Re: [新聞]台灣為何不普篩?專家曝恐怖下場:會醫療自爆
這篇其實是個迷思
也是為什麼中國的做法在大盛行時更合理:
1.加入ct肺部影像變化,和pcr陽性一起
來判斷確診
舉個例子
就是明顯你肺部受損 呼吸不上來了
pcr卻判斷陰性
中國確診標準這時就是確診了
而不是僅僅pcr為唯一標準
2.無症狀pcr陽性不算確診,僅隔離14天
醫學觀察
有症狀再確診,無症狀就釋放回家。
一定有人問,你在反串嗎?
白癡都看的出來,這做法明顯不合理,
無症狀但真陽性的人怎麼辦?
14天隔離後仍有傳染性怎麼辦?
但大盛行後如果不這麼做
一起納入確診,就是更多的幾倍甚至
更多的偽陽性一起納入確診,
佔用醫療資源和檢疫資源,
造成更崩潰更嚴重,
中國的做法是這時不用佔用負壓隔離病房,
僅僅隔離,繼續觀察病情變化,
有症狀再確診,無症狀就釋放回家。
這種做法是用疫情回溯作為補充手段
就是無症狀但真陽性如果回去傳染給他人
,他人有症狀了,就醫後確診,再疫情調查,
把最初那個無症狀但真陽性找回來,
是有漏洞,就是這個人這期間傳染給他人
的疫調有時並不完美,仍有漏洞,
也許仍有無症狀但真陽性繼續存在,
但就像這篇所說,重症在10~20%,一旦
傳染足夠多,例如超過10人或更多,
重症一定會去就醫,這樣再疫調,
回溯找出當初的那個人和相關的人
不完美,但大盛行,醫療資源緊缺時,
就是相對合理的做法。
※ 引述 《EBVirus (洨洨積極哥)》 之銘言:
:
: https://imgur.com/vxPbMRl

:
: 盛行率prevalance,也就是p = (a+b)/(a+b+c+d)
: 敏感度sensitivity, sen= a/(a+b)
: 特異度specificity, spe= d/(c+d)
: 陽性預測值, PPV = a/(a+c)
: 陰性預測值, NPV = d/(b+d)
:
: 這裡面我們要看的主要就是陽性預測值
: 也就是檢查出來為陽性裡面,真的有病的比率
:
: 所以
:
: 陽性預測值(PPV)= p*sen / [p*sen+(1-p)*(1-spe)]
:
: => PPV和 盛行率成正比
:
: 結論:
: 當盛行率(prevalance)不高時
: 會影響到檢驗工具的陽性預測值(PPV)跟著下降
: 而且,偽陽性(false positive)也會跟著上升
--
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