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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2020-08-21 12:46:21
看板 HatePolitics
作者 Pietro (☞金肅πετροσ懂「s)
標題 [轉錄] 陳建仁<失真的調查:從假陽性個案談起>
時間 Fri Aug 21 10:18:28 2020



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失真的調查:從假陽性個案談起
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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
[圖]

https://i.imgur.com/Dd5A0ZR.jpg
[圖]


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?




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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.12.82.111 (臺灣)
※ 文章代碼(AID): #1VFoxxhL (HatePolitics)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/HatePolitics/M.1597976315.A.AD5.html
goldenfire: 看不懂 太專業了1F 08/21 10:21
platinum500a: 他直接講陽性預測值 大家可能比較容易懂2F 08/21 10:21
stocktonty: 那麼多字普篩蓋牌仔懶得看啦 說你蓋牌就是蓋牌3F 08/21 10:21
Drkate: 聖騎士的文章是給專業人士看的4F 08/21 10:21
platinum500a: 我只想知道驗出陽性 通常幾趴是真正得病的5F 08/21 10:24
※ 編輯: Pietro (101.12.82.111 臺灣), 08/21/2020 10:25:25
igarasiyui: 要找真正得病的就是二採三採阿...6F 08/21 10:25
igarasiyui: 但普篩麻煩的就是你一篩陽通常就直接隔離不會二採了
daleptt: R0值學完 換盛行率 另類科普教育8F 08/21 10:26
lazycat5: 非理工碩士,這篇大多看不懂9F 08/21 10:26
peterturtle: 偽陽性真陽性的比例直接取決於多少人中標10F 08/21 10:26
tim0922: 恩....跟我想的一樣(?)11F 08/21 10:26
Drkate: 一採陰也不會反覆採,丟回社區很危險12F 08/21 10:27
vacuesen: 現在也不知道盛行率到底多少13F 08/21 10:29
peterturtle: 其實根本沒那麼難懂,如果完全沒人感染偽陽性機率就14F 08/21 10:29
peterturtle: 是100%,所有人都感染偽陽性就是0%,因此感染的人越
peterturtle: 多偽陽性占陽性的比例越大
silentence: 推薦你們去看流行病學的書  這些只是數學而已==17F 08/21 10:29
silentence: 不想看的幫你們結論 盛行率越低  檢測陽性的結果
silentence: 裡面 真正的患者比例越低
eric999: 聖墓騎士出手了。20F 08/21 10:31
silentence: 加上大規模篩檢  你會在低盛行率的情況下消耗無謂的21F 08/21 10:32
silentence: 資源來不斷排除陽性結果卻非患者
silentence: 另外一個  篩檢方法的特異性也會干擾結果的可靠度
ericisfish: 聖騎士24F 08/21 10:34
silentence: 特異性越低  越會高估陽性結果   一樣陷入無謂的25F 08/21 10:35
silentence: 排除和疫調地獄
silentence: 現在就找特定症狀下去篩 當然覺得陽性為患者的機率
silentence: 高好嗎
silentence: 亂槍打鳥的話 就一個0/1400 還是1/1400的擺在那
silentence: 這還是居家檢疫隔離的抽樣哦
silentence: 母體再擴大到台灣的一般群眾 機率應該還是這麼好笑
crossmyheart: 聖騎的法典是寫給地方糞騎看的 叫他們不要亂搞32F 08/21 10:39
zaqw641125: 這篇需要一點統計底子 一般人要看懂有點難...33F 08/21 10:43
silentence: 學公衛的怎可能不知道這些XD 惡意亂搞而已34F 08/21 10:44
silentence: 一般人當然很難想像檢測為何有時會失真zz
CavendishJr: 重點是彰化也不是隨機驗,都是挑高風險族群,也把確36F 08/21 10:51
CavendishJr: 診者也納進去,哪個國家驗抗體會連已經被確診的人一
CavendishJr: 起驗去算進比例....
jawbone: 不然要怎麼騙4%仔上勾39F 08/21 10:52
thegame09305: 聖騎士現在在幹嘛,回中研院?40F 08/21 10:54
edwin5571832: 他已經盡量寫白話啦 不過我論文寫財務統計的也沒辦41F 08/21 10:55
edwin5571832: 法一下子看懂XD
hahaha021225: 看不懂43F 08/21 10:56
jyekid: 文中好像沒提到盛行率定義44F 08/21 11:02
silentence: 盛行率就推估來的啊~45F 08/21 11:03
silentence: 醫護群沒抽到  高風險群沒抽到 大型活動+旅遊擁塞
silentence: 也沒有 回撈不明重症也沒有
Pietro: 我是看到「盛行率」,這個陌生名詞。才跑去Google的。48F 08/21 11:04
silentence: 盛行率會高嗎XD49F 08/21 11:04
silentence: 現在就一群人質疑你盛行率估計錯誤 蓋牌隱匿 想靠
silentence: 先靠驗無症狀來挑戰
urchinchuang: 推52F 08/21 11:18
bloodyiris: 我只覺得普篩仔臉已經化膿了53F 08/21 11:34
greedypeople: 他已經盡量寫給小學生看得懂了吧54F 08/21 11:36
webberhan: 推55F 08/21 11:47
rockroddick: 如果你的篩劑99%測得準,實際感染人數佔越少,測到56F 08/21 11:49
rockroddick: 空包彈越多
silentence: 有人說 不驗會漏掉該怎麼辦  馬的是都沒其防疫58F 08/21 12:06
silentence: 策略 整天只會喊驗?
silentence: *沒其他

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