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Likelihood Ratio Calculator

The Likelihood Ratio Calculator computes positive likelihood ratio (LR+) and negative likelihood ratio (LR-) from a diagnostic test's sensitivity and specificity. Evaluate how much a test result shifts the probability of disease for evidence-based clinical decisions.

Likelihood Ratio Calculator — Visualização de Proporção em Tempo Real

Sensitivity (%)

Specificity (%)

Likelihood Ratios

—

⚖️

Proportion Solver

A : B = C : D — Enter any 3 values

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Results

Visual ratio breakdown

Solved Proportion

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Simplified

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Percentages

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Decimal

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Fraction

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Visual Ratio

Part A: —

Part B: —

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Ratio Simplifier

Reduce any ratio to its simplest form

Value A

Value B

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Simplified Result

Reduced to lowest terms

Simplified Ratio

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GCD Used

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Percentages

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Decimal Ratio

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Fraction

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Visual Ratio

Part A: —

Part B: —

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Ratio Scaler

Multiply a ratio by a scale factor

Value A

Value B

Scale Factor

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Scaled Result

Ratio after scaling

Scaled Ratio

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Original

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Factor

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Percentages

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Simplified

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Visual Ratio

🕐 Recent Calculations

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What is a Likelihood Ratio?

A likelihood ratio quantifies how much a test result changes the probability of having a condition. The positive likelihood ratio (LR+) measures how much a positive test increases disease probability. The negative likelihood ratio (LR-) measures how much a negative test decreases it. LR+ above 10 or LR- below 0.1 are considered strong evidence.

Likelihood ratios combine sensitivity and specificity into a single metric that is independent of disease prevalence. Clinicians use LRs with pre-test probability (Bayesian reasoning) to calculate post-test probability, making them more useful than sensitivity/specificity alone for clinical decision-making.

Fórmulas e Equações Utilizadas

Esta Likelihood Ratio Calculator usa 5 equações principais:

1 Positive Likelihood Ratio ▼

LR+ = Sensitivity / (1 - Specificity)

Sensitivity 95%, Specificity 90%: LR+ = 0.95 / (1 - 0.90) = 0.95 / 0.10 = 9.5.

2 Negative Likelihood Ratio ▼

LR- = (1 - Sensitivity) / Specificity

Sensitivity 95%, Specificity 90%: LR- = (1-0.95) / 0.90 = 0.05 / 0.90 = 0.056.

3 Post-Test Odds (Fagan Nomogram) ▼

Post-Test Odds = Pre-Test Odds × Likelihood Ratio

Pre-test probability 20% → odds = 0.25. LR+ = 9.5 → Post-test odds = 0.25 × 9.5 = 2.375 → probability = 70.4%.

Como Usar esta Calculadora

Para usar esta Calculadora de Proporção, siga 3 passos:

Insira os Valores

Digite os valores conhecidos nos campos de entrada. Deixe um campo vazio — esse é o valor desconhecido que a Calculadora de Proporção irá resolver.

Escolha o Modo

Selecione o modo de proporção — Resolver, Simplificar ou Redimensionar. Cada modo aplica equações diferentes aos seus valores de entrada.

Obtenha os Resultados

Clique em Calcular. A tela de resultados exibe a resposta com uma barra de proporção visual, um gráfico de pizza e um detalhamento da solução passo a passo.

Problemas de Exemplo e Soluções Passo a Passo

Aqui estão 3 problemas de exemplo com soluções passo a passo usando esta Calculadora de Proporção:

Entrada 1 Test with 90% sensitivity, 85% specificity

1 LR+ = 0.90 / (1-0.85) = 0.90/0.15 = 6.0

2 LR- = (1-0.90) / 0.85 = 0.10/0.85 = 0.118

3 LR+ of 6.0: moderate evidence for disease when positive

4 LR- of 0.12: moderate evidence against disease when negative

✓ LR+ = 6.0, LR- = 0.12 — moderately useful test

Entrada 2 Calculate post-test probability

1 Pre-test probability: 30% → odds = 0.30/0.70 = 0.429

2 Test positive, LR+ = 10

3 Post-test odds = 0.429 × 10 = 4.29

4 Post-test probability = 4.29/(1+4.29) = 81.1%

✓ Positive test raises probability from 30% to 81%

Entrada 3 Highly sensitive test: 99% sensitivity, 50% specificity

1 LR+ = 0.99 / 0.50 = 1.98 (weak positive evidence)

2 LR- = 0.01 / 0.50 = 0.02 (very strong negative evidence)

3 A negative result almost rules out disease

4 A positive result barely changes probability

✓ LR+ = 2.0 (weak), LR- = 0.02 (excellent rule-out)

Perguntas Frequentes

What is a good likelihood ratio? ▼

LR+ > 10 is strong evidence for disease. LR+ 5-10 is moderate. LR+ 2-5 is weak. LR- < 0.1 strongly rules out disease. LR- 0.1-0.2 is moderate. LR values near 1.0 provide no useful information.

Why are likelihood ratios better than sensitivity/specificity? ▼

LRs combine both metrics into a single number and are independent of disease prevalence. They can be applied directly to individual patients using pre-test probability. Sensitivity and specificity are prevalence-independent but don't directly give post-test probability.

How do I use the Fagan nomogram? ▼

Draw a line from your pre-test probability (left axis) through the likelihood ratio (middle axis) to find the post-test probability (right axis). This visual tool quickly converts LRs into clinically useful probability changes.

Can likelihood ratios be used for multi-level test results? ▼

Yes. Interval likelihood ratios can be calculated for different result ranges (e.g., low, moderate, high values) rather than just positive/negative. Each interval has its own LR for more nuanced interpretation.

What is pre-test probability? ▼

Pre-test probability is your estimated chance of disease before conducting the test, based on prevalence, symptoms, and clinical judgment. It's the starting point for Bayesian reasoning with likelihood ratios.

Saiba Mais Sobre Razões

O que é uma razão?

Uma razão é uma comparação entre duas ou mais quantidades que indica o tamanho relativo de uma em relação à outra. Escrita como A : B, significa 'para cada A unidades da primeira quantidade, há B unidades da segunda'. Por exemplo, uma razão de 3 : 4 significa que para cada 3 partes de A, há 4 partes de B. As razões são usadas na culinária, construção, finanças, ciências e no dia a dia.

Como resolvo uma proporção?

Uma proporção é uma equação que indica que duas razões são iguais: A : B = C : D. Para encontrar um valor ausente, utiliza-se a multiplicação cruzada. Se D for desconhecido: D = (B × C) / A. Isso funciona porque, em razões iguais, os produtos cruzados são sempre iguais: A × D = B × C. Nossa Calculadora de Proporção faz isso automaticamente — basta digitar 3 valores para encontrar o quarto.

Como simplifico uma razão?

Para simplificar uma razão, encontre o Máximo Divisor Comum (MDC) de ambos os números e divida cada um deles por este divisor. Por exemplo, em 24 : 36, o MDC é 12. Assim, 24 ÷ 12 = 2 e 36 ÷ 12 = 3, resultando na razão simplificada de 2 : 3. Nosso simplificador calcula o MDC e reduz a razão automaticamente.

O que é redimensionamento de razão e quando é útil?

Redimensionar uma razão significa multiplicar ambas as partes pelo mesmo fator para gerar uma razão equivalente maior (ou menor). Por exemplo, redimensionar 2 : 5 por um fator de 3 resulta em 6 : 15. Isso é ideal para ajustar receitas (triplicar os ingredientes), na construção civil (escala de projetos), misturar soluções químicas ou em qualquer cenário onde é preciso manter a mesma proporção em outra escala.

Qual é a diferença entre razão e fração?

Uma razão A : B compara duas quantidades entre si (relação parte-parte), enquanto uma fração A/B costuma representar uma relação parte-todo. No entanto, toda razão pode ser representada como fração: 3 : 4 é o mesmo que 3/4 = 0.75. A diferença principal está no contexto de comparação das grandezas.