Re: [政治] 女保全染疫「1住戶發燒採檢」 社區204人
: 講白點,你這理論是建立在2300萬人都驗的情況下,
: 但政府現在連海龜跟社區全體,不足兩萬人的母數都不驗,只能說明一個事實,
: 台灣的負壓房連兩萬人的5%偽陽都負擔不起
:
: 台灣政府一直沾沾自喜口罩好多可以拿出去送
: 台灣還有600億跟可能的破兆紓困金
: 大家別怕都有錢好棒棒!
:
: 可是最根本的,重建sars時期的負壓病房數呢?
: 建立一個以防萬一的大量隔離中心呢?
: 建立完善的醫護輪班制度、提早準備好補班人力,以防疫情大爆發時人力不足的問題呢?
: 萬一,最後需要封城時,台灣已經比武漢準備得更充足了嗎?
:
: 口罩口罩口罩
: 炫耀完了沒?
: 政府要做事了沒???
:
: 再次要說,sars時期和平院區作法粗糙,造成無辜傷亡,卻有效遏止病毒擴散。
: 現在政府因噎廢食,面對防堵疫情無積極作為,
: 政策反覆,一個社區388個檢體都要靠x個偽陽數理論
:
: 明明篩了也是要居家隔離,明明就算偽陽也要居家隔離,講得好像不篩就沒有錯誤、不篩
: 那些居民就很安心、不篩病毒就會自動只附著在被篩的七個人身上
: 這不是愚民,什麼是愚民?
: 你這篇文章還故意用2300萬這個最高母數來講x,還好意思說不是來護航的
:
: 如果388個人 政府都怕誤篩而選擇不去揭牌
: 我們真的應該害怕
:
: 政府至今把錢都花在哪?
你好像沒注意到一件事,我一開始先把台灣的確診病例灌水10倍了
而且還設了一個超級低的偽陽性機率,還是算出11%的陽性反機率
會拿2300萬當分母除了是要嗆那些嚷著要全面普檢的人外
也只是要拿個大家熟悉的數字來算
但是條件機率看的是機率,不是總數
之前本土案例在追蹤接觸史時,每次都是幾十人上百人追蹤,結果揪出1到2個病患
我們就假設因為住同社區,社區有百分之一的人被感染,就4人吧
前測機率0.01
然後感謝 過分無限 提供的資料
: 噓 OverInfinity: BelkanWar的偽陰性陽性準確率是假設,事實上台灣的 04/05 09:24
: → OverInfinity: 檢測準確率只有衛福部知道且大概比0.1%高很多。以 04/05 09:24
: → OverInfinity: 武漢的研究為例,偽陽性可高達11%偽陰性30%。 04/05 09:24
: → OverInfinity: https://i.imgur.com/BmkKqdb.png
04/05 09:24
: → OverInfinity: 台灣現在就是用RT-PCR檢測 專家算的數據絕對比你準 04/05 09:25
我們來設個合理的偽陽性機率 0.07
算出來的陽性反機率是 4 / (384 * 0.07 + 4) = 0.129
意思是說你就算檢測為陽性,仍只有約13%的機率真的得病
有大約27人的偽陽性存在
這種散彈槍式的篩檢除了浪費資源和造成恐慌外到底有什麼作用?
所以現在確診一定有加上其他診療手段
CT呀,超音波或X光什麼的
這就得花費更昂貴的檢測資源
阿這一切為了什麼? 就讓你安心? 資源是這樣用的嗎?
喊著反正檢驗能量還很夠為什麼不全部用完,我猜你大概是月光族吧
接著又有鄉民會問為什麼不封鎖社區?
我相信這邊大部分鄉民都住過社區啦
你見面最多的大概就是搭電梯時遇到樓上樓下那幾戶
其他棟的一起住個10年也不認識,接觸頻率是以月來計算的
這些人就算和女保全同一社區
全大部分的人在罹病風險上和一般人是沒有太大差別的
CDC已經把最緊密接觸的人都抓去檢驗了,我們何不等待檢驗結果出來
如果裡面一堆確診,再討論整個社區全檢和全部隔離等措施?
我們現在舒舒服服的享受自己的假期,生活還不算有太大改變
等等戰完還能去樓下買份午餐
就是託CDC冷靜的檢疫手段的福
不然所有過往本土感染案例都做社區封鎖,受影響的人會暴增千倍
對,有一絲風險的全部關起來你或許會比較安心
但沒有任何安全措施是不用考量成本的
CDC過往已經實施了許多大膽的措施
若真的有用,或真的有必要,不管社區封鎖還是社區全檢,還是海龜全檢
他們一定都會實施
但我們沒有全部的資訊,沒有檢驗可靠度數據,沒有剩餘預算或耗材剩餘數量的資料
在這邊謾罵批評CDC顢頇,方向錯誤
就是民粹
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.162.224.96 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1586059422.A.21A.html
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盲信和理性有很大的差距,我都把數據算出來了,你要不要自己算算看
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把最有可能的7個人抓去驗了不是抽檢是什麼?
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陽性反機率 = 真陽性 / 所有陽性
= 真陽性 / (偽陽性 + 真陽性)
= 真陽性 / (健康人數 * 偽陽性機率 + 真陽性)
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偽陽性機率就是原本該是陰性的人被驗出陽性的機率
原本該是陰性的人是誰? 健康的人呀
所以偽陽性人數就是原本健康的人被驗出陽性的人數呀
影片給你看,有算式有動畫,英文應該聽得懂吧
https://www.youtube.com/watch?v=R13BD8qKeTg&t=564s
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條件機率在這邊是當作你開上帝視角,知道誰真的得病,誰真的沒得病的狀況下算的
所以反機率的分子是"真的得病的人數",分母是你檢測出來全部的陽性人數
影片不要,那網頁總可以吧,再不要你就自己google吧
http://scimonth.blogspot.com/2016/12/blog-post_11.html
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那英文應該是BeyondInfiniity吧 XDD
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這叫貝氏定理,條件機率裡面一個很重要的領域,基礎統計學課本一定會提到
不是我或政府發明的
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現在就不是光PCR篩檢,還要搭配X光確認才會確診
所以才說多篩就是多消耗很多資源
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偽陽性問題在前測機率高的狀況下問題不嚴重
算式你可以看我差點被噓爆的另一篇文,或者自己算一下
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1586031884.A.462.html
前測機率要高,就是要找風險最高的來篩,譬如密切接觸的人,或者有疑似症狀的人
如果提高前測機率,篩出陽性可以有很高的信心認定為確診
※ 編輯: BelkanWar (1.162.224.96 臺灣), 04/05/2020 13:31:48
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