見逃しを最小にするなら右上へ―ROC曲線で読み解く偽陰性率と感度の関係

ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve、受信者動作特性曲線）は、検査の陽性・陰性を分けるカットオフ値を少しずつ変えたときの感度と特異度の組み合わせを、縦軸に感度（真陽性率）、横軸に1−特異度（偽陽性率）をとって描いた曲線である。曲線上の各点が、それぞれ一つのカットオフ値に対応している。 本問の図では、曲線上に①〜⑤の5点が示されており、①が最も右上（感度が最も高く、偽陽性率も最も高い）に位置し、②、③、④と進むにつれて左下へ移り、⑤が最も左下（感度が最も低く、偽陽性率も最も低い）に位置している。 問われている偽陰性率とは、実際に疾患がある人のうち検査で陰性と判定されてしまう人の割合である。疾患がある人は検査で「陽性（真陽性）」か「陰性（偽陰性）」のどちらかに分かれるので、 　偽陰性率 ＝ 偽陰性 ÷（真陽性＋偽陰性）＝ 1 − 感度 となる。したがって、偽陰性率が最も低い点とは感度が最も高い点、すなわちROC曲線上で縦軸の値が最も大きい点であり、①がこれにあたる。 なお、感度を最大にするカットオフ値（①）は、そのぶん偽陽性率も最大となり特異度は最も低い。感度と特異度はカットオフ値の設定によって互いに引き換えの関係（トレードオフ）にあることを理解しておく必要がある。

2×2表と各指標

疾患あり・なし（実際の状態）と、検査陽性・陰性を組み合わせると、真陽性（TP）、偽陽性（FP）、偽陰性（FN）、真陰性（TN）の4つに分かれる。 ・感度（真陽性率）＝ TP ÷（TP＋FN）：疾患がある人を正しく陽性とする割合 ・特異度（真陰性率）＝ TN ÷（TN＋FP）：疾患がない人を正しく陰性とする割合 ・偽陰性率 ＝ FN ÷（TP＋FN）＝ 1 − 感度 ・偽陽性率 ＝ FP ÷（TN＋FP）＝ 1 − 特異度 ・陽性的中率 ＝ TP ÷（TP＋FP）、陰性的中率 ＝ TN ÷（TN＋FN）：これらは有病率の影響を受ける。

ROC曲線の読み方

・曲線上の点を右上へ動かす（陽性と判定しやすいカットオフにする）と、感度は上がり特異度は下がる。左下へ動かすとその逆になる。 ・曲線が左上の角（感度1、偽陽性率0）に近づくほど診断能の高い検査である。 ・曲線下面積（AUC: area under the curve）は0.5〜1.0の値をとり、1に近いほど優れた検査である。AUC＝0.5（左下と右上を結ぶ対角線）は偶然と同じで、診断の役に立たない。 ・最適なカットオフ値の一つの決め方として、左上の角に最も近い点や、Youden指数（感度＋特異度−1）が最大となる点を選ぶ方法がある。

カットオフ値の選び方と臨床的な目的

・見逃しを避けたいスクリーニングや、見逃すと重大な結果を招く疾患では、感度を重視したカットオフ（偽陰性を減らす）を選ぶ。感度の高い検査が陰性であれば疾患を除外しやすい（SnNout）。 ・確定診断や、偽陽性が侵襲的な精密検査・治療につながる場面では、特異度を重視したカットオフ（偽陽性を減らす）を選ぶ。特異度の高い検査が陽性であれば疾患を確定しやすい（SpPin）。