台灣要普篩嗎?
今天與美國在台協會 AIT酈英傑處長、唐鳳政委,共同召開記者會並宣佈台美合作發起的 #台美防疫松 的活動。
這次活動,是鼓勵台美民間鍵盤高手以黑客松形式集思廣益,與政府共創精準防疫資訊的應用方案,齊力找出抗疫的創新方法。
記者會上,有媒體問到 #普篩 的問題,前幾天我和台大 #方啟泰 教授共同討論,也利用這個機會和大家分享:
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武漢肺炎(COVID-19)疫情自中國武漢蔓延,短時間爆發全球大流行。
在尚無特效治療藥物與疫苗的情形下,許多民眾憂心忡忡。又因年後的出國旅遊團,國外留學生回台,確診者遽增。清明連假,許多風景區、夜市湧進人潮,很多人擔心引起社區感染。有這種不確定性的擔心,因此有人就覺得是否應比照其他國家做更大規模的普篩,找出可能潛伏社區的感染者?甚至更有人說,目前台灣確診者僅427人(截至4月23日止),是否篩檢人數過少?這些說法乍看之下好像有道理,但事實真的是這樣子嗎?
首先,要了解感染 COVID-19 之後,平均會有一段相當長 (約五天) 的無症狀潛伏期。在潛伏期採檢會呈現陰性。案 364 就是入境採檢陰性,在居家檢疫期間產生不適症狀後,再度採檢才確診。如果採信第一次陰性結果就解除隔離,反而會釀成防疫破口。同樣的道理,若不問是否有症狀,在社區全面實施採檢,不僅無法保證採檢陰性就沒問題,反而導致虛假的安全感,降低對各項防疫措施的配合度,造成始料未及的負面影響。
有人會說:OK,採檢陰性不保證沒問題,但做全面社區檢驗多找出一些陽性的確診者不是很好嗎?這就牽涉到陽性檢驗結果的正確性問題。
目前我國確診都是依據 COVID-19 診斷黃金標準 RT-PCR。但 RT-PCR 檢驗程序繁複,不適合用於社區全面普篩。如果要做社區全面大量普篩,勢必要使用快速篩檢試劑。這就產生快速篩檢是否準確的問題。
談到篩檢方法準不準,一般人最常想到的是敏感度(Sensitivity)與特異度(Specificity)。
敏感度是指:有病的人確實檢驗出是陽性(真陽性);特異度是指:沒病的人確實檢驗出是陰性(真陰性)。那如果有一個超級快速篩檢試劑,敏感度與特異度都可以達到99%,意思就是100個感染者會有99個被篩檢出來,而100個沒被感染者中有99個篩檢都是陰性,那不是超級完美嗎?乍看之下,這似乎是強大的無敵工具;進一步檢視就會發現,只看敏感度和特異度是不夠的,因為這沒有回答一個極為重要的問題:在檢驗結果是陽性的個案中,到底有多少人是真正的感染者?
先看一下數據:截至4月23日,台灣的採檢送驗人數為59,026人,其中確診感染者有427人,這代表台灣的陽性率0.7%,不到1%。這還是採取嚴格標準(出現症狀加上旅遊史、接觸史等)。如果讓無症狀者也加入篩檢,這比率還會更低(盛行率會遠低於此)。
好啦!來看看如果你篩檢被檢驗出陽性,那實際染病的機率是多少呢?先用一個表說明:
🔺 假設我們有一個超級快速篩檢方法,敏感度與特異度都是99%,依台灣的數據,檢驗10,000個人,有100人確診染病:
Q:當你被檢驗出是陽性者,最後確診是染病者的機率是?
A:確診是染病者的機率:99/198=50% (🔍如圖2)
這又稱為:陽性預測值Positive predictive value(PPV)。陽性預測值的意思是,篩檢出來陽性的人中,有多少人真的有病。陽性預測值50%的意思是說,如果你主動去接受快篩(所謂的大規模普篩),檢驗結果是陽性,但其實你只有50%機率是染病者,那麼有50% 機會你其實沒有病。(若盛行率是萬分之一,PPV=1%)(🔍如圖三)
因此,台灣實際情形,如果盛行率僅有1%,但被篩檢出陽性的民眾,其實有1/2是健康者,換算成人數將高達22.7萬。然而這個偽陽性結果 可能會引起巨大恐慌。因為沒有人敢認定你確實沒有感染,還是會被當作染疫者,必須接受住院觀察。這不僅造成整體醫療體系過度的負荷,學校、公司機關恐懼的衝擊,各公司機關實施分流上班甚至停班,更重創已經奄奄一息的產業…..。
另外的一種情況,其他國家的盛行率顯然比台灣高出許多,如紐約的盛行率約13.9%,那麼陽性率推算起來就會高到92%,因此就可能要進行普篩了,把社區內大部分的病例找出來。
所以在目前台灣的情況下,如果陽性個案數沒有大幅遽增,還是依照中央疫情指揮中心專家諮詢會議的通報指引,找出高風險的族群,並由臨床醫師來做整體判斷是否採檢為宜。
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「sensitivity positive predictive value」的推薦目錄:
sensitivity positive predictive value 在 Facebook 八卦
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👇👇👇👇
導覽目錄在這裡
https://drsu.blog/2017/12/18/super-list/
不然
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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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https://drsu.blog/2018/01/01/super180101/
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sensitivity positive predictive value 在 日本自助旅遊中毒者 Facebook 八卦
#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。