医学検査

From Azupedia
Revision as of 08:09, 28 February 2024 by Fire (talk | contribs) (Created page with "===陽性または陰性=== これは悪い予後とは何の関係もなく、むしろ検査がうまくいったかどうか、評価された特定のパラメータが存在したかどうかを意味する。例えば、乳がんスクリーニング検査が陰性であったということは、乳がんの徴候が見つからなかったということである(これは患者にとって実際に...")

Medical test/ja
Jump to navigation Jump to search
医学検査
手のX線撮影。X線検査は一般的な医学検査である。
MeSHD019937

医学検査とは、特定診断、または病気の監視、疾病プロセス、感受性、または治療方針を決定するために行われる医療処置のことである。人間ドックや視力検査、画像診断、遺伝子検査、臨床化学分子診断学に関連する化学・細胞分析などの医学検査は、一般的に医療現場で行われる。

検査の種類

目的別

医学検査は、診断、スクリーニング、モニタリングなど、その目的によって分類することができる。

診断

シンチグラフィーによる肺がんの評価

診断検査は、通常、症状の報告後、または他の医学検査結果に基づいて、疾患の疑いがある個人の疾患の存在を確認または決定するために行われる処置である。これには死後診断も含まれる。このような検査の例としては、以下のようなものがある:

スクリーニング

スクリーニングとは、集団、家族、労働力などの定義されたグループ内のリスクのある個人における疾患の存在を検出または予測するために使用される医学検査または一連の検査のことである。

スクリーニングの例としては、先天性甲状腺機能低下症新生児スクリーニングの一環として新生児乳児血液中のTSHのレベルを測定すること、規制されていない労働環境でセコンドハンドスモークにさらされている非喫煙者の肺がんをチェックすること、子宮頸がんの予防または早期発見のためのパップスメアスクリーニングなどがある。

モニタリング

いくつかの医学検査は、モニタリングの進行状況や医学的治療に対する反応を調べるために用いられる。

方法別

ほとんどの試験方法は、以下の大まかなグループのいずれかに分類することができる:

検体の部位別

試験管内検査は、検査される試料の場所によって以下のように分類できる:

精度と正確さ

  • 実験室検査の精度とは、真の値との対応である。精度は、標準物質で実験装置を校正し、外部の品質管理プログラムに参加することで最大化される。
  • 検査の正確さとは、同じ試料で繰り返したときの再現性のことである。不正確な検査では、繰り返し測定したときに結果が大きく変化する。精度は、実験室で対照物質を用いてモニターされる。

検出と定量化

健康診断で実施される検査は通常、症状または徴候を検出することを目的としており、これらの場合、症状や徴候を検出するテストは陽性テストと指定され、症状や徴候の欠如を示すテストは陰性テストと指定される。これについては、以下の別のセクションで詳しく説明されている。例えば、ほとんどの血液検査では、対象物質、細胞の種類、または他の特定のエンティティの定量が一般的な出力である。これは、対象のエンティティが存在するかどうかだけでなく、どれだけ存在するかも示している。血液検査では、定量は比較的よく指定されており、質量濃度で与えられるなどがある。他のほとんどの検査も同様に定量化される可能性があるが、より詳細ではない場合もある。たとえば、「非常に青白い」といった表現があるかもしれない。同様に、放射線画像は組織の放射線透明度の技術的な定量化である。

特に病歴の聴取においては、個人の情報を検出または定量化する検査と、むしろ記述的な情報との間に明確な区切りはない。例えば、個人の職業や社会生活に関する質問は、様々な危険因子の存在を陽性または陰性とみなすことができる検査とみなされることもあれば、「単なる」記述的なものとみなされることもあるが、後者は少なくとも臨床的に重要であるかもしれない。

陽性または陰性

これは悪い予後とは何の関係もなく、むしろ検査がうまくいったかどうか、評価された特定のパラメータが存在したかどうかを意味する。例えば、乳がんスクリーニング検査が陰性であったということは、乳がんの徴候が見つからなかったということである(これは患者にとって実際には非常にポジティブなことである)。

The classification of tests into either positive or negative gives a binary classification, with resultant ability to perform bayesian probability and performance metrics of tests, including calculations of sensitivity and specificity.

Continuous values

Tests whose results are of continuous values, such as most blood values, can be interpreted as they are, or they can be converted to a binary ones by defining a cutoff value, with test results being designated as positive or negative depending on whether the resultant value is higher or lower than the cutoff.

Interpretation

In the finding of a pathognomonic sign or symptom it is almost certain that the target condition is present, and in the absence of finding a sine qua non sign or symptom it is almost certain that the target condition is absent. In reality, however, the subjective probability of the presence of a condition is never exactly 100% or 0%, so tests are rather aimed at estimating a post-test probability of a condition or other entity.

Most diagnostic tests basically use a reference group to establish performance data such as predictive values, likelihood ratios and relative risks, which are then used to interpret the post-test probability for an individual.

In monitoring tests of an individual, the test results from previous tests on that individual may be used as a reference to interpret subsequent tests.

Risks

Some medical testing procedures have associated health risks, and even require general anesthesia, such as the mediastinoscopy. Other tests, such as the blood test or pap smear have little to no direct risks. Medical tests may also have indirect risks, such as the stress of testing, and riskier tests may be required as follow-up for a (potentially) false positive test result. Consult the health care provider (including physicians, physician assistants, and nurse practitioners) prescribing any test for further information.

Indications

Each test has its own indications and contraindications. An indication is a valid medical reason to perform the test. A contraindication is a valid medical reason not to perform the test. For example, a basic cholesterol test may be indicated (medically appropriate) for a middle-aged person. However, if the same test was performed on that person very recently, then the existence of the previous test is a contraindication for the test (a medically valid reason to not perform it).

Information bias is the cognitive bias that causes healthcare providers to order tests that produce information that they do not realistically expect or intend to use for the purpose of making a medical decision. Medical tests are indicated when the information they produce will be used. For example, a screening mammogram is not indicated (not medically appropriate) for a woman who is dying, because even if breast cancer is found, she will die before any cancer treatment could begin.

In a simplified fashion, how much a test is indicated for an individual depends largely on its net benefit for that individual. Tests are chosen when the expected benefit is greater than the expected harm. The net benefit may roughly be estimated by:

bn=Δp×ri×(bihi)ht

, where:

  • bn is the net benefit of performing a test
  • Λp is the absolute difference between pre- and posttest probability of conditions (such as diseases) that the test is expected to achieve. A major factor for such an absolute difference is the power of the test itself, such as can be described in terms of, for example, sensitivity and specificity or likelihood ratio. Another factor is the pre-test probability, with a lower pre-test probability resulting in a lower absolute difference, with the consequence that even very powerful tests achieve a low absolute difference for very unlikely conditions in an individual (such as rare diseases in the absence of any other indicating sign), but on the other hand, that even tests with low power can make a great difference for highly suspected conditions. The probabilities in this sense may also need to be considered in context of conditions that are not primary targets of the test, such as profile-relative probabilities in a differential diagnostic procedure.
  • ri is the rate of how much probability differences are expected to result in changes in interventions (such as a change from "no treatment" to "administration of low-dose medical treatment"). For example, if the only expected effect of a medical test is to make one disease more likely compared to another, but the two diseases have the same treatment (or neither can be treated), then, this factor is very low and the test is probably without value for the individual in this aspect.
  • bi is the benefit of changes in interventions for the individual
  • hi is the harm of changes in interventions for the individual, such as side effects of medical treatment
  • ht is the harm caused by the test itself.

Some additional factors that influence a decision whether a medical test should be performed or not included: cost of the test, availability of additional tests, potential interference with subsequent test (such as an abdominal palpation potentially inducing intestinal activity whose sounds interfere with a subsequent abdominal auscultation), time taken for the test or other practical or administrative aspects. The possible benefits of a diagnostic test may also be weighed against the costs of unnecessary tests and resulting unnecessary follow-up and possibly even unnecessary treatment of incidental findings.

In some cases, tests being performed are expected to have no benefit for the individual being tested. Instead, the results may be useful for the establishment of statistics in order to improve health care for other individuals. Patients may give informed consent to undergo medical tests that will benefit other people.

患者の期待

上述の医学検査の性質に関する考察に加え、他の現実も患者の誤解や不当な期待につながる可能性がある。検査機関によって正常値の基準範囲が異なること、検査を繰り返すことで微妙に異なる値が得られること、「正常値」は「合理的で科学的な生理学的原則」ではなく、集団の検査から得られたベルカーブに沿ったスペクトルによって定義されること、ある状態の性質について医師に手がかりを与えるために、何かを発見することを期待して検査が行われることがあること; また、画像検査は人間の解釈に左右されやすく、"偶発腫"を示すことがある。そのほとんどは「良性であり、症状を引き起こすことはなく、さらなる評価を必要としない」ものであるが、臨床医は偶発腫の診断を追求する時期を決定するためのガイドラインを開発している。

報告および評価の基準

QUADAS-2リビジョンが発表された。

医学検査一覧

こちらも参照

さらに読む

  • World Health Organization (2019). First WHO Model List of Essential In Vitro Diagnostics. Geneva: World Health Organization. hdl:10665/311567. ISBN 978-92-4-121026-3. ISSN 0512-3054. WHO Technical Report Series, No. 1017. License: CC BY-NC-SA 3.0 IGO.