[轉錄] 陳建仁＜失真的調查：從假陽性個案談起＞

看板HatePolitics作者Pietro (☞金肅πετροσ懂「s)時間3年前 (2020/08/21 10:18)推噓20(22推 2噓 43→)

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1.轉錄標題︰若為他板文章可免填請寫名稱失真的調查：從假陽性個案談起 1.轉錄網址︰ ※超過一行請縮址，若為他板文章可免填※ https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=3213303572083776&id=937931539621002 2.轉錄來源︰ ※超過一行請縮址，若為他板文章可免填※ 陳建仁臉書 3.轉錄內容︰ ※請完整轉載原文請勿修改內文與編排※ 失真的調查：從假陽性個案談起最近，彰化縣展開了COVID-19的血清流行病學調查，以瞭解縣民感染COVID-19的盛行率。該調查採集受檢個案的血液檢體，進行COVID-19抗體的檢驗，判定每名個案是否陽性，來估計彰化縣民的抗體陽性盛行率。但是，血清流行病學調查的正確性，決定於（1）檢驗方法的敏感度和特異度，（2）檢驗抗體陽性的盛行率，(3)受檢個案的代表性。檢驗方法的敏感度(sensitivity)是指真正得到感染的人，有多少百分比呈現陽性；s 特異度(specificity)是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陰性。假陽性率是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陽性，也就是1-specificity。假陰性率是指真正得到感染的人，有多少百分比呈現陰性，也就是1-sensitivity。血清流行病學調查所得到的檢測陽性盛行率，受到真正陽性率的高低，以及敏感度和特異度的高低的影響。一般而言，敏感度越低、特異度越低、盛行率越低，調查估計出來的檢測盛行率也越嚴重失真！我們舉例檢測五萬人的調查來看，如表1所示，如果敏感度和特異度都是99%，在每萬人盛行率分別是1，10，100的三種狀況下，真正感染人數分別是5，50，500人；真正未感染人數分別是49995，49950，49500人。由於敏感度是99%，所以在三種狀況下，真正感染檢測呈陽性人數分別是5，50，495人。由於特異度是99%，也就是真正未感染的人會有1%呈假陽性，所以在三種狀況下，假陽性人數分別是500，500，495人。因此，利用陽性人數(無法分辨真假)來估計三種狀況下每萬人檢測盛行率，分別是 101， 110，198。也就是說，檢測盛行率高估倍數(g欄)竟高達到101倍，11倍，2倍。換句話說，盛行率越低，錯誤高估盛行率的失真現象越嚴重！另外，如表2所示，如果真正盛行率是千分之１，敏感度是99%，在檢驗特異度分別是90%，99%，99.9%的三種狀況下，檢測真陽性人數都是50人；但是檢測假陽性人數分別是4995，500，50人。因此這三種狀況下的每萬人檢測盛行率，分別1009，110 ，20換句話說，檢測盛行率高估倍數也高達到101，11倍，2倍。換句話說，特異度越低，錯誤高估盛行率的失真現象越嚴重！從以上的例子可以看出，盛行率調查研究的特異度越低或真正盛行率越低，檢測盛行率也就越容易被高估，也越會失真！雖然研究者可以利用敏感度和特異度來進行調整，推算出真正盛行率［真正盛行率＝（檢測盛行率＋特異度－１）／（敏感度＋特異度－１）］！但是，除非利用更特異的方法再做確認，否則調查者必須告訴每個陽性個案，他真正感染的機率只有50%，10%或1%！同樣的，在入境旅客的抗原篩檢策略上，如果盛行率相當低而特異度無法提升到非常高的情況下，進行普篩而非精篩，也需要注意假陽性的問題！ https://i.imgur.com/orzfZ4q.jpg

https://i.imgur.com/Dd5A0ZR.jpg

4.附註、心得、想法︰原來患者占受檢驗人口比例的專有名詞是盛行率 …… 聖騎士你要寫文章也注意一下我們無知草民詞彙量啊！簡單來說，真患者越少或是偽陽性越高。患者的數量越容易被高估。偽陽可以用多種試劑來避免，然而彰化這次萬人驗抗體只有單一試劑。盛行率……基本上就蓋牌臆測者相信有超多吧？ ----- Sent from JPTT on my Samsung SM-A217F. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.12.82.111 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/HatePolitics/M.1597976315.A.AD5.html

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goldenfire

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platinum500a

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