2020年5月5日

冠状病毒：令人惊讶的是测试中小错误引起的大问题

由基督教耶茨,谈话

新的抗体测试可能会改变游戏规则，在重新启动经济的同时，保护公众免受感染。向那些经检测呈阳性的患者发放“免疫护照”将使数千人重返工作岗位。

然而，对于这个新想法，既有争议，也有兴奋。在许多人的心目中，最重要的是伦理问题。经济困难的人可能会被鼓励感染这种疾病，以便重返工作岗位。对其他人来说，与医疗数据集中存储相关的隐私问题是一个绊脚石。的世界卫生组织(卫生组织)也提出了怀疑关于从Covid-19恢复的人员的程度将受到保护免受未来的感染。

也许对这些问题最不了解的是测试的准确性。美国食品和药物管理局(FDA)有向7家制造商授予紧急使用授权推动新冠肺炎抗体测试上市。首批获得授权的测试之一是由Cellex。如果你有抗COVID-19的抗体，他们测试会在93.8%的时候告诉你这是正确的(这是测试的“灵敏度”)。如果不这样做，它的准确率将达到95.6%(这就是测试的“特异性”)。在90%以上的时间里得到正确的结果听起来相当令人鼓舞。

但是，让我们考虑一下，如果按照下图的方式给10,000个人做测试，会发生什么情况。尽管(估计有很大的不同)，世界卫生组织最近建议少全球3%的人口可能患有COVID-19和恢复。这意味着在1万名接受检测的患者中，将有9700人没有感染这种疾病，只有300人会感染。在300名康复患者中，93.8%(281)的人将被正确地告知他们有抗这种疾病的抗体。在绝大多数(9700人)没有患病的人中，4.4%——即427人——将被错误地告知他们已经患病并康复了。

简而言之，接受假阳性结果的人将远远多于接受真阳性结果的人。在被释放回到工作岗位的人中，多达60%的人可能面临感染的风险，并在不知情的情况下将疾病传播给他人，引发第二波疫情。如果这种疾病在人口中的实际流行率低至1%，那么这个数字可能会上升到80%。

任何一种疾病在受测试人群中的流行率很低，并且该测试产生很大比例的假阳性的情况都会出现假阳性超过真阳性的问题。正如我在揭开生死的数学，这种情况在筛查项目中很常见。例如，在乳腺癌筛查中，假阳性与真阳性的比例可能是3:1，从而导致严重的焦虑，并有可能进行不必要的检查。

不过，重复同样的抗体测试可能会降低假阳性的几率。对第一次检测呈阳性的人重新进行检测，只对两次检测呈阳性的人发放免疫护照，可以将假阳性的比例降低到7%以下(见下图)——这是一个显著的改善。

但是双重测试只有在两种测试的结果是独立的情况下才有效。然而，如果假阳性的原因是系统检测其他冠状病毒的抗体，那么就没有理由相信第二次检测会比第一次更好。

假阴性

虽然误报是更广泛的社区中的问题，但医院可能因虚假底片而面临急性问题。出于各种原因（包括不准确的擦拭和可变病毒载量），用于诊断目前具有Covid-19的人的RT-PCR测试给出了假阴性率高达30%。与更广泛社区的情况相对应，当某一群体中的疾病流行率很高(如因疑似COVID-19而住院的患者)时，假阴性反应会淹没真阴性反应，造成潜在的灾难性后果。

假设患有Covid-19严重症状的人可能有疾病是很自然的。必须正确诊断这些人，因此它们可以与综合医院人口分离并治疗。

假设这些病例中有90%会患上这种疾病，很自然就会问，阴性测试结果中有多少比例是正确的。使用与之前相同的数学论证，考虑10000名患者的代表性样本，下面的图表显示，在这种情况下，每4个病例中可能只有一个阴性结果是正确的。