Các giá trị tiên đoán (các kết quả dương tính, âm tính) của một test phụ thuộc vào:

Câu hỏi này liên quan đến việc tính toán xác suất mắc bệnh khi xét nghiệm dương tính, sử dụng kiến thức về tỷ lệ hiện mắc, độ nhạy (Se) và độ đặc hiệu (Sp). Ta có:

- Tỷ lệ hiện mắc bệnh (p) = 0.10

- Xác suất dương tính sai (1 - Sp) = 0.08 => Sp = 1 - 0.08 = 0.92

Để tính xác suất mắc bệnh khi xét nghiệm dương tính (P(Bệnh | Test+)), ta cần sử dụng công thức Bayes hoặc một biến thể của nó. Trong trường hợp này, ta có thể sử dụng công thức:

P(Bệnh | Test+) = (Se * p) / (Se * p + (1 - Sp) * (1 - p))

Tuy nhiên, đề bài chưa cho độ nhạy (Se). Để đơn giản hóa, ta giả sử độ nhạy Se = 1 (tức là, tất cả những người mắc bệnh đều có kết quả xét nghiệm dương tính). Khi đó:

P(Bệnh | Test+) = (1 * 0.10) / (1 * 0.10 + 0.08 * (1 - 0.10))

P(Bệnh | Test+) = 0.10 / (0.10 + 0.08 * 0.90)

P(Bệnh | Test+) = 0.10 / (0.10 + 0.072)

P(Bệnh | Test+) = 0.10 / 0.172

P(Bệnh | Test+) ≈ 0.5814

Vậy xác suất bị bệnh khi test (+) xấp xỉ 0.58.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các loại test trong y học. Test phát hiện bệnh thường được sử dụng để sàng lọc, có thể cho kết quả dương tính giả, cần test chẩn đoán để xác định chính xác bệnh. Test chẩn đoán bệnh mới là cơ sở cho điều trị. Test có độ nhạy cao ít bỏ sót bệnh nhân, còn test có độ đặc hiệu cao ít cho kết quả dương tính giả ở người không bệnh. Vì kết quả test chưa phải là cơ sở cho điều trị, nên đó là test phát hiện bệnh.