Pre- and post-test probability
ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ಉಚ್ಚರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ) ಕ್ರಮವಾಗಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಸ್ಥಿತಿಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳಾಗಿವೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯು, ಈ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೇ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು (ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ), ಮತ್ತು ವಿಶಾಲ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗುರಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಮಹಿಳೆ ಅಥವಾ ಪುರುಷ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು). ವಿವಿಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದುಃ ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಅಥವಾ ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ತಿಳಿದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸುಲಭತೆಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಅಂತಹ ಲೋಪವು ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸ್ಥಿತಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಒಂದು ಸ್ಥೂಲ ಅಂದಾಜು, ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಂದಾಜು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಊಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೋಗಸೂಚಕ ಚಿಹ್ನೆ ಅಥವಾ ರೋಗಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿದೆ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಗುರಿ ಸ್ಥಿತಿಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದು ಬಹುತೇಕ ಖಚಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಅಥವಾ ಸೈನ್ ಕ್ವಾ ಅಲ್ಲದ ಚಿಹ್ನೆ ಅಥವಾ ರೋಗಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಗುರಿ ಸ್ಥಿತಿಯು ಇಲ್ಲ ಎಂಬುದು ಬಹುತೇಕ ಖಚಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಸ್ಥಿತಿಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಎಂದಿಗೂ ನಿಖರವಾಗಿ 0 ಅಥವಾ 100% ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೂ, ಆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ಅಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಸ್ಥಿತಿಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ (ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ "ಗೋಲ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್" ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾದ) ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ಈ ಹಿಂದೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿದ್ದನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರುವಾಯ ವಿಧಾನದಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾದ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪು-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ಅಥವಾ ಪೂರಕವೆಂದರೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲಿನ ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು, ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪು-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಲಾದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಮೂಲಕ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆಗೆ ಸರಿಸುಮಾರು ಸಮಾನವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದಾದರೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅದರ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ಗೋಲ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್" ನಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದಾದಂತಹ ರೋಗ) ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಎರಡರ ವರ್ಗೀಕರಣವಾಗಿದ್ದರೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದುಃ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ರೇಖಾಚಿತ್ರದಿಂದ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದುಃ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ = (ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ + ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ)/ಒಟ್ಟು ಮಾದರಿ. ಮೇಲಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ, ಈ ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಅಂದರೆ, ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಲಾದ ಗುರಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಂತರದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಈ ರೀತಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ = ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ/(ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ + ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ) ಅಂತೆಯೇಃ ಋಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಲಾದ ರೋಗದ ನಂತರದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಈ ರೀತಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಋಣಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ = 1-(ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ/(ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ + ನಿಜವಾದ ಋಣಾತ್ಮಕ)) ಮೇಲಿನ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಯು ಗಣನೀಯ ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಹರಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು "ಪ್ರಾಬಲ್ಯವಿಲ್ಲದ" ಗುಂಪಿನಿಂದ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಅಸಮಾನವಾಗಿಲ್ಲದವರನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮೇಲಿನ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಕೇವಲ ಕೇಸ್-ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಮಾನ್ಯವಾಗಿಲ್ಲ, ಅದು ಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಮತ್ತು ಅದರಿಲ್ಲದೆ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತದ ಪ್ರಕಾರ, ಇತರರ ಜೊತೆಗೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಧನಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಬಳಸುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆಯಿಂದ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ ಮೇಲಿನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಅಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಮತ್ತೊಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೊದಲು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೂರುಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸದ ಇತರ ಅಂಶಗಳು, ದೈಹಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಜ್ಞಾನದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಮತ್ತೊಂದು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಒಂದೋ ಪ್ರತಿ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಮೂಲಕ, ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ಥೂಲ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯವು (ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರಲಿ) ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಿಂದ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆ ಮೂಲಕ ಇದು ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅದೇ ರೀತಿ, ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ (ಬದಲಾಗುವ) ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಬದಲಾದ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಇದು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಲ್ಲದೆ, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದವರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದವರನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಕೇಸ್-ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತದಿಂದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆಃ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ = ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ/(1-ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ) ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ = ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ * ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತ ಮೇಲಿನ ಸಮೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪೋಸ್ಟ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಸಂಭವನೀಯತೆ = ಪೋಸ್ಟ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಆಡ್ಸ್/(ಪೋಸ್ಟ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಆಡ್ಸ್ + 1) ನೀಡಲಾದ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಬಿಂದುವಿನಿಂದ ಅವುಗಳ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಕ್ಕೆ ನೇರ ರೇಖೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಫಾಗನ್ ನಾಮೋಗ್ರಾಮ್ (ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ) ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ಆ ನೇರ ರೇಖೆಯು ಅದರ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ದಾಟುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಇದು ದ್ವಿಮುಖ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತಕ್ಕೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಮಧ್ಯಂತರ ಅಥವಾ ಸ್ತರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಕರುಳಿನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಗುರಿ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮಲ ನಿಗೂಢ ರಕ್ತದ (ಎಫ್ಒಬಿ) ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು, ಮತ್ತು ಅದು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊರಬಂದಿತು (ಮಲದಲ್ಲಿ ರಕ್ತ ಪತ್ತೆಯಾಗಿದೆ). ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೊದಲು, ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಕರುಳಿನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಹೊಂದುವ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 3 ಪ್ರತಿಶತ (0,03), ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದಿತ್ತು. ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಇತ್ಯಾದಿ. ಎಫ್. ಓ. ಬಿ. ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು 203 ಜನರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ (ಅಂತಹ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯಿಲ್ಲದೆ) ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಹೊರಬಂದವುಃ ಇದರಿಂದ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದುಃ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅನುಪಾತ ಧನಾತ್ಮಕ = ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ/(1-ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ) = 66.67%/(1-91%) = 7.4 ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅನುಪಾತ ಋಣಾತ್ಮಕ = (1-ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ)/ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ = (1-66.67%)/91% = 0.37 ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ) = 0. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಈ ರೀತಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಹರಡುವಿಕೆ = (2 + 1)/203 = 0.0148 ಅಥವಾ 1.48% ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿತ್ತು, ಆದಾಗ್ಯೂ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಿತ್ತು (ಇದು 10 ಪ್ರತಿಶತದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಧನಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ), ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಕೇವಲ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸುವ ಕಡಿಮೆ ನಿಖರವಾದ ವಿಧಾನದಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರತೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೂಲಗಳು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನಿಖರತೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೂಲಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕಗಳು ಅಥವಾ ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗಿನ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ಗುರಿಗಳ ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆಃ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗಿನ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತದೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದಂತೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನರಿಗಿಂತ ಇತರ ನಿರ್ಣಾಯಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ (ಅಪಾಯದ ಅಂಶಗಳಂತಹ) ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಅಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕಗಳು ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೇಲೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು, ಇನ್ನೂ ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಸ್ಥೂಲಕಾಯತೆಯ ಅಪಾಯದ ಅಂಶದೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಕೊಬ್ಬು ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಅಂಗಗಳನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಅಲ್ಟ್ರಾಸೋನೋಗ್ರಫಿಯ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಅಂತೆಯೇ, ಹಿಂದಿನ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ಉಳಿದಿರುವ ಬೇರಿಯಂ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತತೆಯು ನಂತರದ ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದು, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಅಂತಹ ನಂತರದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಪರಿಣಾಮವು ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಬಳಕೆಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನಂತರದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೆಲವು ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ತೂಕದ ಜನರ ಮೇಲೆ ನಡೆಸಿದಾಗ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಗುರಿ ನಿಯತಾಂಕಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಎರಡು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಒಂದಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ ಪದಾರ್ಥಗಳ ರಕ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಅದೇ ವಿಕೃತ ಚಯಾಪಚಯ ಮಾರ್ಗ. ಅಂತಹ ಅತಿಕ್ರಮಣದ ತೀವ್ರತೆಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಅಲ್ಲಿ "ಪದಾರ್ಥ ಎಕ್ಸ್" ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ರಕ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅದೇ ರೀತಿ "ಪದಾರ್ಥ ವೈ" ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವವರಿಗೂ ಸಹ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, "ಪದಾರ್ಥ X" ಮತ್ತು "ಪದಾರ್ಥ Y" ಒಂದೇ ಪದಾರ್ಥವಾಗಿದ್ದರೆ, ನಂತರ, ಒಂದೇ ಪದಾರ್ಥದ ಎರಡು ಸತತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಯಾವುದೇ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅತಿಕ್ರಮಣವು ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರಕ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಬಯಾಪ್ಸಿ ಮತ್ತು ರೇಡಿಯೋಗ್ರಾಫ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾಡುವುದು. ದೋಷಪೂರಿತತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ದೋಷಪೂರಿತತೆಯ ಅಂತಹ ಮೂಲಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಅಂತಹ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಸಮಾನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ದೊಡ್ಡ ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸ, ದೈಹಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ. ಸೂಕ್ತವಾದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕಷ್ಟವಾಗುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಅಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಮುಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾನದಂಡಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು. ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನೀಡಿದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಗುಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ "ಪರೀಕ್ಷೆಯು" ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲೈಂಗಿಕತೆ, ತಂಬಾಕು ಧೂಮಪಾನ ಅಥವಾ ತೂಕದಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ (ಅಥವಾ ಊಹೆ ಕೂಡ), ಆದರೆ ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ತೂಕದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವಂತಹ ಗಣನೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಬದಲು, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದಕ್ಕೆ (ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಘಟನೆಯಂತೆಯೇ) ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಎರಡನೆಯದರ ಅಂದಾಜು ಆಗಿರಬಹುದು. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯದಂತೆಯೇ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಒಂದು ಅಪಾಯದ ಅಂಶ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು, ಒಡ್ಡಿಕೊಂಡ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಅಪಾಯದಿಂದ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಒಂದು ಅಪಾಯದ ಅಂಶವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯವನ್ನು ಗುಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಭಾಗವು ಬಹಿರಂಗಗೊಂಡರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯವನ್ನು ಗುಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್ಡಮ್ನಲ್ಲಿ 55 ರಿಂದ 59 ನೇ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಮಹಿಳೆಯರಲ್ಲಿ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಸಂಭವವು ವರ್ಷಕ್ಕೆ 280 ಪ್ರಕರಣಗಳು ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಎದೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಯಾನೀಕರಿಸುವ ವಿಕಿರಣಕ್ಕೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯದ ಅಂಶವು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇತರ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಾಗಿ) ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳದ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ 2 ಮತ್ತು 4 ರ ನಡುವೆ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಅಪಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಕಡಿಮೆ ಭಾಗವು ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಹರಡುವಿಕೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಬಹುದು. ತರುವಾಯ, ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್ಡಮ್ನಲ್ಲಿ 55 ಮತ್ತು 59 ರ ನಡುವಿನ ವಯಸ್ಸಿನ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಯಾನೀಕರಿಸುವ ವಿಕಿರಣಕ್ಕೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಂಡ ಮಹಿಳೆಯೊಬ್ಬರು 588 ಮತ್ತು 100.000 ರ ನಡುವಿನ ಒಂದು ವರ್ಷದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ (ಅಂದರೆ, 0.6% ಮತ್ತು 1.1% ರ ನಡುವೆ) ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಬರುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಬಹುದು. ಅನೇಕ ಅಪಾಯದ ಅಂಶಗಳು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ, ಅನೇಕ ಅಪಾಯದ ಅಂಶಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟು ಅಪಾಯವನ್ನು ಪ್ರತಿ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಗುಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ನಿಖರವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಿದಾಗ ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಗಳಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು. ಅಂತೆಯೇ, ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮೊದಲನೆಯದು ಹೆಚ್ಚು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳ ಗುಣಾಕಾರದ ಅಸಮರ್ಪಕತೆಯ ಮೂಲಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆಃ ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಸ್ಥಿತಿಯ ಹರಡುವಿಕೆಯಿಂದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ (ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಪಾತಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಅವು ಅಲ್ಲ), ಮತ್ತು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ನಡುವಿನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾನ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ತಿಳಿದಿರುವ ಅಪಾಯದ ಅಂಶ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಅಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನೇಕ ಅಪಾಯದ ಅಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಒಟ್ಟು ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈದ್ಯರು ಪ್ರಚಲಿತದಲ್ಲಿರುವ ಅಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಅನಗತ್ಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಹಲವಾರು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸುವ ತಪ್ಪಿನ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮೂಲವೆಂದರೆ, ಇದು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಒಟ್ಟು ಅಪಾಯವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟು ಅಪಾಯವು 100% ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರಬಾರದು ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು ವಿಧಾನದ ಅಸಮರ್ಥತೆಯಿಂದ ಈ ಅತಿಯಾದ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಈ ಅತಿಯಾದ ಅಂದಾಜು ಸಣ್ಣ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್ಡಮ್ನಲ್ಲಿ ಮಹಿಳೆಯರಲ್ಲಿ 40 ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಬರುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಶೇಕಡಾ 2 ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ಅಷ್ಕೆನಾಜಿ ಯಹೂದಿಗಳ ಮೇಲಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಬಿಆರ್ಸಿಎ1ನಲ್ಲಿನ ರೂಪಾಂತರವು 40 ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಹಿಳೆಯರಲ್ಲಿ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ 21.6 ರ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಿಆರ್ಸಿಎ2ನಲ್ಲಿನ ರೂಪಾಂತರವು 40 ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಹಿಳೆಯರಲ್ಲಿ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ 3.3 ರ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದೆ. ಈ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ, ಬಿ. ಆರ್. ಸಿ. ಎ. 1 ರೂಪಾಂತರ ಹೊಂದಿರುವ ಮಹಿಳೆಗೆ 40 ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 40 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಬರುವ ಅಪಾಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಿ. ಆರ್. ಸಿ. ಎ. 2 ರೂಪಾಂತರ ಹೊಂದಿರುವ ಮಹಿಳೆಗೆ ಸುಮಾರು 6 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಅಪಾಯವಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಿ. ಆರ್. ಸಿ. ಎ. 1 ಮತ್ತು ಬಿ. ಆರ್. ಸಿ. ಎ. 2 ರೂಪಾಂತರಗಳೆರಡನ್ನೂ ಹೊಂದಿರುವ ಅಸಂಭವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಕೇವಲ ಎರಡೂ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುಣಿಸುವುದರಿಂದ 40 ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಮೊದಲು ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಬರುವ ಅಪಾಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮಿತಿಮೀರಿದ ಅಂದಾಜಿನ (ಎರಡನೆಯದಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ) ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಆಡ್ಸ್ಗೆ ಮತ್ತು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಆಡ್ಸ್ ಅನುಪಾತಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸರಿದೂಗಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಹರಡುವಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ (ಹಿಂದೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ) ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಮೇಲಿನ ಎರಡೂ ದೋಷಪೂರಿತ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಬಹುಪರಿವರ್ತಿತ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದರ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಅದೇ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಇತರ ಎಲ್ಲಾ ಅಪಾಯದ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುಣಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮೀರಿದ ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಾರದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅನೇಕ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸುವುದರಿಂದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಇರುವಂತೆಯೇ, ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಪಾಯದ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಅತಿಕ್ರಮಣಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅದೇ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಅಪಾಯದ ಅಂಶಗಳು ಸಿನರ್ಜಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎರಡೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ 2 ರ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎರಡು ಅಂಶಗಳು ಎರಡೂ ಇದ್ದಾಗ ಒಟ್ಟು 6 ರ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರತಿಬಂಧಿಸಬಹುದು, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ವಿವರಿಸಿದ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮುಖ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿವೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನಿಯಮಗಳ ಸ್ಥಾಪನೆಯು ಆಸಕ್ತಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವ ಅನೇಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಮಗ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದನ್ನು ಉಪಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಹೇಗೆ ವಿಂಗಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸ್ಥಾಪನೆಯು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಬಳಕೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಿಸ್ಟಮಿಕ್ ಲೂಪಸ್ ಎರಿಥೆಮಾಟೋಸಸ್ನ ಎಸಿಆರ್ ಮಾನದಂಡವು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು 11 ಸಂಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ 4ರ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಈ ಗುರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದಾಗ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮತ್ತು ಗುರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಅತಿಕ್ರಮಣ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದಾದ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಒಂದು ಸ್ಥಿತಿಗೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ್ದರೆ, ಈ ಮಾನದಂಡಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಆ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಹಲವಾರು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳ ಸಂಯೋಜಿತ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಾಧನಗಳಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ರಕ್ತ ಲಿಪಿಡ್ಗಳು, ರಕ್ತದೊತ್ತಡ ಮತ್ತು ಧೂಮಪಾನ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಧಮನಿಯ ಹೃದಯ ಕಾಯಿಲೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಫ್ರಾಮಿಂಗ್ಹ್ಯಾಮ್ ಹಾರ್ಟ್ ಸ್ಟಡಿಯ ಆನ್ಲೈನ್ ಸಾಧನ, ಪ್ರತಿ ಅಪಾಯದ ಅಂಶದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ. ಆದರೂ, ಒಬ್ಬ ಅನುಭವಿ ವೈದ್ಯನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಪಾಯದ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನಡೆಸಲಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ಈ ಹಿಂದೆ ವಿವರಿಸಿದ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿಶಾಲವಾದ ಪರಿಗಣನೆಯ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು (ಮತ್ತು ಅದು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು) ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಬಳಕೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ನಿಯತಾಂಕವು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ (ಸಾಪೇಕ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲ) ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಹೀಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸ = | (ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆ)-(ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ) | ಅಂತಹ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಶಕ್ತಿಯೇ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಅಥವಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತದ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಶವೆಂದರೆ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಕಡಿಮೆ ಪೂರ್ವ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಕಡಿಮೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸಹ ವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಅಸಂಭವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಪರೂಪದ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಯಾವುದೇ ಇತರ ಸೂಚಕ ಚಿಹ್ನೆಯ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ), ಆದರೆ ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸಹ ಹೆಚ್ಚು ಶಂಕಿತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಗಳಲ್ಲದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಭೇದಾತ್ಮಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಫೈಲ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಾಧಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪ್ರಯೋಜನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹಾಕಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದುಃ, ಇಲ್ಲಿಃ ಬಿಎನ್ ಎಂಬುದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವ ನಿವ್ವಳ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ λp ಎಂಬುದು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಾಧಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ (ರೋಗಗಳಂತಹ) ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಆರ್ಐ ಎಂದರೆ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಎಷ್ಟು ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದೆಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ಯಾವುದೇ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಇಲ್ಲ" ದಿಂದ "ಕಡಿಮೆ-ಪ್ರಮಾಣದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆ" ಗೆ ಬದಲಾವಣೆ). ಹೈ ಎಂಬುದು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಹಾನಿಯಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮಗಳು ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹಾನಿಯಾಗಿದೆ ಈ ಸೂತ್ರದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಯೋಜನ ಅಥವಾ ಹಾನಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಏಕೈಕ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ ಒಂದು ರೋಗವು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಆದರೆ ಎರಡು ರೋಗಗಳು ಒಂದೇ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ (ಅಥವಾ ಎರಡಕ್ಕೂ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ), ಆಗ ಆರ್ಐ = 0 ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಯೋಜನವಿಲ್ಲ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬ ನಿರ್ಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಂಶಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆಃ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ವೆಚ್ಚ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಲಭ್ಯತೆ, ನಂತರದ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಸ್ಪರ್ಶವು ಕರುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಶಬ್ದಗಳು ನಂತರದ ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಉಸಿರುಕಟ್ಟುವಿಕೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತವೆ), ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಇತರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಥವಾ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳು. ಅಲ್ಲದೆ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸ್ಥಾಪನೆಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ವಸ್ತುನಿಷ್ಠತೆಯ ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದ್ದು, ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾನೆ ಅಥವಾ ಹೊಂದಿಲ್ಲ (ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ 100% ಆಗಿರುತ್ತದೆ), ಆದ್ದರಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಕೈಯಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವವರ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಮಾನಸಿಕ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಅಸಮರ್ಪಕತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೂಲಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು. ಆಕಸ್ಮಿಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಕ್ಷ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಔಷಧ ಸಾರಾಂಶ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು.