誤報是什麼意思? 了解Covid-19測試和術語

誤報是什麼意思? 了解Covid-19測試和術語 19年29月2020日,弗里亞茲·阿澤茲(Friaaz Azeez)在安大略省士嘉堡的多倫多伊斯蘭學院的彈出式測試中心接受衛生保健工作者的COVID-XNUMX檢驗。 加拿大媒體/ Nathan Denette

在COVID-19大流行期間,通常僅限於流行病學家和公共衛生專業人員的單詞和短語進入了公共領域。 儘管我們已經迅速接受了基於流行病學的新聞,但公眾尚未獲得充分吸收所有這些術語真正含義的機會。

與所有疾病測試一樣, COVID-19測試的假陽性結果可能導致過度壓力 試圖診斷診斷,請假幾天並與家人隔離的人。 一個著名的例子是俄亥俄州州長Mike DeWine,他的 錯誤的積極結果導致他取消了與唐納德·特朗普總統的會晤.

假陰性測試結果 甚至更危險,因為人們可能認為參加社交活動是安全和適當的。 當然,諸如測試類型,個人在測試之前是否有症狀以及測試時間等因素也會影響測試對某人是否被感染的預測程度。

敏感性和特異性是兩個極其重要的科學概念 了解COVID-19測試的結果。

在流行病學背景下,敏感性是指正確識別的真實陽性的比例。 如果有100人患有某種疾病,而該測試將其中90名患有該疾病,則該測試的敏感性為90%。

戴著紫色手套的手握住帶有紅色帽子的試管。 LifeLabs的實驗室技術助理於19年26月2020日在不列顛哥倫比亞省薩里市的公司實驗室收到條形碼掃描後,處理要檢查的COVID-XNUMX樣本。 加拿大新聞/ Darryl Dyck

特異性是測試能夠正確識別出沒有疾病的檢測能力。 如果100人沒有這種疾病,並且測試正確地將90人確定為無疾病,則該測試的特異性為90%。


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這個簡單的表格有助於概述當患病率(實際患有該疾病的人口百分比)為25%(總計以粗體顯示)時如何計算敏感性和特異性:

該表以行顯示陽性和陰性測試的數量,以列顯示疾病或疾病的數量(總計25,000)和無疾病病例(總計75,000),敏感性為80%,特異性為90%。 25%的疾病患病率的敏感性和特異性。 (Priyanka Gogna), 作者提供

對於新發布的測試,測試敏感性為80%似乎很好(就像我上面報告的虛假案例編號一樣)。

預測值

但是這些數字並不能傳達全部信息。 測試在人群中的有用性並不取決於其敏感性和特異性。 當我們使用敏感性和特異性時,我們正在弄清楚當我們已經知道哪些人患有和不患有該疾病時,測試的效果如何。

但是,在真實環境中進行測試的真正價值在於其能夠正確預測誰被感染以及誰未被感染的能力。 這是有道理的,因為在現實世界中,我們不知道誰真正患有這種疾病-我們依靠測試本身來告訴我們。 我們使用測試的正預測值和負預測值來總結該測試的預測能力。

為了說明這一點,請考慮以下問題:在沒有人患有該疾病的人群中,即使是一種對發現任何患有該疾病的人都非常可怕的測試,似乎也能奏效。 它將“正確”地識別出大多數人沒有患該病。 這與人口中有多少人患有這種疾病(患病率)有關,而不是與測試的效果有關。

使用與上述相同的數字,我們可以估算正預測值(PPV)和負預測值(NPV),但這一次我們專注於行總計(粗體)。

PPV的計算方法為:真實陽性數除以測試中被鑑定為陽性的總人數。

該表按行和列顯示陽性和陰性測試的數量,其中疾病病例,無病病例的總數和PPV為73%,NPV為93%。 患病率為25%時的陽性和陰性預測值。 (Priyanka Gogna), 作者提供

PPV解釋為測試陽性的人實際患上這種疾病的可能性。 NPV是測試陰性的人沒有疾病的概率。 儘管敏感性和特異性不會隨著患病個體在人群中所佔比例的改變而改變,但PPV和NPV很大程度上取決於患病率。

讓我們看看當我們重新繪製疾病表時,人口患病率為25%,而不是19%(更接近加拿大的COVID-XNUMX的真實患病率)時會發生什麼。

該表以行,疾病病例,無疾病病例和總計的形式顯示陽性和陰性測試結果的數量,以及敏感性(80%),特異性(90%),PPV(99.8%)和淨現值(XNUMX%) 敏感性,特異性,PPV和NPV佔疾病患病率的XNUMX%。 (Priyanka Gogna), 作者提供

因此,當疾病的患病率低時,測試的PPV可能會很低。 這意味著測試陽性的人實際患上COVID-19的可能性很低。 當然,根據人群的敏感性,特異性和普遍性,情況也可能相反:被檢測為陰性的人可能並非沒有病。

現實生活中的假陽性和假陰性測試

當開始對COVID-19進行批量測試時,這意味著什麼? 至少這意味著公眾應該對誤報的含義有清晰的了解。 所有個人都應該意識到 假陽性或假陰性測試的可能性,尤其是當我們移至 今年秋天更加依賴測試 告知我們的行動和決定。 正如我們使用上面的一些簡單表格和數學所看到的,即使面對具有良好靈敏度和特異性的“良好”測試,PPV和NPV也會受到限制。

如果對測試背後的科學知識以及為什麼會出現誤報和誤報的認識不夠充分,我們可能會促使公眾進一步懷疑公共衛生和測試,甚至質疑其有效性。 在這種大流行中,知識就是力量。談話

關於作者

Priyanka Gogna,流行病學博士候選人, 安大略省女王大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.


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