推 leilo: 計算推 101.10.63.180 03/07 03:04
推 curmathew: 推 160.231.0.227 03/07 04:18
推 silentence: 盛行率也會影響（O 175.97.38.37 03/07 08:03
→ Nfox: 怕被說蓋牌吧 180.217.79.42 03/08 15:20
為了更明確用數字了解S大所言,我做了一些比較極端的假設跟簡單的計算
讓我自己跟大家更了解為何篩檢量不是越大越好
如S大所說,醫生關心的數字(換句話說)為
"某患者篩檢陽性,但他其實並沒有中鏢的機率?"
但我想包括我在內的大家也很在意
"某患者篩檢陰性,但他其實有中鏢的機率?"
假設採檢準確度如下:
1. 現行採檢法真陽性(case A)以及真陰性(case D)機率皆為99.9%
(數字設這麼高是為了假設目前的採檢法非常準,直觀上看似驗越多越好
我不是醫學或公衛相關專業,不確定通常這兩個數字應該要是多少)
2. 被篩檢患者中實際中鏢比例介於0.1%~1%之間
(實際數字未知所以抓一個比較寬的區間)
計算後可以得知
https://imgur.com/a/DzFWftH
當被篩檢患者中實際中鏢比例為1%時,還是有高達9%的機率會把沒中鏢的篩成有中鏢的
而實際中鏢比例為0.1%時,誤篩成有中鏢的機率甚至接近50%
這會導致S大所說"跑出一堆偽陽性無端消耗隔離資源消耗"的狀況
至於把有中鏢篩成沒中鏢的機率則是低於0.001%(篩十萬次才會錯放一次)
根據這個結果,就算現行採檢方法非常可信,
在實際感染武漢肺炎人數比例低的時候,真的不需要甚至不應該瘋狂採檢
有錯誤或違反任何版規再麻煩指正,謝謝!
大家一起做好該做的事情並相信專業
※ 引述《Seraphdeva (中肯狐狸)》之銘言：
: : 噓 chungrew: 目前沒有快篩 又不是流感有快篩 111.241.125.170 03/06 14:25
: : → NanFish: 快篩另一個大問題是準確率不夠 如果陰性 140.112.12.119 03/06 14:26
: : → NanFish: 你也只是60%排除 那有什麼用呢 140.112.12.119 03/06 14:26
: : → fasio188: 如果快篩沒用流感為啥要快篩？ 49.216.45.147 03/06 14:28
: (文長注意)
: 快篩、篩檢這些東西，到底有沒有用，一般民眾常有許多誤解。這裡要稍微講一下，
: 醫學檢驗在醫療診斷中的角色其實並非大部分人所想的那麼直覺。
: 一般人在就醫，尤其是看急診時常常覺得，我就想來檢驗看看有沒有就安心了。但首
: 先要瞭解的是，「所有檢驗都有極限」。舉例來說，假設我找一百萬個男生，去藥妝
: 店買驗孕棒來驗孕，會發生什麼事呢？答案是，你可能會發現有一兩個男生懷孕了。
: 這可能有很多原因，包含檢驗棒製造良率不好，或是店家保存不佳壞了，也有可能是
: 受試者男生不小心吃到含有賀爾蒙藥物，甚至是你因為昨天喝醉不小心把一條線看成
: 兩條線等等。實務上的醫療的檢驗受限於各種無法控制的因素，故實際上不論是抽血
: ，胸部 X光，電腦斷層，PCR等檢查，幾乎沒有100%準確的檢驗。
: 因為沒有完美的檢驗，所以在做檢驗時，必須了解它的能力極限。科學上來說我們使用
: Sensitivity (敏感度) 與 Specificity (特異度)這兩個指標來評價一個檢查到底好不
: 好用。
: ┌────────┬────┬────┐
: │ │真的有病│其實沒病│
: ├────────┼────┼────┤
: │驗出來有病(陽性)│A 真陽性│B 偽陽性│
: ├────────┼────┼────┤
: │驗出來沒病(陰性)│C 偽陰性│D 真陰性│
: └────────┴────┴────┘
: Sensitivity (敏感度) = [A /(A+C)] x 100 %
: 也就是真的有病的人我可以驗出陽性的機率
: Specificity (特異度) = [D /(B+D)] x 100 %
: 也就是真的沒病的人我可以驗出陰性的機率
: 一個良好檢驗的敏感度和特異度應該都要夠高，希望至少大於90%，但世界不是那麼美好
: ，常常只能犧牲其中一項，尤其是當你想要快速得到結果的時候。以大家很愛做的流感
: 快篩，雖然Specificity 有 98%，但是Sensitivity 只有可悲的 62%。意思就是真的有
: 流感的十個人來驗其實會有四個驗不出來。
: 那這個檢查這麼爛有什麼用？這牽涉到再更深一層的問題。Sensitivity 與Specificity
: 的計算是已經知道病人有沒有病，去看檢驗的表現，然而實務上我們的目的是看檢驗的
: 結果，來反推測病人是否真有此疾病，換言之，我們關心的是
: 「假設患者篩檢陽性，那他真的是流感的機率有多少？」
: 要回答這個問題這牽涉到以前所學的貝氏定理：
: Y 狀況下 X 發生的機率 P (X│Y)
: P (X) * P (Y│X)
: P (X│Y) = ──────────
: P(Y)
: 這樣看頭好像有點痛，我們白話一點說：
: 快篩陽性的 狀況下 病人有流感 的機率
: P (病人有流感) * P (快篩陽性│病人有流感)
: P (病人有流感│快篩陽性) = ──────────────────────
: P(病人快篩陽性) <---包含真陽性和偽陽性
: 病人流感且被你驗出陽性
: = ────────────────────────────
: 病人有流感且被你驗出陽性 + 病人明明沒流感卻遇到偽陽性
: 病人流感的機率 * 快篩Sensitivity
: = ────────────────────────────────────
: [病人流感的機率*快篩Sensitivity] + [(1-病人流感的機率)*(1-快篩Specificity)]
: 發現了嗎，這個公式裡面多了一個變數，就是「病人流感的機率」。意思就是說，在使用
: 這麼檢查時，檢驗之前的機率會影響結果的判讀！而所謂「病人流感的機率」，包含了病
: 人是否有接觸史、病人的症狀、流感的盛行率等等，或是簡單換言之，就是臨床醫師覺得
: 病人「像不像流感」。即使一樣快篩驗出陽性的兩個不同病人，其實他們真的有流感的機
: 率是不同的。以醫學院的老話來說，就是你在美國西部聽到馬蹄聲，你會猜是馬來了，但
: 是如果你身在非洲，你會想說斑馬來了的機率可能高些，如果你在台大宿舍，那八成是隔
: 壁阿宅在打真三國無雙。
: 回到篩檢的話題，從上得知，其實如果一開始就不像流感，那就算流感檢驗發了陽性報告
: ，病人真的有流感的機率也是很低的。換句話說，對於症狀輕微或是不像的病人來說，每
: 個都進行檢驗的意義其實不大。若症狀一開始就很像了而且一開始又在流行期，那即使檢
: 驗發了陰性報告，也不能排除該疾病。所以有些人會發現你去掛急診醫生說不用快篩直接
: 叫你吃克流感，就是這個原因。因為驗了陽性你還是要吃藥物，驗了陰性醫師還是覺得不
: 能排除，那驗這個檢查就是浪費醫療資源且增加病人在醫院滯留等報告的時間。當然還是
: 會常常遇到很盧洨的病人或家長，聽不懂也不想聽，只好趕快驗一驗讓他閉嘴不然我沒空
: 看其他病人。也不要來找醫生開什麼「不是腸病毒」「排除流感」「不是武漢肺炎」的診
: 斷，醫療本身就不是這樣搞的。
: 快篩本身的價值其實有兩個，一是在當醫師覺得機率五五波或是真的看不太懂(例如不典型
: 症狀或是目前治療結果一直不理想的時候)可以給一點方向，或是當病人很重症，我希望趕
: 快多一點資訊，線索越多越快越好的時候，快篩還是有用的。
: 回到武漢肺炎的防疫，鄉民們很在意是否要擴大篩檢，其實要考慮幾件事情，包含現在社
: 區的盛行率是否夠高，如果不高如前所述，增加的成本是否符合效益？還有我們目前檢驗
: 的品質如何？一股腦地要求衝量，是否會造成篩檢工具的品質下降？如果偽陰性增加，那
: 是不是會給我們虛假的安全感反而更危險，而且我們已經看到許多國外「還陽」的例子。
: 如果偽陽性增加，增加的隔離成本、附加空間消耗值得嗎？這個我想專家會議會去計算，
: 大家不要想說我們大篩特篩，不見的會比較好。
: 最後呼籲大家盡量不要來醫院，也不要因為慌張來急診想要「驗看看」。沒有旅遊史或接
: 觸史的病人先驗機率本來就低，目前依照疾管局的建議就好。然後其他沒有什麼急迫性或
: 嚴重性的疾病盡量門診處理，降低醫療資源消耗與濫用。而且以感染率來說，其實醫院常
: 常都是最危險的地方啊。
: (作者為醫學中心急診醫師)
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