ალბათობის თეორემა, რომელსაც თომას ბეიეს სახელი ეწოდა (1702-1761 წწ.). ეპიდემიოლოგიაში ის გამოიყენება დაავადების ალბათობის მისაღებად ზოგიერთი მახასიათებლის მქონე ადამიანთა ჯგუფში ამ დაავადების საერთო დონის (დაავადების წინა ალბათობა) და ჯანმრთელ და დაავადებულ ადამიანებში მახასიათებლის ალბათობის მიხედვით. ყველაზე მეტად ის გამოიყენება კლინიკური გადაწყვეტილების ანალიზში გარკვეული დიაგნოზის ალბათობის შესაფასებლად, რომელიც ზოგიერთი სიმპტომის ან ტესტის შედეგების საფუძველზე დაისვა. თეორემის გამარტივებულ ვერსიას წარმაოდგენს: [table] სადაც P არის ალბათობა, D – დაავადება, S – სიმპტომი, ხოლო N – ჯანმრთელი. ფორმულა ხაზს უსვამს იმას, რაც კლინიკურ ალღოს შესაძლებელია გამორჩეს, კერძოდ ის, რომ ამ სიმპტომების მქონე დაავადების ალბათობა დამოკიდებულია არა მხოლოდ იმაზე, თუ რამდენად დამახასიათებელია ეს სიმპტომები დაავადებისთვის, არამედ იმაზე, თუ რამდენად ხშირია ეს დაავადება პოპულაციაში, რომლის მომსახურებაც ხდება. ეს თეორემა შესაძლებელია აგრეთვე გამოვიყენოთ ექსპოზირებისადმი სპეციფიური დონეების შესაფასებლად შემთხვევა-კონტროლის კვლევებიდან, თუ არსებობს დამატებითი ინფორმაცია იმ პოპულაციაში დაავადების საერთო დონის შესახებ. აპოსტერიორული (მომდევნო, შემდგომი) ალბათობა, რომელიც გამოიყენება თეორემაში, წარმოადგენს დაავადების ალბათობის შეფასებას მას შემდეგ, რაც გვეცოდინება, არსებობდა სიმპტომები, თუ არა. დაავადების საერთო ალბათობა პოპულაციაში ან დაავადების ალბათობის ამოცნობა სანამ გვეცოდინება სიმპტომები არსებობდა თუ არა, არის წინა (წინმსწრები) ალბათობა. თეორემა ზოგჯერ წარმოდგენილია დაავადების უპირატესობის ტერმინებით, სანამ გაირკვევა სიმპტომები (წინა (წინმსწრები) შანსები) და მისი გარკვევის შემდეგ (მომდევნო, შემდგომი შანსები) (Last 1995).
წყარო: Dictionary of Public Health - Georgian; db190105/r200912 © 2019 Giorgi Pkhakadze, School of Public Health, David Tvildiani Medical University.
მთავარ გვერდზე 
გვერდის დასაწყისი