同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過5,900的網紅【公式】学天即チャンネル,也在其Youtube影片中提到,「PCR検査で陽性だった」と聞けば 「その人は新型コロナウイルスに感染している」と 判断される方がほとんどだと思います。 しかし、どんな検査でも、その結果のみで 「何かの病気」の診断になるというわけではないようです。 誰もが不安を感じている世の中ですが、この動画を見ていただいて せめて、数字へのス...
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【🛎疫情何時趨緩?談校正回歸的理論與實務】
中央流行疫情指揮中心以「#校正回歸」將延宕資料回溯至採檢日,雖然是負責任的作法,但對「三級何時降級」、「還要延期嗎」、「延到何時」等決策,還是要有更好的資料分析。
我用以下的流程圖,來說明感染到確診公布的各個環節,可能產生的問題及解決方法。
1️⃣ #感染:一個人如果接觸到有病毒的人、物、環境,沒有維持健康習慣或缺少抗體保護,就會不幸受到感染。
2️⃣ #症狀:感染後有人可能不會産生症狀,也可能有各式各樣輕重不一的症狀,潛伏期平均約5天,沒有症狀的人就是「無症狀感染者」,因為自己也不知道已被感染,可能到處跑而傳染他人。
3️⃣ #就醫:有症狀的受感染者中,有的人會主動/被動去看病,並接受檢驗,有的人置之不理自行解決。由於對症狀的瞭解及忍受度不同,從自認為有症狀那一天,到去看病的時間差,每個人都不同,有人稍有不適就去醫院,有人拖到兩三天,或情況嚴重才看診。
4️⃣ #診斷:感染者基於各種理由,不一定會向醫師誠實而詳細地告知其活動,有些醫師若不夠敏感,沒在第一時間安排檢驗。而未採取檢體送檢的病人,也可能是感染者,到處亂跑就會會再傳給別人。
5️⃣ #採檢:醫事人員採集檢體時,可能因技術差異,病人當時的狀況及合作度等,採不到有病毒的檢體,算是一種「採檢上的假陰性」。除了醫療院所針對有症狀疑似感染者作PCR檢驗外,現在加入快篩站的服務。
所謂快篩,指的是檢驗COVID-19病毒的表面蛋白質(一般是和ACE2的受體結合的部分),由於所使用的是抗體抗原結合的方式,操作方便而且速度很快(一般十多分鐘內就可以有結果)。可惜沒有PCR的放大效果,敏感度和特異度都不是很高,在感染盛行率不高的族群,會有假陰性及假陽性的困擾。
只有疫情突然在某個特定地區的特殊團體爆發流行時,才會用來快速找出感染者。篩檢站如果設置地點方便,有些被通知的民眾可以就近受檢,也有些人自行前往快篩以求心安。
篩檢站設立愈多,檢體增加愈快,但採檢人力有限,因此而加重工作負擔,甚至造成塞車。在等待篩檢結果的期間,以及篩檢後「假陰性」的病人,到處活動,反而造成另一波傳染。
6️⃣ #檢驗:PCR的檢驗專業又費時,須送到疾病管制署或其指定的參考實驗室檢驗。本來台灣只有零星個案數時,檢驗人力足以應付,但現在每天送來上萬劑的檢體,也難快速補充訓練有素的人員,演變成「塞車」的情況。
如果缺乏有系統的規劃,每天的檢驗結果有新有舊,因此用實驗室確認的時間作為每日疫情資料分析,當然會產生低估及時間差。只好「校正回歸」,讓民眾一頭霧水,連中央及地方官員,也難以靠這些資訊作出最佳決策。
7️⃣ #通報:檢驗人員完成檢體的檢驗後,要依規定將結果送到疾管署,作最後確認及資料整理,由於輸入的資料繁雜,累積個案又多,如果軟體又不易上手,就會讓實驗室的行政人員疲於奔命。
通報塞車的結果,等指揮中心拿到完整資料,可能又慢了兩三天。然而,這種行政缺失最容易改善,政務委員唐鳳就及時出手,把原本要輸入28項的資料,減少到8項,輔以較為友善操作的軟體,延宕的情況應很快能改善。
以上提到一系列問題,如篩檢場所的配置及方便性、篩檢專業人力的調配及不足、檢驗人力的訓練及增加太慢、報及資料確認軟體、行政流程效率等,過去看似沒問題,現在都是塞車的原因之一。不但牽涉疫情數據公布,也影響到資料分析、趨勢研判及政策決定。
一個人從被感染到發病,潛伏期平均約5天(3到7天或更長);從症狀發生到去看病的時間差,平均約2至3天;醫師依病人説明旅遊史等因素,會有不同的診斷,及是否採取檢體作PCR檢驗的決定。
快篩的方便與否也會影響採檢的時間(1至3天);疑似個案的檢體得到檢驗的時間,決定於檢驗的數量及檢驗人力,可能又慢了3天(從校正回歸的日期來看,可能不只三天)。最後從實驗室將結果通報到疾管署做最後確認,因行政流程也可能拖延1至3天。
👉依上圖流程整理如下:
感染➡️症狀:5天
症狀➡️就醫:2天
就醫➡️採檢:1天(3天)
採檢➡️檢驗:1天(3天)
檢驗➡️通報:1天(3天)
通報➡️公布:0.5至1天
括號內是在數量龐大時,可能造成塞車所延宕的天數。從感染後發生症狀,到就診、採檢、檢驗結果出爐,過去可能花上10天;現在案量突然暴增,每個環節塞車,延宕時間更長,甚至高達半個月。我們今天得到的資料,可能是16天前的感染狀況。
因此,我一直強調,解讀每天疫情指揮中心公布的確認感染數字時,要考慮上述的各種因素,不宜逕行決定政策。
✍完整全文請見 今周刊 專欄:https://reurl.cc/R04QE6
特異度 在 顏純左 Facebook 的最讚貼文
昨天繼續第二天森鉅公司的快篩,總共175位員工篩檢的結果都是陰性。
也欣慰陳時中部長終於看到快篩在防疫上的重要性,昨天的指揮中心記者會答應要求昆陽實驗室對市面上有的篩劑做全面的了解,了解他們的敏感度及特異度。
昨天仍然很熱,但為了安全起見,我們仍然全副武裝上台,改有的準備不能缺少。
特異度 在 【公式】学天即チャンネル Youtube 的最佳解答
「PCR検査で陽性だった」と聞けば
「その人は新型コロナウイルスに感染している」と
判断される方がほとんどだと思います。
しかし、どんな検査でも、その結果のみで
「何かの病気」の診断になるというわけではないようです。
誰もが不安を感じている世の中ですが、この動画を見ていただいて
せめて、数字へのストレスが少しでも軽減されればいいなと思います。
※今回はややこしい計算がおおいので、基本的な計算の仕方のまとめをメモしました。
参考にしながら動画を御覧ください。
有病率(感染者数÷総人数×100)
PCR検査の感度(感染者が検査で『陽性』となる割合)70%
真陽性者(感染者数÷100×感度)
偽陰性者(感染者数−真陽性者数)
PCR検査の特異度(感染していない人が『陰性』となる割合)99%
非感染者数(総人数−感染者数)
真陰性者(非感染者数÷100×特異度)
偽陽性者(非感染者数−真陰性者数)
この検査における陽性者数(真陽性者+偽陽性者)
この検査における陰性者数(真陰性者+偽陰性者)
陽性的中率=検査で『陽性』と判断された人が、実際に陽性である確率
(真陽性者数÷陽性者数×100)
陰性的中率=検査で『陰性』と判断された人が、実際に陰性である確率
(真陽性者数÷陰性者数×100)
〇学天即YouTubeチャンネル
【公式】学天即チャンネル
https://youtube.com/channel/UCCzcFzq-UiXCmJLZW_G9m3w
〇奥田さんTwitter
https://twitter.com/gakutenokuda?s=11
〇奥田さんインスタグラム
https://instagram.com/gakutensoku_okuda_official?igshid=lz956obvurpy
〇よじょうさんインスタグラム
https://instagram.com/gakutensoku_yojo?igshid=i1clgrno6938
#学天即 #教えて奥田先生 #偽陽性 #PCR検査 #コロナ
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