Calculadora de probabilidade pós-teste

Toda probabilidade de entrada precisa ficar no intervalo fechado de zero a um; valores fora dessa faixa falham com invalid_input em vez de serem recortados em silêncio. Chamadas de API bem-sucedidas custam US$ 0,002.

Contrato de entrada, forma da resposta e probabilidades rejeitadas

Checagem clássica: probabilidade pré-teste 0.01, sensibilidade 0.9, especificidade 0.95 e um resultado positivo produzem uma probabilidade pós-teste de cerca de 0.154, o aviso de sala de que um rastreamento com 90% de sensibilidade e 95% de especificidade mal eleva uma prevalência de 1% para a faixa de 15%. Validação com falha não é cobrada. Envie um corpo JSON com quatro campos obrigatórios. O campo pretest_probability é a chance pré-teste de doença no intervalo fechado de zero a um; os apelidos pre_test_probability, pretest, prevalence, prior e p são aceitos. O campo sensitivity é a taxa de verdadeiro positivo no mesmo intervalo; os apelidos sens, true_positive_rate e tpr mapeiam para ele. O campo specificity é a taxa de verdadeiro negativo; os apelidos spec, true_negative_rate e tnr funcionam de forma intercambiável. O campo test_result precisa ser o valor de enumeração positive ou negative; os apelidos result e outcome são aceitos, assim como atalhos de sala como pos, neg, plus e minus. Cada probabilidade pode chegar como número JSON ou como string decimal aparada, inclusive notação científica para prevalências minúsculas. Campos ausentes, strings vazias, valores não finitos e qualquer número fora do intervalo unitário falham com invalid_input nomeando o campo — uma probabilidade de 1.5 ou de −0.05 é rejeitada em vez de recortada, para que um percentual que ninguém dividiu por cem não vire um posterior sem sentido em silêncio. No sucesso o corpo ecoa as três probabilidades normalizadas e o test_result canônico, devolve post_test_probability arredondado a doze casas decimais para goldens estáveis, inclui likelihood_ratio quando essa razão é finita e reescreve a identidade diagnóstica de Bayes em formula. O preço é um US$ 0,002 fixo por solicitação bem-sucedida com unidade item.

Onde uma calculadora de probabilidade pós-teste se paga

Cursos de medicina baseada em evidências usam uma calculadora de probabilidade pós-teste para que quem aprende veja como a prevalência, e não só a acurácia anunciada, conduz a chance de doença após um rastreamento. Não confunda esta página com uma de teorema de Bayes geral que recebe uma taxa de falso positivo e nenhum resultado observado, nem com uma de valor preditivo positivo que nunca trata um ensaio negativo: aqui a intenção de busca é o posterior clínico após um resultado diagnóstico conhecido. Mantenha as solicitações pequenas, fixe o posterior arredondado nos testes e você terá probabilidades pós-teste reproduzíveis para tarefas, plugins de LMS e workers de borda sem montar infraestrutura de álgebra simbólica própria. Sempre converta porcentagens para o intervalo unitário antes de chamar, e trate a razão de verossimilhança devolvida como legenda ao lado da probabilidade para que o leitor veja o multiplicador de chances e a chance final de doença. Plataformas de tutoria e geradores de provas precisam de um oráculo determinístico que marque como invalid_input um percentual digitado como noventa em vez de 0.9, em vez de devolver em silêncio um posterior que nenhum espaço de probabilidade pode realizar. Notas de programas de rastreamento e clubes de revista costumam citar o posterior após uma mamografia, uma troponina ou um antígeno rápido positivos a partir da sensibilidade, da especificidade e da prevalência local publicadas; chamar um endpoint parse pequeno evita puxar um pacote estatístico completo por quatro números. Como a implementação é parse de nível A, cada chamada bem-sucedida custa o US$ 0,002 publicado, sem tokens de modelo e sem rede de saída.