主题:【整理】不准确的抗体测试还不如不检测---抗体护照药丸? -- 胶州大白菜

大河奔流 导读 复 14 阅 4267

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2020-04-26 12:14:27
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夕曦夕曦`7624`/bbsIMG/face/0000.gif`70`1121`12712`98917`正六品上:朝议郎|昭武校尉`2005-07-26 09:53:53`
一直考虑发个相关的帖子,在这里做个绿叶映衬一下 21

科学家们“押注”的抗体检测,问题不少...

与开发检测方法相关的概念很多,基本的有敏感度、特异性、假阳性、假阴性等,非常容易引起混乱。还有其它相关概念就先不说了,说不明白比白说还不如。

下面这张图比较直观地说明开发检测方法的概念。

点看全图

左边是有病的人群,右边是健康人群。开发检测方法是相对应需要有两类样本,左边病人的样本和右边没病的样本。

对病人的样本,检测出的阳性可以估计该方法的敏感度,而病人样本没有检测出阳性的,是为假阴性。

在另一边对没病样本,检测出的阴性可以估计该方法的特异性,而健康样本检测出阳性的,是为假阳性。

可以看出在开发检测方法时,左右两边是分开的,两边没有联系。但将这个检测方法应用到人群中,就是将两边整合在一起考虑了,结果就会和以前想的大不一样。

这其中的关键是左右两边的比例是极大的不同,右边没病的数量远远大于左边有病的数量。这样即使右边的特异性很高,假阳性很低,但健康人的数量太大,检测产生假阳性的数量也会很大。加州的例子很说明问题。

上周加州发布的一项对3300人血清学研究的预印本也招致了强烈的批评。该研究的主要作者、斯坦福大学研究公共卫生政策的Jay Bhattacharya和Eran Bendavid与同事一起通过Facebook上的广告招募圣克拉拉县的居民。有50项抗体检测均为呈阳性,约占1.5%。但在对数据进行调整以更好地反映出该县的人口统计数据后,研究人员得出结论,该县2.49%至4.16%的居民可能感染了病毒。他们说,这表明实际感染人数多达8万人。这是已证实检测结果的50多倍,并且意味着死亡率极低。但这却成为考虑严格的隔离措施是否值得继续的一个理由。

我查了加州研究的原文,COVID-19 Antibody Seroprevalence in Santa Clara County, California

作者使用的抗体检测试剂盒,是用85个确诊病人的样本和371个确定没有感染样本开发的。文章给出的试剂盒特异性数据是:a specificity of 99.5% (95 CI 98.3-99.9%)。假阳性率非常低,在0.1-1.7%之间。可是如果参加研究的3330人都是正常人,按照95% 置信区间估计,可以发现3-56个假阳性的人。该研究只发现50个阳性结果,正好在检测试剂盒的假阳性区间中。而该研究作者没有使用其它检查方法来确认发现的阳性病人,是无法区别阳性结果真的是被感染病人还是假阳性,所以这个研究结果以此估计人群的感染率是没有意义的。

哥伦比亚大学统计学家Andrew Gelman在网上评论中写道:“我认为这篇论文的作者应该向我们所有人道歉。‘这些数字’本质上是统计误差的产物。”

这些应时的、没有意义的研究对政客还是很有用处的:可以公开呼吁尽早结束隔离和其他控制措施,并声称新的流行率数据支持这一呼吁。


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