Để khắc phục sự phụ thuộc của các giá trị tiên đoán (predictive values) vào tỷ lệ hiện mắc, tỷ số khả dĩ (Likelihood Ratio - LR) được sử dụng như một chỉ số ưu việt và mạnh mẽ hơn. LR là một công cụ thống kê lâm sàng quan trọng, tích hợp thông tin từ cả độ nhạy và độ đặc hiệu của một xét nghiệm thành một trị số duy nhất, phản ánh mức độ hiệu quả của xét nghiệm trong việc thay đổi xác suất trước xét nghiệm (pre-test probability) của bệnh [557.txt].

2.1. Định nghĩa và Ưu điểm

•    Định nghĩa: LR biểu thị tỷ số giữa khả năng xuất hiện một kết quả xét nghiệm nhất định (dương tính hoặc âm tính) ở người mắc bệnh và khả năng xuất hiện kết quả đó ở người không mắc bệnh.
•    Ưu điểm nổi bật: LR không phụ thuộc vào tỷ lệ hiện mắc của bệnh trong quần thể, do đó có tính khái quát hóa cao hơn và ổn định hơn so với các giá trị tiên đoán [557.txt]. Đặc tính này giúp LR trở thành công cụ lý tưởng để cập nhật xác suất chẩn đoán theo định lý Bayes (sẽ được trình bày chi tiết ở phần sau).

2.2. LR Dương tính (LR+)

•    Định nghĩa: LR+ phản ánh mức độ thay đổi của xác suất mắc bệnh sau khi có kết quả xét nghiệm dương tính [557.txt]. Chỉ số này được tính bằng tỷ số giữa khả năng một người mắc bệnh có kết quả xét nghiệm dương tính và khả năng một người không mắc bệnh cũng có kết quả dương tính.
•    Công thức: $LR+ = \frac{\text{Độ nhạy (Sensitivity)}}{1 - \text{Độ đặc hiệu (Specificity)}}$ [557.txt]
o    Công thức này tương đương với: $\frac{\text{Tỷ lệ dương tính thật (TPR)}}{\text{Tỷ lệ dương tính giả (FPR)}}$
•    Ý nghĩa: Trị số LR+ càng lớn hơn 1 thì kết quả xét nghiệm dương tính càng ủng hộ mạnh mẽ cho chẩn đoán xác định [557.txt, carolin 4.txt].
o    Ví dụ: Một xét nghiệm có LR+ = 25 nghĩa là một người mắc bệnh có khả năng nhận kết quả dương tính cao gấp 25 lần so với người không mắc bệnh. Do đó, kết quả dương tính này sẽ làm tăng đáng kể xác suất mắc bệnh sau xét nghiệm (xác suất hậu nghiệm).

2.3. LR Âm tính (LR-)

•    Định nghĩa: LR- phản ánh mức độ thay đổi của xác suất mắc bệnh sau khi có kết quả xét nghiệm âm tính [557.txt]. Chỉ số này được tính bằng tỷ số giữa khả năng một người mắc bệnh có kết quả xét nghiệm âm tính và khả năng một người không mắc bệnh cũng có kết quả âm tính.
•    Công thức: $LR- = \frac{1 - \text{Độ nhạy (Sensitivity)}}{\text{Độ đặc hiệu (Specificity)}}$ [557.txt]
o    Công thức này tương đương với: $\frac{\text{Tỷ lệ âm tính giả (FNR)}}{\text{Tỷ lệ âm tính thật (TNR)}}$
•    Ý nghĩa: Trị số LR- càng tiến dần về 0 (thường nhỏ hơn 1) thì kết quả xét nghiệm âm tính càng giúp loại trừ bệnh một cách mạnh mẽ [557.txt, carolin 4.txt].
o    Ví dụ: Một xét nghiệm có LR- = 0,1 nghĩa là một người mắc bệnh chỉ có khả năng nhận kết quả âm tính bằng 0,1 lần (10%) so với người không mắc bệnh. Do đó, kết quả âm tính này sẽ làm giảm đáng kể xác suất mắc bệnh sau xét nghiệm.

2.4. Ý nghĩa của LR trong diễn giải lâm sàng

•    LR = 1: Xét nghiệm không có giá trị chẩn đoán lâm sàng. Kết quả xét nghiệm không làm thay đổi xác suất mắc bệnh (xác suất trước xét nghiệm bằng xác suất sau xét nghiệm) [557.txt].
•    LR > 1: Kết quả xét nghiệm dương tính làm tăng xác suất mắc bệnh.
o    LR+ từ 2 đến 5: Làm tăng xác suất mắc bệnh ở mức độ nhỏ (giá trị chẩn đoán thấp).
o    LR+ từ 5 đến 10: Làm tăng xác suất mắc bệnh ở mức độ trung bình (giá trị chẩn đoán vừa phải).
o    LR+ > 10: Làm tăng xác suất mắc bệnh ở mức độ lớn (giá trị chẩn đoán cao) [557.txt].
•    LR < 1: Kết quả xét nghiệm âm tính làm giảm xác suất mắc bệnh.
o    LR- từ 0,2 đến 0,5: Làm giảm xác suất mắc bệnh ở mức độ nhỏ (giá trị loại trừ thấp).
o    LR- từ 0,1 đến 0,2: Làm giảm xác suất mắc bệnh ở mức độ trung bình (giá trị loại trừ vừa phải).
o    LR- < 0,1: Làm giảm xác suất mắc bệnh ở mức độ lớn (giá trị loại trừ cao) [557.txt].
LR là công cụ tối ưu để tích hợp thông tin lâm sàng mới vào quá trình biện luận xác suất, giúp chuyển đổi xác suất trước xét nghiệm (pre-test probability) thành xác suất sau xét nghiệm (post-test probability) một cách hiệu quả, đặc biệt khi kết hợp sử dụng biểu đồ Fagan (Fagan nomogram).