Pre- and post-test probability
پری ٹیسٹ کا امکان اور پوسٹ ٹیسٹ کا امکان (متبادل طور پر پری ٹیسٹ اور پوسٹ ٹیسٹ کا امکان) بالترتیب تشخیصی ٹیسٹ سے پہلے اور بعد میں کسی حالت (جیسے بیماری) کی موجودگی کے امکانات ہیں۔ ٹیسٹ کے بعد کا امکان، بدلے میں، مثبت یا منفی ہو سکتا ہے، اس پر منحصر ہے کہ آیا ٹیسٹ بالترتیب مثبت ٹیسٹ یا منفی ٹیسٹ کے طور پر آتا ہے۔ بعض صورتوں میں، یہ مستقبل میں دلچسپی کی حالت کو فروغ دینے کے امکان کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ ٹیسٹ، اس لحاظ سے، کسی بھی طبی ٹیسٹ کا حوالہ دے سکتا ہے (لیکن عام طور پر تشخیصی ٹیسٹ کے معنی میں)، اور وسیع معنوں میں سوالات اور یہاں تک کہ مفروضوں کو بھی شامل کرتا ہے (جیسے کہ یہ فرض کرنا کہ ہدف فرد عورت یا مرد ہے)۔ مختلف حالات کے ٹیسٹ سے پہلے اور بعد کے امکانات کے درمیان فرق کرنے کی صلاحیت طبی ٹیسٹ کے اشارے میں ایک اہم عنصر ہے۔ ٹیسٹ سے پہلے کا امکان کسی فرد کے ٹیسٹ سے پہلے کے امکان کو درج ذیل میں سے کسی ایک کے طور پر منتخب کیا جا سکتا ہے: بیماری کا پھیلاؤ، جس کا انتخاب کرنا پڑ سکتا ہے اگر فرد کے لیے کوئی دوسری خصوصیت معلوم نہ ہو، یا اسے حساب کتاب میں آسانی کے لیے منتخب کیا جا سکتا ہے یہاں تک کہ اگر دیگر خصوصیات معلوم ہوں حالانکہ اس طرح کی کمی غلط نتائج کا سبب بن سکتی ہے۔ ایک یا ایک سے زیادہ پچھلے ٹیسٹوں کے نتیجے میں ہونے والی حالت کا ٹیسٹ کے بعد کا امکان ایک کھردرا تخمینہ ہے، جس کا انتخاب کرنا پڑ سکتا ہے اگر زیادہ منظم نقطہ نظر ممکن نہ ہوں یا ٹیسٹ کے بعد کے امکان کا موثر تخمینہ کلینیکل پریکٹس میں، ٹیسٹ کے بعد کے امکانات کا اکثر صرف تخمینہ لگایا جاتا ہے یا اندازہ لگایا جاتا ہے۔ یہ عام طور پر کسی پیتھوگنومونک علامت یا علامت کی تلاش میں قابل قبول ہوتا ہے، اس صورت میں یہ تقریبا یقینی ہے کہ ہدف کی حالت موجود ہے ؛ یا سائن کوا غیر علامت یا علامت تلاش کرنے کی عدم موجودگی میں، ایسی صورت میں یہ تقریبا یقینی ہے کہ ہدف کی حالت غیر حاضر ہے۔ حقیقت میں، تاہم، کسی حالت کی موجودگی کا ساپیکش امکان کبھی بھی بالکل 0 یا 100% نہیں ہوتا ہے۔ پھر بھی، اس امکان کا اندازہ لگانے کے کئی منظم طریقے ہیں۔ اس طرح کے طریقے عام طور پر اس بات پر مبنی ہوتے ہیں کہ پہلے کسی حوالہ گروپ پر ٹیسٹ کیا گیا ہو جس میں حالت کی موجودگی یا غیر موجودگی معلوم ہو (یا کم از کم کسی دوسرے ٹیسٹ کے ذریعے تخمینہ لگایا جائے جسے انتہائی درست سمجھا جاتا ہے، جیسے کہ "گولڈ اسٹینڈرڈ")، تاکہ ٹیسٹ کی کارکردگی کا ڈیٹا قائم کیا جا سکے۔ ان اعداد و شمار کو بعد میں طریقہ کار کے ذریعے ٹیسٹ کیے گئے کسی بھی فرد کے ٹیسٹ کے نتائج کی تشریح کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ حوالہ گروپ پر مبنی طریقوں کا ایک متبادل یا تکمیل ٹیسٹ کے نتائج کا موازنہ اسی فرد پر پچھلے ٹیسٹ سے کرنا ہے، جو نگرانی کے ٹیسٹوں میں زیادہ عام ہے۔ ٹیسٹ کے بعد کے امکان کا اندازہ لگانے کے لیے سب سے اہم منظم حوالہ گروپ پر مبنی طریقوں میں وہ شامل ہیں جن کا خلاصہ اور موازنہ مندرجہ ذیل جدول میں کیا گیا ہے، اور ذیل میں انفرادی حصوں میں مزید بیان کیا گیا ہے۔ پیشین گوئی کی اقدار کے ذریعے پیشین گوئی کی اقدار کو کسی فرد کے ٹیسٹ کے بعد کے امکان کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے اگر فرد کے ٹیسٹ سے پہلے کے امکان کو تقریبا ایک حوالہ گروپ میں پھیلاؤ کے برابر سمجھا جا سکتا ہے جس پر ٹیسٹ کے نتائج اور حالت کی موجودگی یا عدم موجودگی پر علم (مثال کے طور پر ایک بیماری، جیسے "گولڈ اسٹینڈرڈ" کے ذریعے طے کیا جا سکتا ہے) دستیاب ہیں۔ اگر ٹیسٹ کا نتیجہ مثبت یا منفی ٹیسٹوں میں بائنری درجہ بندی کا ہے، تو مندرجہ ذیل ٹیبل بنایا جا سکتا ہے: ٹیسٹ سے پہلے کے امکان کا حساب خاکہ سے مندرجہ ذیل طریقے سے کیا جا سکتا ہے: بہترین امکان = (سچ مثبت + غلط منفی)/کل نمونہ نیز، اس معاملے میں، مثبت پوسٹ ٹیسٹ کا امکان (اگر ٹیسٹ مثبت نکلتا ہے تو ہدف کی حالت ہونے کا امکان)، عددی طور پر مثبت پیشن گوئی ویلیو کے برابر ہے، اور منفی پوسٹ ٹیسٹ کا امکان (اگر ٹیسٹ منفی نکلتا ہے تو ہدف کی حالت ہونے کا امکان) عددی طور پر منفی پیش گوئی ویلیو ([منفی پوسٹ ٹیسٹ کا امکان] = 1-[منفی پیش گوئی ویلیو]) کی تکمیل کرتا ہے، پھر یہ فرض کرتے ہوئے کہ ٹیسٹ کیے جانے والے فرد کا ٹیسٹ نہیں ہوتا ہے۔ مندرجہ بالا خاکہ میں، ٹیسٹ کے بعد کا یہ مثبت امکان، یعنی مثبت ٹیسٹ کا نتیجہ دی گئی ہدف کی حالت کا پوسٹ ٹیسٹ کا امکان، اس طرح شمار کیا جاتا ہے: مثبت پوسٹ ٹیسٹ کا امکان = سچ مثبت/(سچ مثبت + غلط مثبت) اسی طرح: منفی نتیجہ دی گئی بیماری کے ٹیسٹ کے بعد کے امکان کا حساب اس طرح کیا جاتا ہے: منفی پوسٹ ٹیسٹ کا امکان = 1-(غلط منفی/(غلط منفی + سچ منفی)) مندرجہ بالا مساوات کی صداقت اس بات پر بھی منحصر ہے کہ آبادی کے نمونے میں نمونے لینے کا کافی تعصب نہیں ہے جو ان لوگوں کے گروپوں کو بناتا ہے جن کی حالت ہے اور جو آبادی میں اسی پھیلاؤ اور "غیر پھیلاؤ" سے کافی حد تک غیر متناسب نہیں ہیں۔ درحقیقت، مندرجہ بالا مساوات محض کیس کنٹرول اسٹڈی کے ساتھ درست نہیں ہیں جو علیحدہ طور پر ایک گروپ کو حالت کے ساتھ اور ایک گروپ کو اس کے بغیر جمع کرتی ہے۔ امکانات کے تناسب کے لحاظ سے مندرجہ بالا طریقے استعمال کرنے کے لیے نامناسب ہیں اگر پریٹیسٹ کا امکان حوالہ گروپ میں پھیلاؤ سے مختلف ہے جو دوسروں کے درمیان، ٹیسٹ کی مثبت پیش گوئی کی قیمت قائم کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ اس طرح کا فرق اس صورت میں ہو سکتا ہے جب کوئی دوسرا ٹیسٹ پہلے ہو، یا تشخیص میں شامل شخص یہ سمجھتا ہے کہ ایک اور پری ٹیسٹ کا امکان استعمال کیا جانا چاہیے، مثال کے طور پر، مخصوص شکایات، طبی تاریخ کے دیگر عناصر، جسمانی معائنے میں علامات، یا تو ہر دریافت کو اپنی حساسیت اور خاصیت کے ساتھ خود ایک ٹیسٹ کے طور پر شمار کرکے، یا کم از کم انفرادی پری ٹیسٹ کے امکان کا ایک کھردرا تخمینہ لگا کر۔ ان صورتوں میں، حوالہ گروپ میں پھیلاؤ فرد کے ٹیسٹ سے پہلے کے امکان کی نمائندگی کرنے میں مکمل طور پر درست نہیں ہے، اور اس کے نتیجے میں، پیشن گوئی کی قیمت (چاہے مثبت ہو یا منفی) ٹیسٹ کے بعد کے امکان کی نمائندگی کرنے میں مکمل طور پر درست نہیں ہے۔ ان صورتوں میں، ٹیسٹ کے بعد کے امکان کا اندازہ ٹیسٹ کے امکانات کے تناسب کا استعمال کرکے زیادہ درست طریقے سے لگایا جا سکتا ہے۔ امکان کا تناسب ٹیسٹ کی حساسیت اور خاصیت سے شمار کیا جاتا ہے، اور اس طرح یہ حوالہ گروپ میں پھیلاؤ پر منحصر نہیں ہوتا ہے، اور اسی طرح، یہ مثبت یا منفی پیش گوئی کی اقدار (جو تبدیل ہوگی) کے برعکس، ٹیسٹ سے پہلے کے تبدیل شدہ امکان کے ساتھ تبدیل نہیں ہوتا ہے۔ نیز، درحقیقت، امکان کے تناسب سے طے شدہ ٹیسٹ کے بعد کے امکان کی صداقت آبادی کے نمونے میں حالت کے ساتھ اور اس کے بغیر ان لوگوں کے حوالے سے نمونے لینے کے تعصب کا شکار نہیں ہے، اور کیس کنٹرول اسٹڈی کے طور پر کیا جا سکتا ہے جو حالت کے ساتھ اور اس کے بغیر الگ سے جمع کرتا ہے۔ ٹیسٹ سے پہلے کے امکانات اور امکانات کے تناسب سے ٹیسٹ کے بعد کے امکانات کا تخمینہ مندرجہ ذیل ہے: سب سے پہلے امکانات = سب سے پہلے امکانات/(1-سب سے پہلے امکانات) پوسٹ ٹیسٹ مشکلات = سب سے پہلے امکانات * امکانات کا تناسب مندرجہ بالا مساوات میں، ٹیسٹ کے بعد کے مثبت امکانات کا حساب امکانات کے تناسب مثبت کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے، اور ٹیسٹ کے بعد کے منفی امکانات کا حساب امکانات کے تناسب منفی کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ پوسٹ ٹیسٹ کا امکان = پوسٹ ٹیسٹ کی مشکلات/(پوسٹ ٹیسٹ کی مشکلات + 1) تعلق کا اندازہ ایک نام نہاد فگن نوموگرام (دائیں طرف دکھایا گیا ہے) سے بھی لگایا جا سکتا ہے جس میں ٹیسٹ سے پہلے کے امکانات کے نقطہ سے ان کے ترازو میں دیئے گئے امکانات کے تناسب تک سیدھی لکیر بنائی جا سکتی ہے، جو بدلے میں ٹیسٹ کے بعد کے امکانات کا اندازہ اس مقام پر لگاتا ہے جہاں وہ سیدھی لکیر اپنے پیمانے کو عبور کرتی ہے۔ ٹیسٹ کے بعد کا امکان، بدلے میں، اضافی ٹیسٹوں کے لیے ٹیسٹ سے پہلے کے امکان کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے اگر اس کا حساب اسی انداز میں جاری رہے۔ مسلسل اقدار یا دو سے زیادہ نتائج والے ٹیسٹوں کے لیے امکانات کے تناسب کا حساب لگانا ممکن ہے جو ڈائکوٹومس نتائج کے حساب سے ملتا جلتا ہے۔ اس مقصد کے لیے، ٹیسٹ کے نتائج کی ہر سطح کے لیے ایک علیحدہ امکانات کا تناسب شمار کیا جاتا ہے اور اسے وقفہ یا پرت مخصوص امکانات کا تناسب کہا جاتا ہے۔ مثال ایک فرد کی فیکل آکلٹ بلڈ (ایف او بی) کے ٹیسٹ کے ساتھ اسکریننگ کی گئی تاکہ اس شخص کی آنتوں کے کینسر کی ہدف حالت ہونے کے امکان کا اندازہ لگایا جا سکے، اور یہ مثبت نکلا (پاخانہ میں خون کا پتہ چلا)۔ ٹیسٹ سے پہلے، اس فرد کو آنتوں کا کینسر ہونے کا ٹیسٹ سے پہلے کا امکان تھا، مثال کے طور پر، 3 ٪ (0.03)، جیسا کہ تشخیص کے ذریعے اندازہ لگایا جا سکتا تھا، مثال کے طور پر، اس فرد کی طبی تاریخ، معائنہ اور پچھلے ٹیسٹ۔ حساسیت، خاصیت وغیرہ۔ ایف او بی ٹیسٹ کی تعداد 203 افراد کی آبادی کے نمونے کے ساتھ قائم کی گئی تھی (اس طرح کی وراثت کے بغیر)، اور مندرجہ ذیل طور پر گر گئی: اس سے، ٹیسٹ کے امکانات کا تناسب قائم کیا جا سکتا ہے: امکانات کا تناسب مثبت = حساسیت/(1-خاصیت) = 66.67 ٪/(1-91 ٪) = 7.4 امکانات کا تناسب منفی = (1-حساسیت)/خاصیت = (1-66.67 ٪)/91 ٪ = 0.37 سب سے زیادہ امکان (اس مثال میں) = 0.03 سب سے زیادہ مشکلات = 0.03/(1-0.03) = 0.0309 مثبت پوسٹ ٹیسٹ مشکلات = 0.0309 * 7.4 = 0.229 مثبت پوسٹ ٹیسٹ امکانات = آبادی کے نمونے میں پھیلاؤ کا حساب اس طرح لگایا جاتا ہے: پھیلاؤ = (2 + 1)/203 = 0.0148 یا 1.48% فرد کا ٹیسٹ سے پہلے کا امکان آبادی کے نمونے سے دوگنا سے زیادہ تھا، حالانکہ فرد کا ٹیسٹ کے بعد کا امکان آبادی کے نمونے سے دوگنا سے بھی کم تھا (جس کا تخمینہ 10 فیصد کے ٹیسٹ کی مثبت پیش گوئی کی قیمت سے لگایا جاتا ہے)، اس کے برعکس جس کا نتیجہ محض متعلقہ خطرات کو ضرب دینے کے کم درست طریقہ سے نکلتا ہے۔ غلطی کے مخصوص ذرائع ٹیسٹ کے بعد کے امکانات کا تعین کرنے کے لیے امکانات کے تناسب کا استعمال کرتے وقت غلطی کے مخصوص ذرائع میں تعین کنندگان یا پچھلے ٹیسٹوں کے ساتھ مداخلت یا ٹیسٹ کے اہداف کا اوورلیپ شامل ہوتا ہے، جیسا کہ ذیل میں بیان کیا گیا ہے: ٹیسٹ کے بعد کے امکانات کے ساتھ مداخلت، جیسا کہ امکانات کے تناسب کے ساتھ ٹیسٹ سے پہلے کے امکانات سے اندازہ لگایا گیا ہے، عام آبادی کے مقابلے میں دوسرے تعین کنندگان (جیسے خطرے کے عوامل) والے افراد کے ساتھ ساتھ ان افراد میں بھی احتیاط کے ساتھ سنبھالا جانا چاہیے جو پچھلے ٹیسٹوں سے گزر چکے ہیں، کیونکہ اس طرح کے تعین کنندگان یا ٹیسٹ خود ٹیسٹ کو غیر متوقع طریقوں سے متاثر کر سکتے ہیں، پھر بھی غلط نتائج کا سبب بن سکتے ہیں۔ موٹاپے کے خطرے کے عنصر کی ایک مثال یہ ہے کہ پیٹ کی اضافی چربی پیٹ کے اعضاء کو دبانا مشکل بنا سکتی ہے اور پیٹ کی الٹراسونگرافی کے حل کو کم کر سکتی ہے، اور اسی طرح، پچھلی ریڈیوگرافی سے بقیہ بیریوم کا تضاد پیٹ کے بعد کے امتحانات میں مداخلت کر سکتا ہے، جس کے نتیجے میں اس طرح کے بعد کے ٹیسٹوں کی حساسیت اور خصوصیات کو کم کیا جا سکتا ہے۔ دوسری طرف، مداخلت کا اثر حوالہ گروپ میں استعمال کے مقابلے میں بعد کے ٹیسٹوں کی افادیت کو ممکنہ طور پر بہتر بنا سکتا ہے، جیسے کہ کم وزن والے لوگوں پر کیے جانے پر پیٹ کے کچھ امتحانات آسان ہوتے ہیں۔ مزید برآں، کسی بھی ٹیسٹ سے پہلے کے امکان پر حساب کی صداقت جو خود پچھلے ٹیسٹ سے اخذ کی گئی ہے اس کا انحصار اس بات پر ہے کہ دونوں ٹیسٹ ٹیسٹ کیے جانے والے ٹارگٹ پیرامیٹر کے حوالے سے نمایاں طور پر اوورلیپ نہیں ہوتے ہیں، جیسے کہ ایک اور ایک ہی بگڑے ہوئے میٹابولک راستے سے تعلق رکھنے والے مادوں کے خون کے ٹیسٹ۔ اس طرح کے اوورلیپ کی انتہا کی ایک مثال یہ ہے کہ جہاں "مادہ X" کا پتہ لگانے والے خون کے ٹیسٹ کے لیے حساسیت اور خاصیت قائم کی گئی ہے، اور اسی طرح "مادہ Y" کا پتہ لگانے والے کے لیے بھی۔ اگر، حقیقت میں، "مادہ X" اور "مادہ Y" ایک ہی مادہ ہیں، تو، ایک اور ایک ہی مادہ کے لگاتار دو ٹیسٹ کرنے سے کوئی تشخیصی قدر نہیں ہوسکتی ہے، حالانکہ حساب سے فرق ظاہر ہوتا دکھائی دیتا ہے۔ جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے مداخلت کے برعکس، ٹیسٹوں کے اوورلیپ میں اضافہ صرف ان کی افادیت کو کم کرتا ہے۔ طبی ترتیب میں، کافی حد تک اوورلیپ سے بچنے کے لیے مختلف طریقوں کے ٹیسٹوں کو ملا کر تشخیصی جواز میں اضافہ کیا جاتا ہے، مثال کے طور پر خون کے ٹیسٹ، بائیوپسی اور ریڈیوگراف کا مجموعہ بنانے میں۔ غلطی پر قابو پانے کے طریقے امکان کے تناسب کا استعمال کرتے ہوئے غلطی کے ایسے ذرائع سے بچنے کے لیے، بہترین طریقہ یہ ہوگا کہ مساوی افراد کے ایک بڑے حوالہ گروپ کو جمع کیا جائے، تاکہ ایسے افراد میں ٹیسٹ کے استعمال کے لیے علیحدہ پیشن گوئی کی اقدار قائم کی جا سکیں۔ تاہم، کسی فرد کی طبی تاریخ، جسمانی معائنے اور پچھلے ٹیسٹ وغیرہ کے بارے میں مزید معلومات کے ساتھ۔ وہ فرد زیادہ مختلف ہو جاتا ہے، موزوں پیشن گوئی کی اقدار کو قائم کرنے کے لیے حوالہ گروپ کو تلاش کرنے میں بڑھتی ہوئی مشکل کے ساتھ، پیش گوئی کی اقدار کے ذریعے ٹیسٹ کے بعد کے امکان کا تخمینہ غلط بنا دیتا ہے۔ اس طرح کی غلطیوں پر قابو پانے کا ایک اور طریقہ تشخیصی معیار کے تناظر میں ٹیسٹ کے نتائج کا جائزہ لینا ہے، جیسا کہ اگلے حصے میں بیان کیا گیا ہے۔ رشتہ دار خطرے سے ٹیسٹ کے بعد کے امکان کا اندازہ بعض اوقات ٹیسٹ سے پہلے کے امکان کو ٹیسٹ کے ذریعہ دیئے گئے رشتہ دار خطرے سے ضرب دے کر لگایا جا سکتا ہے۔ طبی عمل میں، اس کا اطلاق عام طور پر کسی فرد کی طبی تاریخ کی تشخیص میں کیا جاتا ہے، جہاں "ٹیسٹ" عام طور پر مختلف خطرے کے عوامل کے بارے میں ایک سوال (یا یہاں تک کہ مفروضہ) ہوتا ہے، مثال کے طور پر، جنس، تمباکو نوشی یا وزن، لیکن یہ ممکنہ طور پر ایک خاطر خواہ ٹیسٹ ہو سکتا ہے جیسے کہ فرد کو وزن کے پیمانے پر رکھنا۔ رشتہ دار خطرات کا استعمال کرتے وقت، نتیجے میں ہونے والے امکان کا تعلق عام طور پر اس فرد سے ہوتا ہے جو ایک مدت کے دوران حالت کو ترقی دیتا ہے (آبادی میں ہونے والے واقعات کی طرح)، بجائے اس کے کہ کسی فرد کا موجودہ حالت میں ہونے کا امکان ہو، لیکن بالواسطہ طور پر مؤخر الذکر کا تخمینہ ہو سکتا ہے۔ خطرے کے تناسب کا استعمال کسی حد تک متعلقہ خطرے کی طرح استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایک خطرے کا عنصر رشتہ دار خطرے کو قائم کرنے کے لیے، ایک بے نقاب گروپ میں خطرے کو غیر ظاہر گروپ میں خطرے سے تقسیم کیا جاتا ہے۔ اگر کسی فرد کے خطرے کے صرف ایک عنصر کو مدنظر رکھا جائے تو ٹیسٹ کے بعد کے امکان کا اندازہ کنٹرول گروپ میں خطرے کے ساتھ متعلقہ خطرے کو ضرب دے کر لگایا جا سکتا ہے۔ کنٹرول گروپ عام طور پر غیر ظاہر شدہ آبادی کی نمائندگی کرتا ہے، لیکن اگر آبادی کا بہت کم حصہ بے نقاب ہوتا ہے، تو عام آبادی میں پھیلاؤ کو اکثر کنٹرول گروپ میں پھیلاؤ کے برابر سمجھا جا سکتا ہے۔ ایسے معاملات میں، ٹیسٹ کے بعد کے امکان کا اندازہ عام آبادی میں خطرے کے ساتھ متعلقہ خطرے کو ضرب دے کر لگایا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، برطانیہ میں 55 سے 59 سال کی عمر میں ایک عورت میں چھاتی کے کینسر کے واقعات کا تخمینہ فی سال 280 کیس فی 100.000 لگایا جاتا ہے، اور سینے میں زیادہ مقدار میں آئنائزنگ تابکاری کے سامنے آنے کے خطرے کا عنصر (مثال کے طور پر، دوسرے کینسر کے علاج کے طور پر) بے نقاب ہونے کے مقابلے میں 2.1 سے 4.0 کے درمیان چھاتی کے کینسر کا نسبتا خطرہ فراہم کرتا ہے۔ چونکہ آبادی کا ایک کم حصہ بے نقاب ہوتا ہے، اس لیے بے نقاب آبادی میں پھیلاؤ کو عام آبادی میں پھیلاؤ کے برابر سمجھا جا سکتا ہے۔ اس کے بعد، یہ اندازہ لگایا جا سکتا ہے کہ برطانیہ میں ایک عورت جس کی عمر 55 اور 59 کے درمیان ہے اور جسے زیادہ مقدار میں آئنائزنگ تابکاری کا سامنا کرنا پڑا ہے، اسے 588 اور 100.000 کے درمیان ایک سال کے عرصے میں چھاتی کے کینسر کا خطرہ ہونا چاہیے (یعنی 0,6 ٪ اور 1.1 ٪ کے درمیان)۔ متعدد خطرے کے عوامل نظریاتی طور پر، متعدد خطرے کے عوامل کی موجودگی میں کل خطرے کا تخمینہ ہر رشتہ دار خطرے کے ساتھ ضرب دے کر لگایا جا سکتا ہے، لیکن یہ عام طور پر امکانات کے تناسب کو استعمال کرنے سے بہت کم درست ہے، اور عام طور پر صرف اس وجہ سے کیا جاتا ہے کہ جب صرف رشتہ دار خطرات دیے جاتے ہیں تو یہ انجام دینا بہت آسان ہوتا ہے، اس کے مقابلے میں، مثال کے طور پر، ماخذ کے ڈیٹا کو حساسیت اور خصوصیات میں تبدیل کرنا اور امکانات کے تناسب سے حساب لگانا۔ اسی طرح، ادب میں امکانات کے تناسب کے بجائے رشتہ دار خطرات اکثر دیے جاتے ہیں کیونکہ سابقہ زیادہ بدیہی ہوتا ہے۔ متعلقہ خطرات کو ضرب دینے کی غلطی کے ذرائع میں شامل ہیں: متعلقہ خطرات حوالہ گروپ میں حالت کے پھیلاؤ سے متاثر ہوتے ہیں (امکانات کے تناسب کے برعکس، جو نہیں ہیں)، اور اس مسئلے کے نتیجے میں حوالہ گروپ میں پھیلاؤ اور کسی بھی فرد کے لیے ٹیسٹ سے پہلے کے امکان کے درمیان بڑھتے ہوئے فرق کے ساتھ ٹیسٹ کے بعد کے امکانات کی صداقت کم درست ہو جاتی ہے۔ کوئی بھی معروف رسک فیکٹر یا کسی فرد کا پچھلا ٹیسٹ تقریبا ہمیشہ اس طرح کے فرق کو تسلیم کرتا ہے، جس سے متعدد رسک فیکٹرز یا ٹیسٹوں کے کل اثر کا اندازہ لگانے میں متعلقہ رسک کو استعمال کرنے کی صداقت کم ہو جاتی ہے۔ زیادہ تر معالجین ٹیسٹ کے نتائج کی تشریح کرتے وقت پھیلاؤ میں اس طرح کے فرق کو مناسب طریقے سے مدنظر نہیں رکھتے، جو غیر ضروری جانچ اور تشخیصی غلطیوں کا سبب بن سکتا ہے۔ صرف مثبت ٹیسٹوں پر غور کرتے ہوئے، کئی رشتہ دار خطرات کو ضرب دینے کی غلطی کا ایک الگ ذریعہ یہ ہے کہ یہ امکانات کے تناسب کو استعمال کرنے کے مقابلے میں کل خطرے کو زیادہ اندازہ لگاتا ہے۔ اس حد سے زیادہ تخمینے کی وضاحت اس حقیقت کی تلافی کرنے کے طریقہ کار کی ناکامی سے کی جا سکتی ہے کہ کل خطرہ 100% سے زیادہ نہیں ہو سکتا۔ یہ حد سے زیادہ تخمینہ چھوٹے خطرات کے لیے چھوٹا ہوتا ہے، لیکن اعلی اقدار کے لیے زیادہ ہو جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، برطانیہ میں خواتین میں 40 سال سے کم عمر میں چھاتی کے کینسر کے خطرے کا تخمینہ 2 فیصد لگایا جا سکتا ہے۔ نیز، اشکنازی یہودیوں کے مطالعے سے پتہ چلتا ہے کہ بی آر سی اے 1 میں تغیر 40 سال سے کم عمر کی خواتین میں چھاتی کے کینسر کی نشوونما کا 21.6 کا نسبتا خطرہ پیش کرتا ہے، اور بی آر سی اے 2 میں تغیر 40 سال سے کم عمر کی خواتین میں چھاتی کے کینسر کی نشوونما کا 3.3 کا نسبتا خطرہ پیش کرتا ہے۔ ان اعداد و شمار سے یہ اندازہ لگایا جا سکتا ہے کہ بی آر سی اے 1 میوٹیشن والی عورت کو 40 سال سے کم عمر میں چھاتی کے کینسر کا تقریبا 40 فیصد خطرہ ہو سکتا ہے، اور بی آر سی اے 2 میوٹیشن والی عورت کو تقریبا 6 فیصد کا خطرہ ہو سکتا ہے۔ تاہم، بی آر سی اے 1 اور بی آر سی اے 2 اتپریورتن دونوں ہونے کی بجائے ناممکن صورتحال میں، صرف دونوں متعلقہ خطرات سے ضرب لگانے کے نتیجے میں 40 سال کی عمر سے پہلے چھاتی کے کینسر کی نشوونما کا خطرہ 140% سے زیادہ ہو سکتا ہے، جو ممکنہ طور پر حقیقت میں درست نہیں ہو سکتا۔ حد سے زیادہ تخمینہ لگانے کے (مؤخر الذکر میں مذکور) اثر کی تلافی خطرات کو مشکلات میں، اور خطرات کے تناسب سے متعلق خطرات میں تبدیل کر کے کی جا سکتی ہے۔ تاہم، یہ کسی فرد کے ٹیسٹ سے پہلے کے امکان اور حوالہ گروپ میں پھیلاؤ کے درمیان کسی فرق کے (سابقہ ذکر کردہ) اثر کی تلافی نہیں کرتا ہے۔ مذکورہ بالا غلطی کے دونوں ذرائع کی تلافی کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ ملٹی ویریٹ ریگریشن تجزیہ کے ذریعے متعلقہ خطرات کو قائم کیا جائے۔ تاہم، اس کی صداقت کو برقرار رکھنے کے لیے، متعلقہ خطرات کو اسی رجعت تجزیہ میں دیگر تمام خطرے کے عوامل کے ساتھ ضرب دینا ضروری ہے، اور رجعت تجزیہ سے باہر دیگر عوامل کے اضافے کے بغیر۔ اس کے علاوہ، متعدد رشتہ دار خطرات کو ضرب دینے میں شامل خطرے کے عوامل کے اہم اوورلیپس سے محروم ہونے کا ایک ہی خطرہ ہوتا ہے، اسی طرح جب امکان کے تناسب کا استعمال کیا جاتا ہے۔ نیز، مختلف خطرے کے عوامل ہم آہنگی میں کام کر سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں، مثال کے طور پر، دو عوامل جن میں انفرادی طور پر 2 کا رشتہ دار خطرہ ہوتا ہے، جب دونوں موجود ہوتے ہیں تو کل 6 کا رشتہ دار خطرہ ہوتا ہے، یا ایک دوسرے کو روک سکتے ہیں، کسی حد تک اسی طرح امکانات کے تناسب کو استعمال کرنے کے لیے بیان کردہ مداخلت۔ تشخیصی معیار اور طبی پیشن گوئی کے قواعد کے مطابق زیادہ تر بڑی بیماریوں نے تشخیصی معیار اور/یا طبی پیشن گوئی کے قواعد قائم کیے ہیں۔ تشخیصی معیار یا طبی پیشن گوئی کے قوانین کا قیام بہت سے ٹیسٹوں کی جامع تشخیص پر مشتمل ہوتا ہے جو دلچسپی کی حالت کے امکان کا اندازہ لگانے میں اہم سمجھے جاتے ہیں، بعض اوقات اس میں یہ بھی شامل ہوتا ہے کہ اسے ذیلی گروپوں میں کیسے تقسیم کیا جائے، اور حالت کا علاج کب اور کیسے کیا جائے۔ اس طرح کے قیام میں پیش گوئی کی اقدار، امکانات کے تناسب کے ساتھ ساتھ متعلقہ خطرات کا استعمال بھی شامل ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، سسٹمیٹک لیوپس اریتھیمیٹوسس کے لیے اے سی آر معیار تشخیص کو 11 میں سے کم از کم 4 نتائج کی موجودگی کے طور پر بیان کرتا ہے، جن میں سے ہر ایک کو اپنی حساسیت اور خاصیت کے ساتھ ٹیسٹ کی ٹارگٹ ویلیو سمجھا جا سکتا ہے۔ اس معاملے میں، ان ٹارگٹ پیرامیٹرز کے لیے ٹیسٹوں کا جائزہ لیا گیا ہے جب ان کے درمیان مداخلت اور ٹارگٹ پیرامیٹرز کے اوورلیپ کے حوالے سے استعمال کیا جاتا ہے، اس طرح انفرادی ٹیسٹوں کے امکانات کے تناسب کا استعمال کرتے ہوئے بیماری کے امکان کا حساب لگانے کی کوشش کرنے پر ایسی غلطیوں سے بچنے کی کوشش کی جاتی ہے جو بصورت دیگر پیدا ہو سکتی ہیں۔ لہذا، اگر کسی حالت کے لیے تشخیصی معیار قائم کیا گیا ہے، تو عام طور پر ان معیارات کے تناظر میں اس حالت کے لیے ٹیسٹ کے بعد کے کسی بھی امکان کی تشریح کرنا سب سے زیادہ مناسب ہے۔ نیز، خطرے کے متعدد عوامل کے مشترکہ خطرے کا اندازہ لگانے کے لیے رسک اسسمنٹ ٹولز موجود ہیں، جیسے کہ عمر، جنس، بلڈ لپڈز، بلڈ پریشر اور تمباکو نوشی سمیت متعدد خطرے والے عوامل کا استعمال کرتے ہوئے کورونری دل کی بیماری کے نتائج کے خطرے کا اندازہ لگانے کے لیے فریمنگھم ہارٹ اسٹڈی کا آن لائن ٹول، جو ہر خطرے کے عنصر کے انفرادی متعلقہ خطرات کو ضرب دینے سے کہیں زیادہ درست ہے۔ پھر بھی، ایک تجربہ کار معالج ٹیسٹ کے بعد کے امکان (اور اس سے ہونے والے اقدامات) کا تخمینہ وسیع غور و فکر کے ذریعے لگا سکتا ہے جس میں پہلے بیان کردہ دیگر طریقوں کے علاوہ معیار اور قواعد شامل ہیں، بشمول انفرادی خطرے کے عوامل اور کیے گئے ٹیسٹوں کی کارکردگی دونوں۔ ٹیسٹ سے پہلے اور بعد کے امکانات کا طبی استعمال ایک طبی لحاظ سے مفید پیمانہ ٹیسٹ سے پہلے اور بعد کے امکانات کے درمیان مطلق (رشتہ دار کے بجائے، اور منفی نہیں) فرق ہے، جس کا حساب اس طرح لگایا جاتا ہے: مطلق فرق = | (ٹیسٹ سے پہلے کا امکان)-(ٹیسٹ کے بعد کا امکان) | اس طرح کے مطلق فرق کا ایک بڑا عنصر خود ٹیسٹ کی طاقت ہے، جیسے کہ حساسیت اور خاصیت یا امکان کے تناسب کے لحاظ سے بیان کیا جا سکتا ہے۔ ایک اور عنصر ٹیسٹ سے پہلے کا امکان ہے، جس میں ٹیسٹ سے پہلے کا امکان کم ہوتا ہے جس کے نتیجے میں کم مطلق فرق ہوتا ہے، جس کے نتیجے میں بہت طاقتور ٹیسٹ بھی کسی فرد میں بہت غیر متوقع حالات کے لیے کم مطلق فرق حاصل کرتے ہیں (جیسے کہ کسی اور اشارے کی عدم موجودگی میں نایاب بیماریاں)، لیکن دوسری طرف، کہ کم طاقت والے ٹیسٹ بھی انتہائی مشتبہ حالات کے لیے بہت بڑا فرق ڈال سکتے ہیں۔ اس لحاظ سے امکانات پر ان حالات کے تناظر میں بھی غور کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے جو ٹیسٹ کے بنیادی اہداف نہیں ہیں، جیسے کہ تفریق تشخیصی طریقہ کار میں پروفائل سے متعلق امکانات۔ مطلق فرق کو کسی فرد کے لیے اس فائدے کے سلسلے میں رکھا جا سکتا ہے جو ایک طبی ٹیسٹ حاصل کرتا ہے، جیسے کہ تقریبا اندازہ اس طرح لگایا جا سکتا ہے:، جہاں: bn طبی ٹیسٹ کرنے کا خالص فائدہ ہے λp حالات (جیسے بیماریوں) کے پہلے اور بعد کے امکانات کے درمیان مطلق فرق ہے جو ٹیسٹ سے حاصل ہونے کی توقع کی جاتی ہے۔ ری اس بات کی شرح ہے کہ مداخلتوں میں تبدیلیوں کے نتیجے میں کتنے امکانات کے فرق کی توقع کی جاتی ہے (جیسے کہ "کوئی علاج نہیں" سے "کم خوراک والے طبی علاج کی انتظامیہ" میں تبدیلی)۔ بی آئی انفرادی مداخلتوں میں تبدیلیوں کا فائدہ ہے، ہائی فرد کے لیے مداخلتوں میں تبدیلیوں کا نقصان ہے، جیسے کہ طبی علاج کے مضر اثرات ایچ ٹی خود ٹیسٹ کی وجہ سے ہونے والا نقصان ہے۔ اس فارمولے میں، جو فائدہ یا نقصان تشکیل دیتا ہے وہ ذاتی اور ثقافتی اقدار کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے، لیکن پھر بھی عمومی نتائج اخذ کیے جا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر طبی جانچ کا واحد متوقع اثر ایک بیماری کو دوسری بیماری سے زیادہ ممکنہ بنانا ہے، لیکن دونوں بیماریوں کا علاج ایک ہی ہے (یا نہ ہی علاج کیا جا سکتا ہے)، تو ری = 0 اور جانچ بنیادی طور پر فرد کے لیے بغیر کسی فائدے کے ہے۔ اضافی عوامل جو کسی فیصلے پر اثر انداز ہوتے ہیں کہ آیا طبی ٹیسٹ کیا جانا چاہیے یا نہیں، ان میں شامل ہیں: ٹیسٹ کی لاگت، اضافی ٹیسٹوں کی دستیابی، بعد کے ٹیسٹ میں ممکنہ مداخلت (جیسے پیٹ کی دھڑکن ممکنہ طور پر آنتوں کی سرگرمی کو جنم دیتی ہے جس کی آوازیں بعد میں پیٹ کی آسکولٹیشن میں مداخلت کرتی ہیں)، ٹیسٹ کے لیے لیا گیا وقت یا دیگر عملی یا انتظامی پہلو۔ اس کے علاوہ، اگر ٹیسٹ کیے جانے والے فرد کے لیے فائدہ مند نہ بھی ہو، تو نتائج اعداد و شمار کے قیام کے لیے مفید ہو سکتے ہیں تاکہ دوسرے افراد کے لیے صحت کی دیکھ بھال کو بہتر بنایا جا سکے۔ سبجیکٹیویٹی ٹیسٹ سے پہلے اور بعد کے امکانات اس حقیقت پر مبنی ہیں کہ، حقیقت میں، کسی فرد کی حالت یا تو ہوتی ہے یا نہیں (امکان ہمیشہ 100% ہونے کے ساتھ)، لہذا افراد کے لیے ٹیسٹ سے پہلے اور بعد کے امکانات کو ان لوگوں کے ذہنوں میں نفسیاتی مظاہر کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے جو تشخیص میں شامل ہیں۔ تشخیصی ٹیسٹ کی تشریح بھی دیکھیں، بشمول غلطی اور غیر درستگی کے عمومی ذرائع حوالہ جات طبی اعداد و شمار ثبوت پر مبنی ادویات ہنگامی جدولوں کے لیے خلاصہ اعداد و شمار