会話

さん

偽陽性を理由に、検査・隔離による感染抑制でなく、よりコストのかかる国民全体の自粛という手段を選ぶことは全くのナンセンスである。(2/)

このスレッドでは、偽陽性を考慮してもRt<1になるまで検査・隔離対象を拡大することが国民の自粛・隔離に伴う社会的コスト(時間的コスト)を最小化し、経済を回すための最適解であることを示す。(3/)

まず検査拡大慎重派がその論拠とする偽陽性の問題と、これに関係する検査の感度、特異度についておさらいしておく。感度は真の感染者を正しく陽性と判定する割合、特異度は真の非感染者を正しく陰性と判定する割合である。(4/)

感度が低いほど誤って陰性と判定されるケース=偽陰性の割合(100%-感度)が増え、特異度が低いほど誤って陽性と判定されるケース=偽陽性の割合(100%-特異度)が増える。(5/)

PCR検査の場合、偽陽性はほとんどヒューマンエラーによる試料汚染(コンタミ)が原因であり、原理的には特異度100%、ヒューマンエラーを考慮した実質的な特異度でも99.99%以上と言われている。(6/)

感度、特異度についてはこちらrieti.go.jp/jp/columns/a01や、suna氏

@sunasaji

のスレッドtwitter.com/sunasaji/statuを参照されたい。(7/)

引用ツイート

suna

@sunasaji

· 2020年6月2日

日本では、PCR検査は精度が低く、高確率で偽陽性偽陰性が発生する、と盛んに喧伝されています。しかし実際は、PCR検査は特異度が非常に高く、感度も高い検査です。それはなぜか、原理から説明してみることにします。

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偽陽性の問題は、検査対象が感染している確率=事前確率が低い場合に検査的中率の低下として顕在化する。これを示したのが下図であり、検査対象の感染事前確率によって検査結果の的中率がどのように変わるかを、感度70%、特異度99%～99.999%の場合について示している。(8/)

事前確率が0%に近くなるほど陽性的中率(実線)は低下する。この図で示したように、感度70%の場合は、事前確率が(100%-特異度)を下回った場合に、陽性結果の半数以上が偽陽性となる。これが検査拡大慎重派が無症状者等、事前確率の低い集団への検査拡大に反対する主な理由である。(9/)

以上は学部1年の教科書レベルの話であり検査拡大を訴える我々にとっては百も承知の話なのだが、検査拡大に慎重な教科書丸暗記と思しき「専門家」や、その主張を鵜呑みにした「ジャーナリスト」、権威を振りかざすだけの「医クラ」と呼ばれる人たちがなんとかの一つ覚えのように繰り返し唱えている(10/)

事前確率が低い集団への検査抑制はインフルのようにワクチンによりRtを抑制できる場合には正しいが、現状、ワクチンが普及していない新型コロナには当てはまらない。(11/)

このことを示すため以下では、現状の国民の自粛に伴う時間的コストと、検査対象を事前確率の低い集団に拡大することにより生じる偽陽性者の隔離に伴う時間的コストを比較し、後者の方がコストが小さいことを示す。また、経済的コストについても考察する。(12/)

まず、下図に示したように、異なる事前確率をもつ集団の分布を表す人口密度分布モデルを導入する。赤点線で囲んだ高い事前確率の集団は例えば有症者や無症状の濃厚接触者の集団に相当する。(13/)

また、緑点線で囲んだ事前確率が低い集団は濃厚接触者以外の無症状者に相当しており、検査拡大慎重派が検査に反対する集団である。なお、このモデルは説明のため任意に選んだモデルであり、必ずしも実際の分布と一致しないが、異なる分布でも議論の最終的な結論は同じである。(14/)

この人口分布に事前確率をかけ、感染者数の分布を計算したのが下図である。このモデルの場合、事前確率の低い集団の方が事前確率の高い集団よりも人口が大きいため、感染者も事前確率の低い集団の方が大きくなっている。(15/)

実際はどうか?新型コロナの無症候者(asymptmatic)の割合は20-30%と言われており、発症前の感染者(presymptomatic)と合わせると事前確率の高い有症者よりも事前確率の低い無症状の感染者の方が割合としては大きくなる。仮に事前確率の高い有症者の割合が高かったとしても議論の結論は同じである。(16/)

次に、この人口分布の集団に対して検査を行った場合の結果を考える。下図は先ほどの感染者分布と検査的中率を掛け合わせ、真の陽性者と偽陽性となる人の分布を計算したものである。(17/)

なお特異度は実際には99.99%以上であるが、偽陽性者が非常に少なくなりグラフが見づらいため、ここでは特異度99.9%で計算した結果を示した。このケースでは事前確率が高い集団、例えば事前確率5%以上の集団のみを検査した場合は偽陽性が少ないが、ごく一部の感染者しか発見できないことがわかる。(18/)

一方、事前確率0%まで検査対象を拡大した場合、つまり全員検査を行った場合は、偽陽性の割合は増えるが、偽陰性を考慮しても全体の7割(感度で決まる)の感染者を発見できる。(19/)

また、検査対象を事前確率0%以上にまで広げなくとも、感染者のボリュームゾーン、このモデルの場合は事前確率1%の集団まで検査対象を広げることにより、半数以上の感染者を発見・隔離することができる。これはRtを半分以下に抑制できることを意味する。(20/)

感染者のボリュームゾーンが事前確率の高い集団に偏っている場合、例えば感染拡大のごく初期の段階ではクラスター対策のような事前確率の高い集団のみの検査でRt<1が可能であるが、現在のように市中に感染が広がり、ボリュームゾーンが事前確率の低い領域にある場合は、(21/)

事前確率の高い集団のみの検査ではRt<1を実現することができないため、事前確率の低い集団まで検査対象を拡大する必要がある。(22/)

偽陰性を理由に検査拡大を否定する議論も見られるが、感度が70%である以上、偽陰性よりも正しく陽性と判定されるケースの方が多い。従って検査拡大によって偽陰性のケースが増えるとしても、Rtは低減される。(23/)

ここで、検査・隔離によるRt抑制の考え方について整理しておく。下図は下記文献を基に、発症からの日数と感染確率の関係を、有症者と、最後まで発症しない無症候者について計算したものである。 covid19.sph.hku.hk/images/Correct (24/)

なお、無症候者の割合は30%、無症候者の感染性は有症者の半分と仮定した。現在の主な検査対象となっている発症後の有症者による感染は全体の約4割であり、6割は無症状の感染者による感染となっている。(25/)

この数字は上記の仮定に依存しているが、無症候者の割合が0%としても発症後の有症者による感染は全体の半分である。従って発症後の有症者全員を発症直後に発見・隔離できたとしても、Rt低減効果は最大で50%である。現状、有症者全員を検査することはできておらず検査率は1割～2割程度と推定される(26/)

この場合、Rt低下効果は5%～10%である。また、有症者全員を検査したとしても、検査・隔離が遅ければ効果は小さくなる。例えば発症から検査・隔離まで3日かかっている場合、有症者全員を検査していたとしても、Rt低減効果は20%以下に低下する。(27/)

Rt低減効果を高めるためには、検査率の向上による感染者の捕捉率向上と早期検査・隔離が必要である。重要なのは感染者の捕捉率を高めることであり、いくら検査数が多くても全体の感染者の一部しか捕捉できていなければRt低減効果は限定的である。(28/)

アメリカは日本の10倍の検査を行いながらも感染を抑えられていないが、これは感染者の一部しか捕捉できていないことや、感染から隔離までの遅れが原因と思われる。(29/)

最後に、検査対象の拡大(検査率の向上)によって自粛・隔離時間をどれだけ低減できるか試算する。現状、国民はどれだけの自粛を強いられているだろうか？下図は昨年の人流の推移を示したものである。4月の緊急事態宣言時には感染拡大前の6割近くまで人流が低下した。(29/)