舉個例子。假如你是剛進入心血管科的醫生，先在普通門診做1年，看了1000例患者，每例都開了某項檢查（敏感性90%，特異性90%），假設普通門診冠心病發病率為10%，那麼這1年你將檢出真正冠心病患者90例，漏診10例，排除冠心病810例，假陽性90例。那麼，這項檢查陽性預測值是50%，陰性預測值99%，雖然你可以放心讓檢查陰性者回家，但陽性結果中僅50%真正患冠心病。這項檢查你信得過嗎？

　　第2年，你去心髒重症監護室（CCU），也給1000例患者開了這項檢查，但CCU中冠心病發病率為90%。那麼這1年你將檢出真正冠心病810例，漏診90例，排除90例，假陽性10例。那麼，這項檢查陽性預測值是99%，陰性預測值50%。現在你可以放心診斷出冠心病了，但結果陰性者你放心讓他們回家嗎？

　　第3年，在心內科門診，給1000例患者開這項檢查，心內科門診冠心病發病率是50%，因此這1年你將檢出真正冠心病450例，漏診50例，排除450例，假陽性50例。這項檢查陽性預測值將是90%，陰性預測值90%。終於數值不錯了，你對診斷也放心很多了。

這個現象叫貝葉斯（Bayes）定理。說明什麼？給一例患者開檢查不取決於其敏感性或特異性，而是取決於醫生判斷該檢查是否適用該患者，這就是驗前概率（PTP）。在冠心病無創評估中，對PTP的評估非常重要。如果是低PTP，由於檢查評估的陰性預測值在這部分患者非常高，因此可對其進行運動平板心電圖等價格較低廉的常規項目進行篩查；而對於高PTP者，由於評估方法對其陽性預測值很高，這部分人群適合直接行冠脈造影等手段；而對於中低度PTP者，負荷試驗進行功能評估將是很好的選擇，而中高PTP者，可適當選擇冠脈CTA或直接冠脈造影進行評估。

表 驗前概率的計算方法[ 來自ACC/美國心髒學會（AHA）穩定性缺血性心髒病指南]

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