彰化血清流行病學調查 陳建仁提3關鍵影響結果

前副總統陳建仁20日在臉PO文指出,該調查採集民眾的血液檢體,檢驗COVID-19抗體,來估計彰化縣民的抗體陽性盛行率。不過他強調,血清流行病學調查的正確性,決定於(1)檢驗方法的敏感度和特異度,(2)檢驗抗體陽性的盛行率,(3)受檢個案的代表性。

彰化縣日前展開新冠肺炎(COVID-19)血清流行病學調查,盼瞭解縣民感染盛行率。前副總統陳建仁20日在臉PO文指出,該調查採集民眾的血液檢體,檢驗COVID-19抗體,來估計彰化縣民的抗體陽性盛行率。不過他強調,血清流行病學調查的正確性,決定於(1)檢驗方法的敏感度和特異度,(2)檢驗抗體陽性的盛行率,(3)受檢個案的代表性。

血清學調查準不準 敏感度、特意度、盛行率很關鍵

針對血清學檢驗方法的準確度,陳建仁先解釋幾項指標:

-敏感度(sensitivity):指真正得到感染的人,有多少百分比呈現陽性。

-特異度(specificity):指真正沒有得到感染的人,有多少百分比呈現陰性。

-假陽性率:指真正沒有得到感染的人,有多少百分比呈現陽性,也就是1-specificity。

-假陰性率:指真正得到感染的人,有多少百分比呈現陰性,也就是1-sensitivity。

根據上述指標,陳建仁表示,血清流行病學調查所得到的檢測陽性盛行率,受到真正陽性率的高低,以及敏感度和特異度的高低的影響。若敏感度越低、特異度越低、盛行率越低,調查估計出來的檢測盛行率也越嚴重失真。

實際盛行率越低 越容易高估盛行率

在不同盛行率情況下,陳建仁舉例,若檢測五萬人(表一),如果敏感度和特異度都是99%,在每萬人盛行率分別是1,10,100的三種狀況下,真正感染人數分別是5,50,500人;真正未感染人數分別是49995,49950,49500人。

由於敏感度是99%,所以在三種狀況下,真正感染檢測呈陽性人數分別是5,50,495人。由於特異度是99%,也就是真正未感染的人會有1%呈假陽性,所以在三種狀況下,假陽性人數分別是500,500,495人。

因此他強調,利用陽性人數(無法分辨真假)來估計三種狀況下每萬人檢測盛行率,分別是 101,110,198。也就是說,檢測盛行率高估倍數(g欄)竟高達到101(實際1,篩出101),11(實際10,篩出110),近2(實際100,篩出198),也就是「盛行率越低,錯誤高估盛行率的失真現象越嚴重!」

 

特異度越低 也容易高估盛行率

在不同特異性情況下,陳建仁舉例,若檢測五萬人(表2),如果真正盛行率是千分之1,敏感度是99%,在檢驗特異度分別是90%,99%,99.9%的三種狀況下,檢測真陽性人數都是50人。但是檢測假陽性人數分別是4995,500,50人。因此這三種狀況下的每萬人檢測盛行率,分別1009,110,20。

上述情況,陳健仁說,檢測盛行率高估倍數高達到101(實際10,篩出1009),11(實際10,篩出110),2(實際10,篩出20),「特異度越低,錯誤高估盛行率的失真現象越嚴重!」

根據上述例子,陳建仁強調,盛行率調查研究的特異度越低或真正盛行率越低,檢測盛行率也就越容易被高估,也越會失真。

 

不過他也提到,研究者可以利用敏感度和特異度來進行調整,推算出真正盛行率[真正盛行率=(檢測盛行率+特異度-1)/(敏感度+特異度-1)];但是,除非利用更特異的方法再做確認,否則調查者必須告訴每個陽性個案,他真正感染的機率只有50%,10%或1%。

陳健仁更指出,在入境旅客的抗原篩檢策略上,如果盛行率相當低而特異度無法提升到非常高的情況下,進行普篩而非精篩,也需要注意假陽性的問題。

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