根據統合分析(meta-analysis),運動心電圖的敏感度(sensitivity)為66%, 專一度(specificity)為84%. 有一位病患之冠心症測前機率(pretest probability)為10%; 請問根據貝氏定理 (Bayes' Rule), 當運動心電圖呈陽性結果時,該病患之測後機率(posttest probability)約為?

本題觀念：

本題探討如何利用 Bayes 定理（或等效的陽性似然比法）計算診斷試驗的「陽性後測機率」（posttest probability，即陽性預測值，PPV），重點在於結合事前機率（pretest probability）與試驗的敏感度（sensitivity）與專一度（specificity）來估算病人檢查陽性後真實罹病的機率。

選項分析

• 選項 A：95%
  若真陽性率 (sensitivity) 與假陽性率 (1−specificity) 差距極大，才有可能達到如此高的後驗機率；但本題 sens=66% vs. FPR=16%，應用公式不會出現這麼高的值。
• 選項 B：70%
  仍高於合理範圍。若要達到 70% 以上，需更高的敏感度或更低的假陽性率。
• 選項 C：50%
  假設同上，約在 30~40% 之間，50% 仍偏高。
• 選項 D：30%
  根據計算結果約 31.4% 最接近，符合預期。
• 選項 E：10%
  等同於事前機率，表示檢驗無增加任何資訊，顯然不符陽性後應提高的機率。

答案解析

採用 Bayes 定理之直接機率形式：
posttest probability = [sens × pretest prob] ÷ [sens × pretest pr

...（解析預覽）...