Re: [討論] 柯文哲在那邊吵快篩陽給藥有何居心?
基本的統計學原理
借用陳欽春教授的說明
「快篩陽性=確診,給藥? or 不給藥?」
~這是陳時中和柯文哲這二天隔空交火的話題。
到底誰是?誰非?其實,都對,但對的反面就
是他倆各自承擔的風險。換言之,陳時中和柯
文哲他們所站的角度是不同的,也在雙方在乎
的決策與風險剛好形成對立的論點。
我們用統計學的邏輯來解說。我們按照陳時中
所代表的中央指揮中心的角度,建立一個假設
檢定:(內容請看圖解)
https://i.imgur.com/T3x6s4F.jpg
虛無假設H0:快篩陽性=真確診~給藥
對立假設H1:快篩陽性≠真確診~不給藥
陳時中在乎「藥品資源不必要浪費」,
擔心「偽陽性用藥的醫療糾紛」;
柯文哲在乎「快篩陽性即投藥救人」,
擔心「延誤投藥所造成傷亡」。
說真的,決策品質只有高低,沒有對錯。
至於,哪種說法您能接受?日後再用選票決定
吧!
統計檢驗推論的出發點在於「出錯率」(真的!
反而不是「正確率」),這個出發點源自於實
驗室的新產品。
因此,在統計推論的機率理論上,所以在決定
研究結果是否為顯著差異之前,必須先預設一
個α值,或稱為「顯著水準」(level of
significant),也稱為第一類型錯誤(type
I error)。α值愈大,我們就愈容易找出顯
著差異,但我們犯錯(錯誤的結論)的機率就
愈高。比如說,當α預設為0.05時,所推論出
的顯著差異還是有5%的可能是沒有顯著差異;
因此,要是有家藥廠聲稱在0.05顯著水準下,
他們發展的新藥有顯著療效,但是這新藥還有
5%的錯誤機會,因此還是少服為妙。
https://i.imgur.com/bGq0KyM.png
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在型一誤差(偽陽)機率越高的前提下,陳時中保
守用藥的做法比較合適;
但是在型一誤差機率較低的前提下,柯文哲的作
法則較為合適
考慮下面兩點
1)北部人群的染疫盛行率
2)有症狀且快篩陽
這時候偽陽的機率是高是低,就 呵呵呵 了
其實我建議,可以再加一個條件讓 型一誤差
機率更低,那就是決定確診用藥前再做一次快
篩
比如說現在執行的很卡的診所PCR採檢,其實
直接改成將抗病毒藥物送至診所,再由診所幫
第一次快篩陽的民眾再做一次快篩,快篩陽性
即可以由診所出具證明後視同確診,應該會比
現在很麻煩的PCR採檢送驗快很多
然後針對高危險病患(高齡且具慢性病)直接給
予抗病毒藥物
--
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閱讀能力低下的可以再唸一次
比如說現在執行的很卡的診所PCR採檢,其實
直接改成將抗病毒藥物送至診所,再由診所幫
第一次快篩陽的民眾再做一次快篩,快篩陽性
即可以由診所出具證明後視同確診,應該會比
現在很麻煩的PCR採檢送驗快很多
然後針對高危險病患(高齡且具慢性病)直接給
予抗病毒藥物
※ 編輯: H2 (36.230.100.166 臺灣), 05/14/2022 16:01:52
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