த பொருத்தமற்றவை. மற்றொரு சோதனைக்கு முன்னதாகவோ அல்லது நோயறிதலில் ஈடுபட்டுள்ள நபர், எடுத்துக்காட்டாக, குறிப்பிட்ட புகார்கள், மருத்துவ வரலாற்றின் பிற கூறுகள், உடல் பரிசோதனையின் அறிகுறிகள், ஒவ்வொரு கண்டுபிடிப்பையும் அதன் சொந்த உணர்திறன் மற்றும் குறிப்பிட்ட தன்மையுடன் ஒரு சோதனையாக கணக்கிடுவதன் மூலம் அல்லது குறைந்தபட்சம் தனிப்பட்ட முன்-சோதனை நிகழ்தகவை தோராயமாக மதிப்பிடுவதன் மூலம் மற்றொரு முன் சோதனை நிகழ்தகவு பயன்படுத்தப்பட வேண்டும் என்று கருதினால் அத்தகைய வேறுபாடு ஏற்படலாம். இந்த சந்தர்ப்பங்களில், குறிப்பு குழுவில் உள்ள பரவல் தனிநபரின் சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவைக் குறிக்கும் வகையில் முற்றிலும் துல்லியமாக இல்லை, இதன் விளைவாக, முன்கணிப்பு மதிப்பு (நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை) சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவைக் குறிக்கும் வகையில் முற்றிலும் துல்லியமாக இல்லை இலக்கு நிலை கொண்ட தனிநபர். இந்த சந்தர்ப்பங்களில், சோதனைக்கு ஒரு நிகழ்தகவு விகிதத்தைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ஒரு சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவை மிகவும் துல்லியமாக மதிப்பிட முடியும். சாத்தியக்கூறு விகிதம் சோதனையின் உணர்திறன் மற்றும் குறிப்பிட்ட தன்மையிலிருந்து கணக்கிடப்படுகிறது, இதன் மூலம் இது குறிப்பு குழுவில் உள்ள பரவலைப் பொறுத்தது அல்ல, அதேபோல், நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை முன்கணிப்பு மதிப்புகளுக்கு மாறாக, மாற்றப்பட்ட சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவுடன் இது மாறாது (இது மாறும்). மேலும், நடைமுறையில், நிகழ்தகவு விகிதத்திலிருந்து தீர்மானிக்கப்படும் சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவின் செல்லுபடியாகும் தன்மை, மக்கள்தொகை மாதிரியில் உள்ள நிலை மற்றும் இல்லாதவர்களைப் பொறுத்தவரை மாதிரி சார்புக்கு பாதிக்கப்படாது, மேலும் இது ஒரு வழக்கு-கட்டுப்பாட்டு ஆய்வாக செய்யப்படலாம், இது தனித்தனியாக நிலைமையுடன் மற்றும் இல்லாதவர்களை சேகரிக்கிறது. சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவு மற்றும் நிகழ்தகவு விகிதத்திலிருந்து சோதனைக்கு பிந்தைய நிகழ்தகவின் மதிப்பீடு பின்வருமாறு செல்கிறதுஃ சிறந்த முரண்பாடுகள் = சிறந்த நிகழ்தகவு/(1-சிறந்த நிகழ்தகவு) பிந்தைய சோதனை முரண்பாடுகள் = சிறந்த முரண்பாடுகள் * சாத்தியக்கூறு விகிதம் மேலே உள்ள சமன்பாட்டில், நேர்மறை சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு நிகழ்தகவு விகிதம் நேர்மறையைப் பயன்படுத்தி கணக்கிடப்படுகிறது, மேலும் எதிர்மறை சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு நிகழ்தகவு விகிதம் எதிர்மறையைப் பயன்படுத்தி கணக்கிடப்படுகிறது. பிந்தைய சோதனை நிகழ்தகவு = பிந்தைய சோதனை முரண்பாடுகள்/(பிந்தைய சோதனை முரண்பாடுகள் + 1) கொடுக்கப்பட்ட சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவின் புள்ளியில் இருந்து கொடுக்கப்பட்ட நிகழ்தகவு விகிதத்திற்கு ஒரு நேர் கோட்டை உருவாக்குவதன் மூலம் ஃபாகன் நோமோகிராம் என்று அழைக்கப்படுவதன் மூலமும் (வலதுபுறத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளது) உறவை மதிப்பிடலாம், இதையொட்டி, அந்த நேர் கோடு அதன் அளவைக் கடக்கும் இடத்தில் சோதனைக்கு பிந்தைய நிகழ்தகவை மதிப்பிடுகிறது. சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு, அதே முறையில் தொடர்ந்து கணக்கிடப்பட்டால், கூடுதல் சோதனைகளுக்கு முன் சோதனை நிகழ்தகவாகப் பயன்படுத்தப்படலாம். தொடர்ச்சியான மதிப்புகள் அல்லது இரண்டுக்கும் மேற்பட்ட விளைவுகளைக் கொண்ட சோதனைகளுக்கான நிகழ்தகவு விகிதங்களைக் கணக்கிட முடியும், இது இருதரப்பு விளைவுகளுக்கான கணக்கீட்டைப் போன்றது. இந்த நோக்கத்திற்காக, சோதனை முடிவின் ஒவ்வொரு மட்டத்திற்கும் ஒரு தனி நிகழ்தகவு விகிதம் கணக்கிடப்படுகிறது, இது இடைவெளி அல்லது அடுக்கு குறிப்பிட்ட நிகழ்தகவு விகிதங்கள் என்று அழைக்கப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டு ஒரு தனிநபருக்கு குடல் புற்றுநோயின் இலக்கு நிலை இருப்பதற்கான நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதற்கு மலம் மாய இரத்த (எஃப்ஓபி) சோதனை மூலம் திரையிடப்பட்டது, மேலும் அது நேர்மறையாக வெளியேறியது (மலத்தில் இரத்தம் கண்டறியப்பட்டது). சோதனைக்கு முன், அந்த நபருக்கு குடல் புற்றுநோய் ஏற்படுவதற்கான முன் சோதனை நிகழ்தகவு இருந்தது, எடுத்துக்காட்டாக, 3 சதவீதம் (0.003), மதிப்பீட்டின் மூலம் மதிப்பிடப்பட்டிருக்கலாம், எடுத்துக்காட்டாக, மருத்துவ வரலாறு, பரிசோதனை மற்றும் அந்த நபரின் முந்தைய சோதனைகள். உணர்திறன், தனித்துவம் போன்றவை. எஃப்ஓபி சோதனைகளின் எண்ணிக்கை 203 நபர்களின் மக்கள்தொகை மாதிரியுடன் நிறுவப்பட்டது (அத்தகைய பரம்பரை இல்லாமல்), மேலும் பின்வருமாறு வெளியேறியதுஃ இதிலிருந்து, சோதனையின் சாத்தியக்கூறு விகிதங்களை நிறுவ முடியும்ஃ சாத்தியக்கூறு விகிதம் நேர்மறை = உணர்திறன்/(1-குறிப்பிட்ட) = 66.67%/(1-91%) = 7.4 சாத்தியக்கூறு விகிதம் எதிர்மறை = (1-உணர்திறன்)/குறிப்பிட்ட = (1-66.67%)/91% = 0.37 சிறந்த நிகழ்தகவு (இந்த எடுத்துக்காட்டில்) = 0. மக்கள்தொகை மாதிரியின் பரவல் பின்வருமாறு கணக்கிடப்படுகிறதுஃ பரவல் = (2 + 1)/203 = 0.0148 அல்லது 1.48% தனிநபரின் முன் சோதனை நிகழ்தகவு மக்கள்தொகை மாதிரியை விட இரண்டு மடங்கு அதிகமாக இருந்தது, இருப்பினும் தனிநபரின் சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவு மக்கள்தொகை மாதிரியில் இரு மடங்கிற்கும் குறைவாக இருந்தது (இது 10 சதவீத சோதனையின் நேர்மறையான முன்கணிப்பு மதிப்பால் மதிப்பிடப்படுகிறது), வெறுமனே தொடர்புடைய அபாயங்களை பெருக்குவதற்கான குறைவான துல்லியமான முறையால் ஏற்படும் விளைவுக்கு நேர்மாறாக. பிழையின் குறிப்பிட்ட ஆதாரங்கள் சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவைத் தீர்மானிக்க நிகழ்தகவு விகிதத்தைப் பயன்படுத்தும் போது பிழையின் குறிப்பிட்ட ஆதாரங்களில் நிர்ணயம் செய்பவர்கள் அல்லது முந்தைய சோதனைகள் அல்லது சோதனை இலக்குகளை ஒன்றுடன் ஒன்று குறுக்கிடுவது ஆகியவை அடங்கும், கீழே விளக்கப்பட்டுள்ளபடிஃ சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவுடன் குறுக்கீடு, சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவிலிருந்து நிகழ்தகவு விகிதத்துடன் மதிப்பிடப்பட்டுள்ளது, பொது மக்களை விட பிற தீர்மானிப்பவர்களுடன் (ஆபத்து காரணிகள் போன்றவை) உள்ள தனிநபர்களிடமும், முந்தைய சோதனைகளுக்கு உட்படுத்தப்பட்ட தனிநபர்களிடமும் எச்சரிக்கையுடன் கையாளப்பட வேண்டும், ஏனெனில் அத்தகைய தீர்மானிப்பவர்கள் அல்லது சோதனைகள் சோதனையை கணிக்க முடியாத வழிகளில் பாதிக்கலாம், இன்னும் தவறான முடிவுகளை ஏற்படுத்தும். உடல் பருமனின் ஆபத்து காரணியுடன் கூடிய ஒரு எடுத்துக்காட்டு என்னவென்றால், கூடுதல் வயிற்று கொழுப்பு வயிற்று உறுப்புகளைத் தட்டுவது கடினம் மற்றும் வயிற்று அல்ட்ராசோனோகிராஃபியின் தெளிவுத்திறனைக் குறைக்கும், அதேபோல், முந்தைய கதிர்வீச்சிலிருந்து எஞ்சிய பேரியம் மாறுபாடு அடுத்தடுத்த வயிற்று பரிசோதனைகளில் தலையிடக்கூடும், இதன் விளைவாக உணர்திறன் மற்றும் அத்தகைய அடுத்தடுத்த சோதனைகளின் குறிப்பிட்ட தன்மைகளைக் குறைக்கும். மறுபுறம், குறுக்கீடு விளைவு குறிப்பு குழுவில் பயன்பாட்டுடன் ஒப்பிடும்போது அடுத்தடுத்த சோதனைகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தும், அதாவது சில வயிற்று பரிசோதனைகள் எடை குறைவாக உள்ளவர்களுக்கு செய்யப்படும்போது எளிதாக இருக்கும். மேலும், முந்தைய சோதனையிலிருந்து பெறப்பட்ட எந்தவொரு சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவின் மீதான கணக்கீடுகளின் செல்லுபடியாகும் தன்மை, இரண்டு சோதனைகளும் சோதனை செய்யப்படும் இலக்கு அளவுருவைப் பொறுத்தவரை கணிசமாக ஒன்றுடன் ஒன்று இல்லை என்பதைப் பொறுத்தது, அதாவது ஒன்றுக்கு சொந்தமான பொருட்களின் இரத்த பரிசோதனைகள் மற்றும் ஒரே சிதைந்த வளர்சிதை மாற்ற பாதை. "பொருள் X" ஐக் கண்டறியும் இரத்தப் பரிசோதனைக்கு உணர்திறன் மற்றும் குறிப்பிட்ட தன்மை நிறுவப்பட்டுள்ளது, அதேபோல் "பொருள் Y" ஐக் கண்டறியும் ஒருவருக்கு இது போன்ற ஒன்றுடன் ஒன்று தீவிரத்திற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு. உண்மையில், "பொருள் எக்ஸ்" மற்றும் "பொருள் ஒய்" ஆகியவை ஒரே பொருளாக இருந்தால், கணக்கீடு ஒரு வித்தியாசத்தைக் காட்டுவதாகத் தோன்றினாலும், ஒரே பொருளின் தொடர்ச்சியான இரண்டு சோதனைகளைச் செய்வது எந்த நோயறிதல் மதிப்பையும் கொண்டிருக்காது. மேலே விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி குறுக்கீட்டிற்கு மாறாக, சோதனைகளின் ஒன்றுடன் ஒன்று அதிகரிப்பது அவற்றின் செயல்திறனை மட்டுமே குறைக்கிறது. மருத்துவ அமைப்பில், கணிசமான ஒன்றுடன் ஒன்று இருப்பதை தவிர்க்க பல்வேறு முறைகளின் சோதனைகளை இணைப்பதன் மூலம் நோயறிதல் செல்லுபடியாகும் தன்மை அதிகரிக்கப்படுகிறது, எடுத்துக்காட்டாக இரத்த பரிசோதனை, பயாப்ஸி மற்றும் ரேடியோ கிராஃப் ஆகியவற்றின் கலவையை உருவாக்குவதில். தவறை சமாளிப்பதற்கான முறைகள் நிகழ்தகவு விகிதங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இதுபோன்ற தவறான ஆதாரங்களைத் தவிர்ப்பதற்கு, அத்தகைய நபர்களில் சோதனையைப் பயன்படுத்துவதற்கு தனித்தனி முன்கணிப்பு மதிப்புகளை நிறுவுவதற்காக, சமமான நபர்களின் ஒரு பெரிய குறிப்பு குழுவைச் சேகரிப்பதே உகந்த முறையாகும். இருப்பினும், ஒரு நபரின் மருத்துவ வரலாறு, உடல் பரிசோதனை மற்றும் முந்தைய சோதனை போன்றவற்றைப் பற்றிய அதிக அறிவுடன். அந்த நபர் மிகவும் வேறுபடுகிறார், பொருத்தமான முன்கணிப்பு மதிப்புகளை நிறுவ ஒரு குறிப்பு குழுவைக் கண்டுபிடிப்பதில் சிரமம் அதிகரித்து, முன்கணிப்பு மதிப்புகளால் சோதனைக்கு பிந்தைய நிகழ்தகவின் மதிப்பீட்டை செல்லாததாக்குகிறது. இத்தகைய தவறுகளை சமாளிப்பதற்கான மற்றொரு முறை, அடுத்த பகுதியில் விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி, நோயறிதல் அளவுகோல்களின் சூழலில் சோதனை முடிவை மதிப்பீடு செய்வதாகும். ஒப்பீட்டு ஆபத்து மூலம் சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவை சில நேரங்களில் சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவை சோதனையால் வழங்கப்பட்ட ஒப்பீட்டு அபாயத்துடன் பெருக்குவதன் மூலம் மதிப்பிடலாம். மருத்துவ நடைமுறையில், இது வழக்கமாக ஒரு தனிநபரின் மருத்துவ வரலாற்றை மதிப்பிடுவதில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, அங்கு "சோதனை" என்பது பொதுவாக பாலினம், புகையிலை புகைபிடித்தல் அல்லது எடை போன்ற பல்வேறு ஆபத்து காரணிகளைப் பற்றிய ஒரு கேள்வியாகும் (அல்லது அனுமானம் கூட), ஆனால் இது ஒரு நபரை எடை அளவில் வைப்பது போன்ற கணிசமான சோதனையாக இருக்கலாம். உறவினர் அபாயங்களைப் பயன்படுத்தும் போது, இதன் விளைவாக ஏற்படும் நிகழ்தகவு பொதுவாக ஒரு குறிப்பிட்ட காலப்பகுதியில் நிலைமையை உருவாக்கும் தனிநபருடன் தொடர்புடையது (மக்கள்தொகையில் நிகழ்வைப் போலவே), ஒரு தனிநபர் தற்போது நிலைமையை கொண்டிருப்பதற்கான நிகழ்தகவாக இருப்பதற்குப் பதிலாக, ஆனால் மறைமுகமாக பிந்தையவரின் மதிப்பீடாக இருக்கலாம். ஆபத்து விகிதத்தின் பயன்பாடு ஓரளவு தொடர்புடைய அபாயத்தைப் போலவே பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு ஆபத்து காரணி ஒரு ஒப்பீட்டு ஆபத்தை நிறுவ, ஒரு வெளிப்படும் குழுவில் உள்ள ஆபத்து ஒரு வெளிப்படுத்தப்படாத குழுவில் உள்ள ஆபத்தால் பிரிக்கப்படுகிறது. ஒரு தனிநபரின் ஒரே ஒரு ஆபத்து காரணி மட்டுமே கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளப்பட்டால், சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவை கட்டுப்பாட்டுக் குழுவில் உள்ள ஆபத்துடன் தொடர்புடைய ஆபத்தை பெருக்குவதன் மூலம் மதிப்பிட முடியும். கட்டுப்பாட்டுக் குழு பொதுவாக வெளிப்படுத்தப்படாத மக்கள்தொகையைக் குறிக்கிறது, ஆனால் மக்கள்தொகையில் மிகக் குறைந்த பகுதியினர் வெளிப்பட்டால், பொது மக்கள்தொகையில் பாதிப்பு பெரும்பாலும் கட்டுப்பாட்டுக் குழுவில் பரவுவதற்கு சமமாக கருதப்படலாம். இத்தகைய சந்தர்ப்பங்களில், பொது மக்களில் உள்ள ஆபத்துடன் தொடர்புடைய ஆபத்தை பெருக்குவதன் மூலம் சோதனைக்கு பிந்தைய நிகழ்தகவை மதிப்பிட முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, யுனைடெட் கிங்டமில் 55 முதல் 59 வயதிற்குட்பட்ட ஒரு பெண்ணில் மார்பக புற்றுநோய் நிகழ்வு ஆண்டுக்கு 280 வழக்குகளாக மதிப்பிடப்பட்டுள்ளது, மேலும் மார்பில் அதிக அளவு அயனியாக்கும் கதிர்வீச்சுக்கு ஆளாகியிருப்பதற்கான ஆபத்து காரணி (எடுத்துக்காட்டாக, பிற புற்றுநோய்களுக்கான சிகிச்சைகள்) மார்பக புற்றுநோயின் ஒப்பீட்டு அபாயத்தை வெளிப்படுத்தப்படாதவர்களுடன் ஒப்பிடும்போது 2 முதல் 4 வரை வழங்குகிறது. மக்கள்தொகையில் ஒரு சிறிய பகுதி வெளிப்படும் என்பதால், வெளிப்படாத மக்கள்தொகையில் பாதிப்பு பொதுவான மக்கள்தொகையில் பரவுவதற்கு சமமாக கருதப்படலாம். அதைத் தொடர்ந்து, யுனைடெட் கிங்டமில் 55 முதல் 59 வயதுக்குட்பட்ட மற்றும் அதிக அளவு அயனியாக்கும் கதிர்வீச்சுக்கு ஆளாகிய ஒரு பெண்ணுக்கு 588 முதல் 100.000 இல் (அதாவது 0.6 சதவீதம் முதல் 1.1 சதவீதம் வரை) மார்பக புற்றுநோய் உருவாகும் அபாயம் உள்ளது என்று மதிப்பிடலாம். பல ஆபத்து காரணிகள் கோட்பாட்டளவில், பல ஆபத்து காரணிகளின் முன்னிலையில் மொத்த ஆபத்தை ஒவ்வொரு உறவினர் அபாயத்துடன் பெருக்குவதன் மூலம் மதிப்பிட முடியும், ஆனால் பொதுவாக நிகழ்தகவு விகிதங்களைப் பயன்படுத்துவதை விட மிகக் குறைவான துல்லியமானது, மேலும் பொதுவாக இது செய்யப்படுகிறது, ஏனெனில் இது மிகவும் எளிதானது ஏனெனில் உறவினர் அபாயங்கள் மட்டுமே கொடுக்கப்படும் போது, எடுத்துக்காட்டாக, மூலத் தரவை உணர்திறன் மற்றும் குறிப்பிட்டவையாக மாற்றுவது மற்றும் நிகழ்தகவு விகிதங்களால் கணக்கிடுவது. அதேபோல், இலக்கியத்தில் நிகழ்தகவு விகிதங்களுக்கு பதிலாக உறவினர் அபாயங்கள் பெரும்பாலும் வழங்கப்படுகின்றன, ஏனெனில் முந்தையது மிகவும் உள்ளுணர்வு கொண்டது. தொடர்புடைய அபாயங்களைப் பெருக்குவதில் உள்ள பிழையின் ஆதாரங்கள் பின்வருமாறுஃ குறிப்புக் குழுவில் நிலையின் பரவலால் தொடர்புடைய அபாயங்கள் பாதிக்கப்படுகின்றன (நிகழ்தகவு விகிதங்களுக்கு மாறாக, அவை இல்லை), மேலும் இந்த சிக்கலின் விளைவாக, சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவுகளின் செல்லுபடியாகும் தன்மை குறிப்புக் குழுவில் பரவுவதற்கும் எந்தவொரு தனிநபருக்கும் முன் சோதனை நிகழ்தகவுக்கும் இடையிலான வேறுபாடு அதிகரித்து வருவதால் குறைவான செல்லுபடியாகும். எந்தவொரு அறியப்பட்ட ஆபத்து காரணி அல்லது ஒரு தனிநபரின் முந்தைய சோதனை கிட்டத்தட்ட எப்போதும் அத்தகைய வேறுபாட்டை வழங்குகிறது, பல ஆபத்து காரணிகள் அல்லது சோதனைகளின் மொத்த விளைவை மதிப்பிடுவதில் தொடர்புடைய அபாயங்களைப் பயன்படுத்துவதன் செல்லுபடியைக் குறைக்கிறது. பெரும்பாலான மருத்துவர்கள் சோதனை முடிவுகளை விளக்கும்போது இத்தகைய வேறுபாடுகளை சரியான முறையில் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வதில்லை, இது தேவையற்ற சோதனை மற்றும் நோயறிதல் பிழைகளை ஏற்படுத்தக்கூடும். நேர்மறையான சோதனைகளை மட்டுமே கருத்தில் கொண்டு, பல உறவினர் அபாயங்களை பெருக்குவதில் உள்ள பிழையின் ஒரு தனி ஆதாரம் என்னவென்றால், இது நிகழ்தகவு விகிதங்களைப் பயன்படுத்துவதை ஒப்பிடும்போது மொத்த ஆபத்தை மிகைப்படுத்துகிறது. மொத்த ஆபத்து 100% ஐ விட அதிகமாக இருக்க முடியாது என்ற உண்மையை ஈடுசெய்யும் முறையின் இயலாமையால் இந்த மிகைப்படுத்தப்பட்ட மதிப்பீட்டை விளக்க முடியும். இந்த மிகைப்படுத்தப்பட்ட மதிப்பீடு சிறிய அபாயங்களுக்கு சிறியது, ஆனால் அதிக மதிப்புகளுக்கு அதிகமாகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஐக்கிய இராச்சியத்தில் 40 வயதிற்குட்பட்ட பெண்களில் மார்பக புற்றுநோயை உருவாக்கும் ஆபத்து 2 சதவீதமாக மதிப்பிடப்பட்டுள்ளது. மேலும், அஷ்கெனாசி யூதர்களைப் பற்றிய ஆய்வுகள், பி. ஆர். சி. ஏ 1 இல் உள்ள ஒரு பிறழ்வு 40 வயதிற்குட்பட்ட பெண்களில் மார்பக புற்றுநோயை உருவாக்கும் அபாயத்தை 21.6 ஆகக் காட்டுகிறது என்றும், பி. ஆர். சி. ஏ 2 இல் உள்ள ஒரு பிறழ்வு 40 வயதிற்குட்பட்ட பெண்களில் மார்பக புற்றுநோயை உருவாக்கும் அபாயத்தை 3.3 ஆகக் காட்டுகிறது என்றும் சுட்டிக்காட்டியுள்ளது. இந்த தரவுகளிலிருந்து, பி. ஆர். சி. ஏ 1 பிறழ்வு கொண்ட ஒரு பெண்ணுக்கு 40 வயதிற்குட்பட்ட வயதில் மார்பக புற்றுநோயை உருவாக்கும் ஆபத்து சுமார் 40 சதவீதம் இருக்கும் என்றும், பி. ஆர். சி. ஏ 2 பிறழ்வு கொண்ட பெண்ணுக்கு சுமார் 6 சதவீதம் ஆபத்து இருக்கும் என்றும் மதிப்பிடப்படலாம். இருப்பினும், ஒரு BRCA1 மற்றும் ஒரு BRCA2 பிறழ்வு இரண்டையும் கொண்டிருப்பது சாத்தியமற்ற சூழ்நிலையில், வெறுமனே இரண்டு தொடர்புடைய அபாயங்களுடனும் பெருக்குவதன் மூலம் 40 வயதிற்கு முன்னர் மார்பக புற்றுநோயை உருவாக்கும் ஆபத்து ஏற்படும், இது உண்மையில் துல்லியமாக இருக்க முடியாது. அதிகப்படியான மதிப்பீட்டின் (பிந்தையது குறிப்பிடப்பட்ட) விளைவை அபாயங்களை முரண்பாடுகளாக மாற்றுவதன் மூலமும், முரண்பாடுகள் விகிதங்களுடன் தொடர்புடைய அபாயங்களை மாற்றுவதன் மூலமும் ஈடுசெய்ய முடியும். இருப்பினும், இது ஒரு தனிநபரின் முன் சோதனை நிகழ்தகவுக்கும் குறிப்பு குழுவில் உள்ள பரவலுக்கும் இடையிலான எந்தவொரு வேறுபாட்டின் (முன்னர் குறிப்பிடப்பட்ட) விளைவையும் ஈடுசெய்யாது. மேலே உள்ள இரண்டு தவறான ஆதாரங்களையும் ஈடுசெய்வதற்கான ஒரு முறை பன்முக பின்னடைவு பகுப்பாய்வு மூலம் தொடர்புடைய அபாயங்களை நிறுவுவதாகும். இருப்பினும், அதன் செல்லுபடியைத் தக்கவைக்க, நிறுவப்பட்ட உறவினர் அபாயங்கள் அதே பின்னடைவு பகுப்பாய்வில் உள்ள மற்ற அனைத்து ஆபத்து காரணிகளுடனும் பெருக்கப்பட வேண்டும், மேலும் பின்னடைவு பகுப்பாய்விற்கு அப்பாற்பட்ட பிற காரணிகளைச் சேர்க்காமல் இருக்க வேண்டும். கூடுதலாக, பல தொடர்புடைய அபாயங்களைப் பெருக்குவது சேர்க்கப்பட்ட ஆபத்து காரணிகளின் முக்கியமான ஒன்றுடன் ஒன்று காணாமல் போகும் அதே ஆபத்தைக் கொண்டுள்ளது, இது நிகழ்தகவு விகிதங்களைப் பயன்படுத்துவதைப் போலவே உள்ளது. மேலும், வெவ்வேறு ஆபத்து காரணிகள் ஒத்திசைவில் செயல்படக்கூடும், இதன் விளைவாக, இரண்டு காரணிகள் தனித்தனியாக 2 என்ற ஒப்பீட்டு ஆபத்தைக் கொண்டுள்ளன, இரண்டும் இருக்கும்போது மொத்தம் 6 என்ற ஒப்பீட்டு ஆபத்தைக் கொண்டுள்ளன, அல்லது ஒருவருக்கொருவர் தடுக்கலாம், ஓரளவு ஒத்திருக்கும் சாத்தியக்கூறு விகிதங்களைப் பயன்படுத்துவதற்காக விவரிக்கப்பட்ட குறுக்கீட்டைப் போலவே. நோயறிதல் அளவுகோல்கள் மற்றும் மருத்துவ முன்கணிப்பு விதிகள் மூலம் பெரும்பாலான முக்கிய நோய்கள் நோயறிதல் அளவுகோல்கள் மற்றும்/அல்லது மருத்துவ முன்கணிப்பு விதிகளை நிறுவியுள்ளன. நோயறிதல் அளவுகோல்கள் அல்லது மருத்துவ முன்கணிப்பு விதிகளை நிறுவுவது பல சோதனைகளின் விரிவான மதிப்பீட்டைக் கொண்டுள்ளது, அவை ஆர்வமுள்ள நிலையின் நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதில் முக்கியமானதாகக் கருதப்படுகின்றன, சில நேரங்களில் அதை எவ்வாறு துணைக்குழுக்களாகப் பிரிப்பது, எப்போது, எப்படி சிகிச்சையளிப்பது என்பது உட்பட. இத்தகைய ஸ்தாபனத்தில் முன்கணிப்பு மதிப்புகள், நிகழ்தகவு விகிதங்கள் மற்றும் தொடர்புடைய அபாயங்களின் பயன்பாடு ஆகியவை அடங்கும். எடுத்துக்காட்டாக, சிஸ்டமிக் லூபஸ் எரிதீமாடோசஸிற்கான ஏ. சி. ஆர் அளவுகோல்கள் நோயறிதலை 11 கண்டுபிடிப்புகளில் குறைந்தது 4 இன் இருப்பு என்று வரையறுக்கிறது, அவை ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த உணர்திறன் மற்றும் குறிப்பிட்ட தன்மையுடன் ஒரு சோதனையின் இலக்கு மதிப்பாகக் கருதப்படலாம். இந்த விஷயத்தில், இந்த இலக்கு அளவுருக்களுக்கான சோதனைகள் குறித்து மதிப்பீடு செய்யப்பட்டுள்ளது, எடுத்துக்காட்டாக, அவற்றுக்கிடையே குறுக்கீடு மற்றும் இலக்கு அளவுருக்கள் ஒன்றுடன் ஒன்று, இதன் மூலம் தனிப்பட்ட சோதனைகளின் நிகழ்தகவு விகிதங்களைப் பயன்படுத்தி நோயின் நிகழ்தகவைக் கணக்கிட முயற்சித்தால் எழக்கூடிய தவறுகளைத் தவிர்க்க முயற்சிக்கிறது. எனவே, ஒரு நிலைக்கு நோயறிதல் அளவுகோல்கள் நிறுவப்பட்டிருந்தால், இந்த அளவுகோல்களின் சூழலில் அந்த நிலைக்கு எந்தவொரு சோதனைக்குப் பிந்தைய நிகழ்தகவையும் விளக்குவது பொதுவாக மிகவும் பொருத்தமானது. மேலும், வயது, பாலினம், இரத்த கொழுப்புகள், இரத்த அழுத்தம் மற்றும் புகைபிடித்தல் உள்ளிட்ட பல ஆபத்து காரணிகளைப் பயன்படுத்தி கரோனரி இதய நோய் விளைவுகளுக்கான ஆபத்தை மதிப்பிடுவதற்கான ஃப்ரேமிங்ஹாம் இதய ஆய்வின் ஆன்லைன் கருவி போன்ற பல ஆபத்து காரணிகளின் ஒருங்கிணைந்த ஆபத்தை மதிப்பிடுவதற்கான இடர் மதிப்பீட்டு கருவிகள் உள்ளன. இருப்பினும், ஒரு அனுபவம் வாய்ந்த மருத்துவர், தனிப்பட்ட ஆபத்து காரணிகள் மற்றும் மேற்கொள்ளப்பட்ட சோதனைகளின் செயல்திறன் உள்ளிட்ட முன்னர் விவரிக்கப்பட்ட பிற முறைகளுக்கு கூடுதலாக அளவுகோல்கள் மற்றும் விதிகள் உள்ளிட்ட பரந்த பரிசீலனையின் மூலம் சோதனைக்கு பிந்தைய நிகழ்தகவை (மற்றும் அது ஊக்குவிக்கும் நடவடிக்கைகள்) மதிப்பிடலாம். சோதனைக்கு முந்தைய மற்றும் பிந்தைய நிகழ்தகவுகளின் மருத்துவ பயன்பாடு ஒரு மருத்துவ ரீதியாக பயனுள்ள அளவுரு என்பது சோதனைக்கு முந்தைய மற்றும் பிந்தைய நிகழ்தகவுகளுக்கு இடையிலான முழுமையான (உறவினர் அல்ல, எதிர்மறை அல்ல) வேறுபாடு ஆகும், இது பின்வருமாறு கணக்கிடப்படுகிறதுஃ முழுமையான வேறுபாடு = | (சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவு)-(சோதனைக்கு பிந்தைய நிகழ்தகவு) | அத்தகைய முழுமையான வேறுபாட்டிற்கான ஒரு முக்கிய காரணி சோதனையின் சக்தியாகும், எடுத்துக்காட்டாக, உணர்திறன் மற்றும் குறிப்பிட்ட தன்மை அல்லது நிகழ்தகவு விகிதம் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் விவரிக்கப்படலாம். மற்றொரு காரணி சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவு, குறைந்த சோதனைக்கு முந்தைய நிகழ்தகவு குறைந்த முழுமையான வேறுபாட்டை விளைவிக்கிறது, இதன் விளைவாக மிகவும் சக்திவாய்ந்த சோதனைகள் கூட ஒரு தனிநபரின் மிகவும் சாத்தியமற்ற நிலைமைகளுக்கு குறைந்த முழுமையான வேறுபாட்டை அடைகின்றன (அரிதான நோய்கள் போன்றவை வேறு எந்த அறிகுறியும் இல்லாத நிலையில்), ஆனால் மறுபுறம், குறைந்த சக்தியுடன் கூடிய சோதனைகள் கூட மிகவும் சந்தேகிக்கப்படும் நிலைமைகளுக்கு ஒரு பெரிய வித்தியாசத்தை ஏற்படுத்தும். இந்த அர்த்தத்தில் நிகழ்தகவுகள் ஒரு வேறுபட்ட நோயறிதல் நடைமுறையில் சுயவிவர-தொடர்புடைய நிகழ்தகவுகள் போன்ற சோதனையின் முதன்மை இலக்குகள் அல்லாத நிலைமைகளின் பின்னணியிலும் கருத்தில் கொள்ளப்பட வேண்டும். ஒரு மருத்துவப் பரிசோதனை ஒரு தனிநபருக்குச் செய்யும் நன்மையைப் பொறுத்து முழுமையான வேறுபாட்டைக் காணலாம், அதாவது தோராயமாக பின்வருமாறு மதிப்பிடலாம்ஃ இங்குஃ bn என்பது ஒரு மருத்துவப் பரிசோதனையைச் செய்வதன் நிகர நன்மை λp என்பது சோதனைக்கு முந்தைய மற்றும் சோதனைக்குப் பிந்தைய நிலைமைகளின் (நோய்கள் போன்றவை) சாத்தியக்கூறுகளுக்கு இடையிலான முழுமையான வேறுபாடு ஆகும். ஆர்ஐ என்பது எவ்வளவு நிகழ்தகவு வேறுபாடுகள் தலையீடுகளில் மாற்றங்களை ஏற்படுத்தும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது (அதாவது "சிகிச்சை இல்லை" என்பதிலிருந்து "குறைந்த அளவு மருத்துவ சிகிச்சையின் நிர்வாகம்"). மருத்துவ சிகிச்சையின் பக்க விளைவுகள் போன்ற தனிப்பட்ட தலையீடுகளில் ஏற்படும் மாற்றங்களின் தீங்கு ஹை என்பது மருத்துவ சிகிச்சையின் பக்க விளைவுகளால் ஏற்படும் தீங்கு எச். டி. இந்த சூத்திரத்தில், நன்மை அல்லது தீங்கு என்ன என்பது பெரும்பாலும் தனிப்பட்ட மற்றும் கலாச்சார மதிப்புகளால் மாறுபடும், ஆனால் பொதுவான முடிவுகளை இன்னும் எடுக்க முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மருத்துவ பரிசோதனையின் ஒரே எதிர்பார்க்கப்படும் விளைவு ஒரு நோயை மற்றொன்றை விட அதிக வாய்ப்புள்ளதாக மாற்றுவதாக இருந்தால், ஆனால் இரண்டு நோய்களுக்கும் ஒரே சிகிச்சை இருந்தால் (அல்லது சிகிச்சையளிக்க முடியாது), ரி = 0 மற்றும் சோதனை அடிப்படையில் தனிநபருக்கு எந்த நன்மையும் இல்லை. ஒரு மருத்துவ சோதனை செய்யப்பட வேண்டுமா இல்லையா என்பதை தீர்மானிப்பதில் செல்வாக்கு செலுத்தும் கூடுதல் காரணிகள் பின்வருமாறுஃ சோதனையின் செலவு, கூடுதல் சோதனைகள் கிடைப்பது, அடுத்தடுத்த சோதனையில் சாத்தியமான குறுக்கீடு (வயிற்றுத் துடிப்பு போன்றவை குடல் செயல்பாட்டைத் தூண்டும் சாத்தியக்கூறுகள், அதன் ஒலிகள் அடுத்தடுத்த வயிற்று சுவாசத்தைத் தடுக்கின்றன), சோதனைக்கு எடுக்கப்பட்ட நேரம் அல்லது பிற நடைமுறை அல்லது நிர்வாக அம்சங்கள். மேலும், பரிசோதிக்கப்படும் தனிநபருக்கு பயனளிக்காவிட்டாலும், மற்ற நபர்களுக்கான சுகாதாரப் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துவதற்காக புள்ளிவிவரங்களை நிறுவுவதற்கு முடிவுகள் பயனுள்ளதாக இருக்கும். அகநிலைக்கு முந்தைய மற்றும் பிந்தைய சோதனை நிகழ்தகவுகள் உண்மையில், ஒரு தனிநபருக்கு நிலை இருக்கிறதா இல்லையா (நிகழ்தகவு எப்போதும் 100% ஆக இருப்பதால்) என்ற உண்மையின் அடிப்படையில் அகநிலை ஆகும், எனவே தனிநபர்களுக்கான முன் மற்றும் பிந்தைய சோதனை நிகழ்தகவுகள் மாறாக கையில் உள்ள நோயறிதலில் ஈடுபட்டுள்ளவர்களின் மனதில் உள்ள உளவியல் நிகழ்வுகளாக கருதப்படலாம். துல்லியமற்ற தன்மை மற்றும் துல்லியமற்ற குறிப்புகளின் பொதுவான ஆதாரங்கள் உட்பட நோயறிதல் சோதனை விளக்கத்தையும் பார்க்கவும் மருத்துவ புள்ளிவிவரங்கள் தற்செயல் அட்டவணைகளுக்கான சான்றுகள் அடிப்படையிலான மருத்துவ சுருக்கம் புள்ளிவிவரங்கள்