La EBLM si serve dei classici concetti di sensibilità e specificità soprattutto come mezzo per ottenere il Quoziente di Probabilità (Likelihood Ratio, LR), che consente di calcolare come la probabilità di una diagnosi sia modificata dal risultato di un esame; ovvero come si ricava la probabilità di una diagnosi dopo che è stato eseguito in esame (probabilità post-test) a partire dalla probabilità di una diagnosi prima della esecuzione (probabilità pre-test o prevalenza). Questo è importante dal punto di vista pratico sia perché questi strumenti consentono di valutare se un esame diagnostico può essere utile ovvero quale esame è da preferire quando ve ne siano numerosi disponibili. Nella Figura 4 è sintetizzato il classico esempio della concentrazione di ferritina nel siero nella diagnosi di anemia sideropenica (15). Se la sensibilità è del 90% e la specificità dell?85% equivale a dire che la concentrazione della ferritina è inferiore a 30 µg/L 6 volte più frequentemente (90%/15%) nei pazienti con anemia sideropenica rispetto ai soggetti che non presentano questa patologia; questo concetto è definito Quoziente di probabilità Positivo (LR+) e può essere calcolato dividendo la sensibilità per il reciproco della specificità (2). Si può esprimere anche come il rapporto tra risultati Veri Positivi (sensibilità) e Falsi Positivi, i due assi del grafico delle curve ROC (Receiving Operating Characteristics). Il clinico, nella sua attività, è interessato alla probabilità, per esempio, che un paziente con una concentrazione sierica di 26 µg/L di ferritina sia affetto da anemia sideropenica. La prevalenza della malattia consente di calcolare gli Odds pretest che sono dati dal rapporto tra prevalenza e reciproco della prevalenza [nel caso dell?esempio 31/69% =0.45]. Moltiplicando gli Odds pre-test per il Quoziente di Probabilità (0.45 x 6) si ottengono gli Odds post-test (2.7); gli Odds (la probabilità) post-test favoriscono l?anemia sideropenica nel rapporto di 2.7:1. Gli Odds possono essere facilmente convertiti in percentuale come segue: 2.7/(2.7+1) = 2.7/3.7 = 73%. L?LR consente anche di tenere conto di come il valore sempio considerato) il risultato ha due soli livelli (posipiù o meno alto del risultato influenza la probabilità di tivo e negativo), l?LR consente di attribuire un peso una diagnosi. Mentre impiegando i concetti di sensibi-diverso al valore numerico del risultato ottenuto. Quando lità e specificità (rispettivamente 90% e 85% nell?e-la prevalenza della malattia è dell?ordine di grandezza Fig.4. Come calcolare quoziente di probabilità positivo e negativo e probabilità pre-odds e post-odds (rif. 16).

Prevalenza = 75%   A MALATTIA   Sensibilità = 90%     PRESENTE ASSENTE   Specificità = 90 % RISULTATO ESAME POSITIVO 675 25 700   NEGATIVO 75 225 250       750 250
B     MALATTIA   Prevalenza = 5%     PRESENTE ASSENTE   Sensibilità = 90% RISULTATO ESAME POSITIVO 45 95 140 Specificità = 90 % NEGATIVO 5 885 860       50 950