医学検査

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。
MeSH	D019937
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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、臨床化学や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

肺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：

リンパ腫が疑われる患者を核医学で調べる。
糖尿病が疑われる人の血糖値を、排尿が増加した後に測定する。
細菌感染を調べるために、高発熱を経験している人の全血球数を測定する。
胸痛のある患者の心電図測定値をモニタリングし、心臓不整脈の診断や判定を行う。

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の新生児スクリーニングの一環として新生児乳児の血液中の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：

患者を観察し、写真に撮ったり、記録したりする。
個人の病歴を調べる際に尋ねられる質問
身体検査で行われる検査。
放射線検査では、例えばX線を使用して身体標的の画像を形成する。これらの検査ではしばしば造影剤の投与が行われる。
生体内で検査する生体内診断などがある：
- マノメトリーを行う。
- グルテン負荷試験、収縮負荷試験、気管支負荷試験、経口食物負荷試験、ACTH刺激試験のように、診断薬を投与し、身体の反応を測定する。
組織や体液のサンプルを検査するIn vitro diagnostics(試験管内診断)などがある：
- 液体生検
- 微生物学的培養、体内サンプル中の微生物の有無を判定するもので、通常は病原性細菌の検出を対象とする。
- 遺伝学的検査
- 血糖値
- 肝機能検査
- カルシウム検査
- ナトリウム、カリウム、クレアチニン、尿素などの血液中の電解質検査

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：

血液検査
尿検査,肉眼検査を含む
便検査,肉眼検査を含む
喀痰（痰）,肉眼検査を含む

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、乳がんの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）。

検査を陽性か陰性かに分類することで2値分類が可能となり、その結果、ベイズ確率や感度と特異度の計算を含む検査の性能指標を実行することができる。

連続値

ほとんどの血液値のように結果が連続値である検査は、そのまま解釈することもできるし、検査結果がカットオフ値より高いか低いかによって、陽性または陰性と判定されるカットオフ値を定義することによって2値のものに変換することもできる。

解釈

予兆的な徴候や症状が見つかれば、対象となる病態が存在することはほぼ確実であり、正準不定的な徴候や症状が見つからなければ、対象となる病態が存在しないことはほぼ確実である。しかし現実には、病態の存在に関する主観的確率が正確に100%であったり0%であったりすることはないため、検査はむしろ病態または他の実体の検査後の確率を推定することを目的としている。

ほとんどの診断検査は基本的に基準群を用いて、予測値、尤度比、相対リスクなどの性能データを確立し、それを用いて個人の検査後の確率を解釈する。

ある個体の検査をモニタリングする際、その個体に関する以前の検査結果を、その後の検査を解釈するための参考資料として使用することができる。

リスク

医学検査のなかには、縦隔鏡のように全身麻酔を必要とするものもある。その他の検査、例えば血液検査や乳頭塗抹などには直接的なリスクはほとんどない。医学検査には、検査のストレスなど間接的リスクもあり、（潜在的な）偽陽性の検査結果に対する経過観察として、よりリスクの高い検査が必要になることもある。詳しい情報については、検査を処方している医療提供者（医師、医師助手、看護師を含む）に相談すること。

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:

$b_{n} = Δ p \times r_{i} \times (b_{i} - h_{i}) - h_{t}$

, where:

b_n 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.
r_i 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.
b_i is the benefit of changes in interventions for the individual
h_i is the harm of changes in interventions for the individual, such as side effects of medical treatment
h_t 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。

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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.