误报是什么意思？了解 Covid-19 测试和术语

: By 普里扬卡·戈尼亚（Priyanka Gogna）

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误报是什么意思？了解Covid-19测试和术语 19年29月2020日，弗里亚兹·阿泽兹（Friaaz Azeez）在安大略省士嘉堡的多伦多伊斯兰学院的弹出式测试中心接受卫生保健工作者的COVID-XNUMX检验。 加拿大媒体/ Nathan Denette

在COVID-19大流行期间，通常仅限于流行病学家和公共卫生专业人员的单词和短语进入了公共领域。尽管我们已经迅速接受了基于流行病学的新闻，但是公众没有机会充分吸收所有这些术语的真正含义。

与所有疾病测试一样， COVID-19测试的假阳性结果可能导致过度压力试图诊断自己的病情，请假几天并与家人隔离的人。一个著名的例子是俄亥俄州州长Mike DeWine，他的错误的积极结果导致他取消了与唐纳德·特朗普总统的会晤.

假阴性测试结果甚至更危险，因为人们可能认为参加社交活动是安全和适当的。当然，诸如测试类型，个人在测试之前是否有症状以及测试时间等因素也会影响测试对某人是否被感染的预测程度。

敏感性和特异性是两个极其重要的科学概念了解COVID-19测试的结果。

在流行病学背景下，敏感性是指正确识别出的真实阳性的比例。如果有100人患有某种疾病，而该测试将其中90名患有该疾病，则该测试的敏感性为90％。

LifeLabs的实验室技术助理于19年26月2020日在不列颠哥伦比亚省萨里市的公司实验室收到条形码扫描后，处理要检查的COVID-XNUMX样本。 加拿大新闻/ Darryl Dyck

特异性是测试能够正确识别出没有疾病的检测能力。如果100人没有这种疾病，并且测试正确地将90人确定为无疾病，则该测试的特异性为90％。

这个简单的表格有助于概述当患病率（实际患有该疾病的人口百分比）为25％（总计以粗体显示）时如何计算敏感性和特异性：

25％的疾病患病率的敏感性和特异性。（Priyanka Gogna）, 作者提供

对于新发布的测试，测试敏感性为80％似乎很好（就像我上面报告的虚假案例编号一样）。

预测值

但是这些数字并不能传达全部信息。测试在人群中的有用性并不取决于其敏感性和特异性。当我们使用敏感性和特异性时，我们正在弄清楚当我们已经知道哪些人患有和不患有该疾病时，测试的效果如何。

但是，在真实环境中进行测试的真正价值在于其能够正确预测谁被感染以及谁未被感染的能力。这是有道理的，因为在现实世界中，我们不知道谁真正患有这种疾病-我们依靠测试本身来告诉我们。我们使用测试的正预测值和负预测值来总结该测试的预测能力。

为了说明这一点，请考虑以下问题：在没有人患有该疾病的人群中，即使是一种对发现任何患有该疾病的人都非常可怕的测试，似乎也能奏效。它将“正确”地识别出大多数人没有患该病。这与人口中有多少人患有这种疾病（患病率）有关，而不是与测试的效果有关。

使用与上述相同的数字，我们可以估算正预测值（PPV）和负预测值（NPV），但这一次我们专注于行总计（粗体）。

PPV的计算方法是真实阳性数除以通过测试确定为阳性的总人数。

患病率为25％时的阳性和阴性预测值。（Priyanka Gogna）, 作者提供

PPV解释为测试阳性的人实际患上这种疾病的可能性。 NPV是测试阴性的人没有疾病的概率。尽管敏感性和特异性不会随着患病个体在人群中所占比例的改变而改变，但PPV和NPV很大程度上取决于患病率。

让我们看看当我们重新绘制疾病表时，人口患病率为25％，而不是19％（更接近加拿大COVID-XNUMX的真实患病率）时会发生什么。

敏感性，特异性，PPV和NPV占疾病患病率的XNUMX％。（Priyanka Gogna）, 作者提供

因此，当疾病的患病率低时，测试的PPV可能会很低。这意味着测试阳性的人实际患上COVID-19的可能性很低。当然，根据人群的敏感性，特异性和普遍性，情况也可能相反：被检测为阴性的人可能并非没有病。

现实生活中的假阳性和假阴性测试

当开始对COVID-19进行批量测试时，这意味着什么？至少这意味着公众应该对误报的含义有清晰的了解。所有个人都应该意识到假阳性或假阴性测试的可能性，尤其是当我们移至今年秋天更加依赖测试告知我们的行动和决定。正如我们使用上面的一些简单表格和数学所看到的，即使面对具有良好灵敏度和特异性的“良好”测试，PPV和NPV也会受到限制。

如果对测试背后的科学知识以及为什么会出现误报和误报的认识不足，我们可能会促使公众进一步怀疑公共卫生和测试，甚至质疑其有效性。在这种大流行中，知识就是力量。