仮に事前確率1%の場合、感度70%特異度99%の検査で陽性だと事後確率は41.4%半分以上間違いです。陽性でも感度は関係あるのです。いいですか。疑ってない無症状の人にコロナPcRしちゃダメですよ。
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擬陽性は少ないので、少なくとも問題提起には十分の精度ですね
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疑っていない無症状の人に広範囲にコロナPCRを実施し、選別された陽性の集団は事前確率が十分に高い集団になるので、その集団に対して再度コロナPCRを実施し、二回とも陽性だった場合に陽性とみなせばよいだけの話では？
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うーん、わかりません。どうしてだめなのかの論理がわかりません。疑っていない無症状のひとにＰＣＲ検査をしたとき、どういう問題点が出るのかはっきり知りたい。
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10000人に検査した場合。事前確率1%なので感染者100人、非感染9900人。感度70%なので感染者100人のうち検査陽性70人陰性30人。特異度99%なので非感染9900人のうち検査陽性99人陰性9801人。つまり検査後は陽性があわせて169人のうち本当に感染してるのは70人。事後確率は70/169=41.4%。
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感染を疑わない人に大量にPCRしても、この計算だと検査陽性ででても約60%の人は本当は感染していない。
また、本当は感染している人のうち30%は検査陰性ででてしまう。
ということかなあと思います
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PCRという検査自体が、
検査を受ける人が極めてコロナを疑うような所見症状がある
コロナ患者の濃厚接触者であるような人達
に絞らないと
陽性的中率(陽性と出た人が本当にコロナ感染者である確率)が上がらないからです。
感染者の少ない母集団で検査しまくると判定が間違いだらけになります。
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無症状でも、やらなきゃいけない人たちいますよね。
例えば、他の病気で入院する人の前検査
医師、看護師の定期的な検査
必要な人たちいますよね。
これ保険適用されないと。
一般論でまとめないで、丁寧な対応が必要だと思いますが？
一般論でまとめないで、丁寧な対応が必要だと思いますが？1
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医学生3年生で習う知識ですよ。専門家関係ないです
あ、岩田さんの言ってる事は正しいです。
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Bayes(事後確率) きたーーー！！ 感動です！！ アプリあるので興味ある方は計算してみてください！ 岩田先生の行った計算がわかります。apps.apple.com/au/app/bayes-p
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こうなりました！
1度目陽性出た人だけ2回目をして、
2回とも陽性出たら98%の確率で本当に感染してます。
twitter.com/blanc0981/stat
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永田健
@NagataKen1982
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参考までに2度検査して両方陽性だった場合の計算をしました。先ほどのような相関の問題がないとかていしたものです。
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PCRの特異度は基本的に100です
fda.gov/media/136151/d
aruplab.com/news/4-21-2020
感度はメタアナリシスで89%と推定されています。70%とか99%とかいうのはやめてください
pubs.rsna.org/doi/10.1148/ra
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やはり納得できません。市中感染率を５％、特に高齢者介護に関係する人たちが10%とすると、事後確率は78.6% 88.6%となります。ですので、医療関係者は当然として、高齢者介護で働く人には、無条件でのPCTR検査は十分意味があると思いますが。
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誤り：「十分」
正解：「ある程度は」or「少しは」
ではないですか？
そもそも100%ではない、
濃厚接触する老人側（介護される側）の検査はどうするのか？
定期的に検査しないと意味ないのでは？
そんな事を考えたらキャパシティオーバーにならないか？
など、問題ありすぎです。
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PCRの場合、一般的に特異度90%後半と捉えて問題ないでしょうか？
理論的にPCRの特異度は100%だ、という人がいますが、どうも承服し難くて。
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直感的に、慶應の6%は半分くらいノイズ（偽陽性）ではないかと予想しています。
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他国の膨大な数のPCR検査は、「感染者を見つける」＋「偽陽性でも隔離してロックダウンを補強する」、という素人仮説(妄想)はどうでしょう。人権団体からクレームが来そうです。
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