antikehade olemasolu laborianalüüsi tulemusena on binaarne selles mõttes, et teatud arv loetakse piiriks, alla selle on viga/müra vms. (mitu puud on mets?)
teadmine antikehade olemasolust ei ole binaarne, justnimelt selle vea/müra tõttu
jällegi: testi interpreteerimine sõltub lisaks veel sellest, kui suur tõenäosus omada antikehi oli enne testi (vt. Bayesi teoreem)
Vastuse saad loomulikult binaarse - antikehad on või ei ole (aga parimal informatiivsemal juhul vastus kujul: antikehade *tiiter on 1/200, normi piir alates 1/50 vms., seega antikehad on olemas). Seega, "mitu puud on mets" on interpreteerimise küsimus, kuigi "tavalise keskmise arstiharidusega" inimene väidab Sulle Jumala keeli, et Sul on antikehad kindlasti olemas, sest test näitas seda.
Kas näiteks 80% tõenäosus antikehade olemasolu kohta **rahuldab Sind? Kas see muudab Sinu tegemisi? (vt. veelkord ülesanne mammograafia kohta)
----
*tiiter tähendab seda, et mitu korda on Sinu plasmat (tsentrifugeeritud verevedelikku, kust rakud eemaldatud) lahjendatud, et veel oleks testis antikehad leitavad. Antud näites leiti antikehi veel 1/200 lahjenduse korral, antikehade olemasolu kriteeriumiks loeti lahjenduse piir 1/50. Tiiter sõltub seega antikehade kontsentratsioonist veres, see omakorda võib sõltuda immuunvastuse tugevusest. Immuunvastus kas on või ei ole, aga altpoolt tuleb selle "signaali" eitamisele vastu "müra". Kuskile tõmmatakse piir, mida enam müraks ei leota, vt. ka
ROC curve ehk optimeerimine selle piiri leidmiseks.
Antikehad tekkivad organismis, siis kui on "piisav" kogus antigeeni ja on "piisava tugevusega immuunvastus". (jällegi: mitu puud on mets?), tegelik antikehade olukord ning testi vastus ei ole üks-üheses vastavuses, sest need testid on sisuliselt ikkagi statistilise iseloomuga. Statistiline iseloom kaoks, kui test oleks 100% täpne, seda aga praktiliselt kunagi ei juhtu. Mida suurem on tiiter, seda suurem on muidugi tõenäosus, et omad antikehi.
**see küsimus taandub risk/reward optimeerimise ülesandeks: kui 80% tõenäosusega on Sul antikehad, siis on arvatavasti haigestumise tõenäosus 20%, millest omakorda 10% võiks olla raskelt haigestumise tõenäosus. Seega risk raskelt haigestuda selle teadmise alusel 0,2*0,1= 0,02. Aktiivselt haigestunuid (nakkuskandjaid) on Sinuga kokku puutuvas seltskonnas näit. 2%, seega risk raskelt haigestuda 0,02*0,02=0,0004. Nüüd, soovid minna sõpradele külla:
Risk raskelt haigestuda 0,0004, hinnang sellele üritusele 0,9 (kus 1 on max rahulolu); kui ei lähe sellele ürituslee on Sinu poolt subjektiivselt tunentatud hinnang rahulolule 0,2; kui raskelt haigestud, on rahulolu 0.
A) lähen üritusele:
jään raskelt haigeks: 0,0004*0 = 0
ei jää raskelt haigeks: 0,9996*0,9 = 0,89964
Summaarne väärtus sellisele otsusele:0+0,89964 = 0,89964
B) ei lähe üritusele
jään raskelt haigeks: tõenäosus on 0, kuna kontakte pole 0*0 = 0
ei jää raskelt haigeks: tõenäosus on 1, hinnang mõnule 0,2 ehk 1*0,2 = 0,2
Summaarne väärtus sellele otsusele: 0+0,2 = 0,2
Järeldus: summaarne väärtus eri otsuste korral 0,2<0,89964, järelikult lähen üritusele
-----
võiks proovida küsida labori käest vastust küsimusele: kui suur on tõenäosus, et mul on antikehad on olemas?
selmet küsida: kas mul on antikehad olemas?
Kui labor ei oska sellele küsimusele vastata, siis tuleks küsida:
1) milline on selle testi sensitiivsus ja spetsiiifilisus (protsentides)
testitulemuses antud tiitri väärtuse korral (see on erinev erinevate tiirti väärtuste korral!)
2) kui suur on läbi põdenute (s.t. antikehi omavate) inimeste osakaal minuga sarnaste inimeste grupis (s.t. samas populatsioonis)
siis sealt edasi saad Sa välja arvutada antikehade esinemise tõenäosuse ise, vastavalt Bayes'i teoreemile.