雑音中に信号を含む画像100枚と雑音のみの画像100枚を観察し信号検出を行い表のような刺激−反応マトリクスを得た。
陽性的中率〈PPV〉に最も近いのはどれか。
- 0.70
- 0.73
- 0.78
- 0.80
- 0.85
出典：厚生労働省公開PDF（令和6年版）
3．0.78
解説
✔ 表の言葉を「臨床の言葉」に翻訳する
問題文の「刺激」や「雑音」という言葉は少し難しく感じますね。これを病院での検査に置き換えてみましょう。
- 刺激（実際の状態）
- 信号＋雑音 ＝ 「実際に病気がある」
- 雑音 ＝ 「実際には病気がない（健康）」
- 反応（読影者の診断）
- 信号あり ＝ 「陽性（病気がある）と診断された」
- 信号なし ＝ 「陰性（病気はない）と診断された」
これをもとに、表の4つの数字（70、30、20、80）を分類します。
- 80（真陰性：TN）：健康で、正しく「陰性」と診断された。
- 70（真陽性：TP）：病気があって、正しく「陽性」と診断された。
- 30（偽陰性：FN）：病気があるのに、見逃されて「陰性」と診断された。
- 20（偽陽性：FP）：健康なのに、間違えて「陽性」と診断された。
✔ 「陽性的中率（PPV）」の意味を考える
問題で問われている「陽性的中率（PPV：Positive Predictive Value）」とは何でしょうか？
これは、「『あなたは陽性（病気）です』と診断された人の中で、本当に病気だった人の割合」のことです。 つまり、患者さん目線で「お医者さんに陽性って言われたけど、これって本当に当たってるの？」という確率を表しています。
✔ 表から数字を拾って計算！
意味がわかれば、計算はとても簡単です。
- まず、「陽性（信号あり）」と診断された人全員の数を求めます。 表の「反応：信号あり」の縦の列を足し算します。
- 「本当に病気の人（70）」＋「健康なのに間違えられた人（20）」＝ 90人
- その90人の中で、本当に病気だった人（真陽性）の割合を計算します。
- 70 ÷ 90 ＝ 0.7777…
約0.78となるので、最も近い選択肢は 3番（0.78） となります！
✔ 引掛けの選択肢に注意！
- 選択肢1の「0.70」
- これは「感度（真陽性率）」の数字です。
- 本当に病気の人（100人）のうち、何人を正しく陽性と見つけられたか？（70 ÷ 100 ＝ 0.70）。
- 選択肢4の「0.80」
- これは「特異度（真陰性率）」の数字です。
- 本当に健康な人（100人）のうち、何人を正しく陰性と判断できたか？（80 ÷ 100 ＝ 0.80）。
出題者の“声”
この問題は、「感度」と「陽性的中率」の違いを正しく理解しているか試しておる。
「感度」は、病気を見逃さない（除外する）ための「医師（検査）目線の指標」じゃ。 一方「陽性的中率」は、陽性と言われた人が本当に病気である確率、つまり「患者目線の指標」なんじゃ。
表のアルファベット（TP / TP+FP など）を丸暗記して、試験本番で「タテだっけ？ヨコだっけ？」と迷うようではいけない。 「陽性と言われた人（タテの合計）の中で、本当に当たっていた人（真陽性）の割合」。この言葉の意味さえ分かっていれば、絶対に間違えないサービス問題なんじゃよ。
臨床の“目”で読む
がん検診（マンモグラフィなど）の現場では、この「陽性的中率（PPV）」が非常に重要な意味を持ちます。
たとえば、検診で「要精密検査（陽性）」という手紙を受け取った患者さんは、「私、ガンなんだ…」と不安いっぱいで病院にやって来ます。 しかし、検診は「少しでも怪しければ陽性にする（感度を高くする）」ため、実は「ガンではないのに陽性判定された人（偽陽性）」が非常にたくさん混ざっています。
つまり、検診の「陽性的中率（PPV）」は皆さんが思っているよりずっと低く、数％〜十数％程度しかないことも珍しくありません。「陽性と言われても、本当にガンである確率は実は低い」のです。
今日のまとめ
- 刺激−反応マトリクスは、病気の「あり／なし」と診断の「陽性／陰性」を表す表！
- 陽性的中率（PPV） ＝ 「陽性と言われた人」の中で「本当に病気だった人」の割合！
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