Presumptive drug testingは、臨床および法医学の分野において、薬物の存在や使用を迅速に特定するためによく使用されている検査です。 この検査は一般に高い感度と特異度（多くの場合>90%）を持つため、検査結果が陽性であれば、対象となる薬物が存在する確率が高いことを意味すると考えられるかもしれません。 しかし、この仮定は正しくない。 この論文は、テストの陽性適中率（PPV）を評価するために、テストの感度と特異度とともに、調査される集団における薬物の有病率を考慮する必要があることを示すものである。 我々は、薬物が存在する事後確率を評価する代替のベイズ的アプローチが、従来のPPVの計算を模倣していることを示すが、ベイズ的アプローチでは、ケース固有の事前確率を必要とするため、事後確率は特定のケースにおけるPPVよりも有意義である。 飲酒スパイク、薬物運転、発作時の薬物検査、最初の推定検査結果の確認などのケースにおける推定検査結果の有効性を検討する。 推定薬物検査の可能性を活用するためには、関連する集団における対象薬物の有病率を理解することが重要であるが、さらに重要なことは、検査される特定の個人または薬物バッチに結果を合わせるために、ベイズアプローチを使用することを検討することである
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