尤度比（LR）って、実際どれくらい使えるの？

「この検査、どれくらい信じていいのか…」
そんなときに出てくるのが 尤度比（Likelihood Ratio：LR）。

でも、

って、ピンとこないことも多いですよね。

 結論：ざっくり、こう覚えてOK！

これは、2002年のMcGeeの論文で紹介された、臨床家向けの経験則的な目安です。

• 陽性尤度比（+LR）
  　+LR 2 → 診断確率が約15％アップ
  　+LR 5 → 診断確率が約30％アップ
  　+LR 10 → 診断確率が約45％アップ

• 陰性尤度比（−LR）
  　−LR 0.5 → 約15％ダウン
  　−LR 0.2 → 約30％ダウン
  　−LR 0.1 → 約45％ダウン

※ これは“だいたいこのくらい”と考えてOK。暗算で臨床推論を進めるときの目安としてかなり使えます。

 どうやって使うの？

たとえば、ある疾患の事前確率が30％だとしたとき、

• +LR 5 の検査で陽性だったら？ → 30％に約30％加算 → 約60％の確率であると言える

• −LR 0.2 の検査で陰性だったら？ → 30％から30％減らす → およそ0〜5％台まで下がる

もちろん、厳密にはベイズの定理で計算すべきですが、実臨床ではこの“ざっくり感”が大事。

 まとめ：

• 尤度比（LR）は、「この検査結果、どのくらい診断に効くの？」を数値で表せるツール。

• ざっくり「2・5・10」「0.5・0.2・0.1」で、頭に入れておくと便利。

• 診断推論の精度とスピードが格段に上がります。

📚 出典：

McGee S. Simplifying Likelihood Ratios. J Gen Intern Med. 2002;17(8):646–649.
PMID: 12133161

補足：陰性尤度比の「よくある誤解」

📛 → 実はこれ、ちょっと違います。

正しくは：

なので、

• ❌「病気じゃない確率が上がる」

• ✅「病気である確率が下がる」

この違い、大事です！

 例でサクッと確認：

事前確率が30％だった患者さんに対して、−LR 0.2の検査が陰性だった場合：

→ 病気の確率が30％くらい下がって、
→ 事後確率はだいたい 0〜数％台にまで下がるイメージです。

 一言で言うなら：

このあたり、つい言い間違えやすいポイントなので、確認しておくと安心です。