你需要自己買快篩試劑嗎?
今天我不談法規的問題
我今天想來談談從科學的角度出發你到底需不需要
董老師這篇文章寫的很棒
淺顯易懂
有學過生物統計學的來複習一下吧
沒有學過的大家也可以來看看熱鬧
特別徵詢過老師的同意
將原文轉載至此
但為了希望讓更多的人看到所以我不直接用分享的而做轉載
請多包涵
原文在此👇👇👇
https://www.facebook.com/100002089426441/posts/4082960111783596/?d=n
先說我自己想告訴你的話吧👇👇👇
我現在不建議一般人自行買來篩檢
尤其你自己是沒有症狀無接觸史或在低風險的區域
有可能你是為了買安心結果出來嚇死你自己反而必須去篩檢站做確認人擠人反而增加感染的風險
而且
你自己採檢我怎麼知道你採檢的方式對不對?
如果你真的有感染結果沒有正確採檢到你會不會很想吐?
如果你採檢結果是沒有的因此讓你喪失戒心很高興的到處趴趴走這不會比較好畢竟你這時候沒有中但是下1秒沒做好防護隨時還是都可能被感染
防疫的作為隨時都會因為狀況不同而隨時改變
但在現階段你自己買來採檢只是為了求心安我覺得真的不適合啦
當然接下來如果狀況有變化我會再隨時跟大家聊聊
簡單口語化再說明一下👇👇👇
如果
你是在高盛行率的地方
這確實是一個很好用的工具
如果你是在低盛行率的地方
10個快篩驗出來陽性結果只有大概三個是真的感染
看到這種結果你可能會想罵髒話
但這就是科學
如果你手上沒有其他確診工具
無誠勿試
但話又說回來
也沒有哪一種確診工具是百分之百準確的
即便目前的黃金標準(golden standard)RT-PCR也是如此
這個輪迴繼續存在
所以真的拜託大家不要聽到普篩就高潮
這絕對不該是政治問題
這是科學問題
誰再來跟我鬼吵這個或是帶風向說也說不聽的我一定不會跟你客氣
再說一次
沒有什麼東西是絕對的好與壞
都要看你怎麼用在什麼時候用
之前就說過了
電擊棒很屌吧
但你會想要隨便用電擊棒打小孩嗎
(先說我不打小孩的😌)
在適當的時間用適當的工具與方法
這是一種藝術
也是科學問題
人家麻豆穿Dolce & Gabbana西裝超帥我穿起來就是俗仔
就醬
原文在此👇❤️👇
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COVID-19快篩試劑為何不適用於低風險率地區?
我想很多人最近都會被"偽陽性"這個名詞搞得昏頭轉向,尤其是羅一鈞副署長說的"低風險地區偽陽性可能高達7成"。好吧! 我現在剛好煮好晚餐把我家那口子的嘴巴塞飽了,有點空閒,就來告訴大家這7成偽陽性是如何計算出來的。內容有點長,沒興趣的人請直接閃,我主要是要幫我的學生們(醫技系或醫學系)複習一下7月即將面臨的國考啦! 順便貼在FB哩。
只要是檢驗試劑我們一定都會討論到敏感度(sensitivity)和特異性(specificity)。至於臨床端比較重視的是陽性預測值(Positive Predictive Value,PPV)和陰性預測值(Negative Predictive Value,NPV)。這些名詞的定義及計算我整理在下面的第一張圖。所以大家要先清楚定義之後(尤其是陽性預測值PPV),我們再來估算"在低風險區做COVID-19快篩可能的偽陽性機率"。至於目前台灣的COVID-19快篩試劑有TFDA核准上市的廠商有3-4家。以寶齡富錦Vstrip最有名。當然試劑核准一定會經過實驗測試程序,包括多少個陽性檢體及陰性檢體,以估算出試劑的敏感度和特異性。但因為台灣一直沒有疫情發生,因此這些去年早已核准上市的快篩試劑事實上在台灣並無法用於真正的臨床檢體檢驗的評估。直到最近的台灣本土疫情爆發,PCR來不及檢驗,所以COVID-19快篩試劑就緊急派上用場了。至於這些不同廠牌的快篩試劑的準確度(包括特異性敏感度...),我相信CDC不久就會有評估報告了,今天就先別討論。
好吧!進入重點囉! 假如標示著特異性是98%的快篩試劑,意味著"沒有感染且檢驗陰性的機率是98%",也就是說這試劑的偽陽性是2%。但為何還會有羅副署長說的"在低危險區,COVID-19快篩有7成(70%)的偽陽性"呢。2%怎會變成70%呢? 應該很多人會一頭霧水,讓我算給你們看...
如第二張圖,羅副署長說的,假如COVID-19快篩試劑準確性(敏感度和特異性)是98%。(1)在高風險地區(例如萬華)假設盛行率是10%及(2)在低風險地區(例如宜蘭)假設盛行率是1%。現在(1)和(2)分別都有1000個人去做快篩,依照試劑98%的敏感度及98%特異性來計算。我們來算一下分別可能結果:
(1) 在高風險地區(例如萬華)假設盛行率是10%,表示這1000人中100人有感染900人沒感染
有感染(100人) 沒感染(900人)
檢驗陽性 a (98) c (18) a+c (116)
檢驗陰性 b (2) d (882) b+d
a=100x98%=98 b=100-98=2
d=900x98%=882 c=900-882=18
陽性預測值(PPV)=a/a+c=98/98+18=84.5%
=> 偽陽性=1-PPV=15.5%
=> 也就是說高危險區快篩是陽性的約有15%是偽陽性
(2)若在低風險地區(例如宜蘭)假設盛行率是1%,表示這1000個人中有10人有感染990人沒有感染
有感染(10人) 沒感染(990人)
檢驗陽性 a (9.8) c (19.8) a+c (29.6)
檢驗陰性 b (0.2) d (970.2) b+d
a=10x98%=9.8 b=10-9.8=0.2
d=990x98%=970.2 c=990-970.2=19.8
陽性預測值(PPV)=a/a+c=9.8/9.8+19.8=33.1%
=> 偽陽性=1-PPV=66.9%
=> 也就是說低危險區快篩是陽性的約有67%(近7成)是偽陽性
當然一個疫情在各地區的盛行率一定是要在整個疫情結束之後才可以較準確地統計出來。但由以上的計算希望可以幫大家解惑"為何COVID-19快篩試劑不適用於低風險率地區?"
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好的
各位新同學
我們有目錄
要發問前可以先找一下喔👇👇👇👇
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https://drsu.blog/2017/12/18/super-list/
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對了
有同學說我寫太多很難找
關於這點我很抱歉
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#日本入境的抗原快篩真陽性僅有73%?
今天的防疫記者會上,張上淳老師有提出前幾天我有提過的日本入境抗原快篩準確度的問題。現在來說清楚一些。
張P:連續看到日本抗原檢測陽性,後續5~7天再驗PCR是陰性的狀況。今天的三例有兩例在出境前有驗PCR陰性。
指揮中心已透過管道拿到日本抗原快篩檢測試劑說明書,內容提到被日本允許使用前的臨床試驗中,以此快篩檢測出的30例陽性個案,經由PCR核酸檢測僅22例陽性,有8個是陰性。代表 #檢測陽性是真陽性的機率只有73%左右,確實還有很高檢測陽性但不是真陽性的狀況。今日通報新的三例台灣出境前檢驗陰性,到日本卻檢出陽性,可能是偽陽性。
04b解讀:
1.張P說的臨床試驗是總共有325個臨床檢體,拿去做抗原快篩也去做PCR,以PCR當作診斷的黃金標準來看此檢查的準確度。結果如下,也請看圖:
敏感性(sensitivity): 91.4%(22/24 例)將有病者判定為陽性的比率
特異性(specificity): 97.3%(293/301 例)將健康者判定為陰性的比率
偽陽性(false positive rate):2.7% (8/301 例),將健康者判定為陽性的比率,1-特異性
偽陰性(false negative rate):8.6% (2/24 例),將有病者判定為陰性的比率,1-敏感性
陽性預測值(positive predictive value,PPV): 73.3%(22/30 例)判定為陽性中有病者的比率
陰性預測值(negative predictive value,NPV): 99.3%(293/295 例)判定為陰性中健康者的比率
每次遇到這個都很怕還給老師了,要查查書才確定自己沒算錯@@
2.張P今天提的是"檢測陽性是真陽性的機率只有73%左右"。就是上面所說的:陽性預測值PPV。但我們臨床上在描述一個檢驗的精確度通常會用的是敏感性還有特異性,因為這兩個數字不會變化。要提醒的是 #陽性預測值還有陰性預測值會隨著測試母群體的盛行率而有變化,在盛行率很低的時候,測出很多偽陽性,大於真的陽性,會讓你的陽性預測值變低。在盛行率很高的時候,陽性預測值會變高。
3.這325個臨床檢體中PCR陽性是24例,陰性是301例。也就是盛行率是7.4%,這其實算高了。一般從機場入境盛行率大概不會這麼高的場合,那陽性預測值PPV可能會比73.3%還低。
4.不過以快篩試劑而言,敏感性91.4%還有特異性97.3%已經算是很不錯了!很多流感的快篩敏感性可能只有五到七成。
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[文極長,小編已放棄排版,慎入]
雖然遲到了一點,但文已維修完畢,請大家安心服用
總之為了臨床上方便
Sensitivity你可以把它約略看成NPV,specificity可以看成PPV
如果圖中這個邏輯還是無法說服你的話
那就繼續往下看吧,追根究底的好孩子們
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首先在看此圖前,請先好好複習生統裡面的幾個名詞:
傳送門👉https://ppt.cc/fBNMbx
-敏感性(Sensitivity)有病的群體中真正測出來有病的機率 = 1-偽陰性
-特異度(Specificity)沒病的群體中真正測出來沒病的機率 = 1-偽陽性
-陽性檢測率/陽性預測值(Positive predictive value, PPV)測出來陽性中真正有病的機率
-陰性檢測率/陰性預測值(Negative predictive value, NPV)測出來陰性中真正測出來的機率
依照以上的定義,能否納入或排除一個疾病應該是看PPV和NPV
Sensitivity跟Specificity用定義去想是不可能排除或納入一個疾病的,但為什麼大家都喜歡這麼說?
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因為臨床應用上只會講Sensitivity和Specificity,PPV和NPV是一種「馬後砲」一樣的數值, 玩統計的人會叫他「事後機率」,是一種需要提供事前機率(以疾病來講就是盛行率)才能估算的得病率,而如果同一個檢驗多測幾次為陽性,事前機率也會改變(概念有點像是我連續擲出三個聖茭和三百萬個聖茭,估算神明真正存在的機率會不一樣的差別),此人的PPV也會改變,這也就是為什麼平平測出來是陽性,有相關症狀或有risk factor的人會需要特別小心,因為他的PPV可能跟別人長得不太一樣
((我猜還有一個原因是因為,一個檢驗法推出時,如果只公布該檢驗的PPV和NPV,會被質疑說你找來那群所謂「測出陽性的人」到底取樣有沒有問題
了解事後機率👉https://ppt.cc/fVquQx
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而PPV又可以以Sensitivity、Specificity和盛行率推算而出(詳細公式請見連結)
有些認真的湯粉會說欸啊照你這個算式算出來,sensitivity越大、Specificity越小的檢驗的PPV是越大啊
恩是沒錯,可是sensitivity越小、Specificity越大的檢驗,PPV也是越大
而且「sensitivity大、Specificity小的PPV」會比「sensitivity小、Specificity大的PPV」還要小,也就是說sensitivity大的PPV反而會小,這也應證了我這張圖的說法是正確的
更何況影響PPV和NPV最大的其實還是盛行率
((在所有條件都一樣的情況下,要你國民病和罕病猜一個鐵定是猜罕病比較容易猜錯啊
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拉哩拉雜講了這麼多
其實就是怕小編被critisize的時候會陷入似是而非的邏輯裡面
就算你不相信小編也要相信數學,數學是凌駕於EBM之上神聖不可侵犯的(?)
再不相信數學也要相信台大電子報(?)
http://epaper.ntuh.gov.tw/health/201606/health_5.html
最後大家不要忘了
影響PPV和NPV的最大因素還是盛行率
即使是sensitivity 98%、specificity 98.4%的檢查陽性,在盛行率十萬分之八的罕病來說,PPV也只有0.488%
這就是為什麼臨床上明明症狀跟lab data不合還是要相信症狀
盡信數字不如無數字
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