2) апостериорными
3) априорными (+)
4) предварительными
Априорные вероятности — это исходные оценки правдоподобия диагностических гипотез до получения результатов дополнительного обследования. Они определяются распространённостью заболевания в соответствующей популяции, анамнезом, факторами риска, жалобами и данными первичного осмотра. В медицинской кибернетике априорная вероятность представляет исходное состояние диагностической модели, с которым далее сопоставляются новые сведения.
После получения результата лабораторного, инструментального или функционального исследования вероятность гипотезы пересчитывается по теореме Байеса: априорная вероятность преобразуется в апостериорную с учётом отношения правдоподобия диагностического признака. Поэтому термин априорная наиболее точно отражает временную последовательность принятия решения; слова начальная и предварительная могут использоваться описательно, но не являются строгими обозначениями этапа байесовского анализа.
| Элемент диагностического анализа | Содержание | Пример в клинической задаче |
|---|---|---|
| Априорная вероятность | Вероятность гипотезы до учёта нового диагностического теста | Риск тромбоэмболии лёгочной артерии по клинической шкале до КТ-ангиографии |
| Диагностический признак | Новый симптом, результат анализа или визуализации, изменяющий оценку гипотезы | Повышение D-димера, гипоксемия, выявление дефекта наполнения на КТ |
| Отношение правдоподобия | Показывает, насколько чаще данный результат встречается при заболевании, чем при его отсутствии | Положительное отношение правдоподобия увеличивает вероятность заболевания |
| Апостериорная вероятность | Обновлённая вероятность после включения дополнительной информации | Вероятность ТЭЛА после объединения клинической оценки и результата КТ |
| Предтестовая вероятность | Клиническая форма априорной вероятности непосредственно перед выполнением теста | Оценка вероятности инфекции до получения результата ПЦР |
| Посттестовая вероятность | Вероятность заболевания после интерпретации результата теста | Вероятность инфекции после учёта чувствительности, специфичности и результата ПЦР |
Априорные вероятности могут быть получены из эпидемиологических данных или рассчитаны индивидуально на основании клинических признаков. Чем точнее определена исходная вероятность, тем корректнее интерпретируется результат исследования. Один и тот же тест может иметь разную диагностическую ценность у пациентов с различным исходным риском. Следовательно, байесовский подход связывает клиническое мышление, статистическую модель и выбор дальнейшей тактики обследования.