Masayoshi Son, ein japanischer Unternehmer, hat getwittert, er plane, einen Massen-PCR-Test für eine Million Menschen während des Ausbruchs des Coronavirus durchzuführen, erhielt jedoch von den Internetnutzern heftige Gegenreaktionen, dass dies eine „medizinische Katastrophe“ verursachen würde. Warum ist das?


Antwort 1:

Quora Evangelist

hat eine unglaublich informative geschrieben

zur Frage. Ich war anfangs ziemlich verwirrt, sogar ein bisschen verärgert über die öffentliche Reaktion, und es war ziemlich aufschlussreich, darüber informiert zu werden, was möglicherweise aus einem nachlässigen Massentest in diesem Moment resultieren könnte.

Unten ist eine Übersetzung seiner Antwort. Leider unterstützt die Quora-Übersetzung kein Japanisch ins Englische, daher möchte ich auch hier sicherstellen, dass dies Kenn Ejimas Antwort ist und ihm alle Ehre gemacht wird. Fehler in der Übersetzung liegen natürlich in meiner Verantwortung.

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Ich denke tatsächlich, dass dies ein sehr guter Beispielfall für einen „Vortrag über öffentliche Gesundheit für alle“ sein wird.

Wenn Sie nicht bereit sind, die gesamte Antwort zu lesen, denken Sie bitte daran, bevor Sie abreisen: „

Es gibt keinen 100% genauen Test

”.

Wie genau / ungenau sind die Tests im Allgemeinen? Schauen Sie sich die Abbildung unten an. Denken Sie nicht "Es gibt zu viele technische Jargons!", Es wird Ihnen gut gehen. Im Moment müssen Sie nur das wissen

vier Begriffe in der Mitte

.

  • Richtig-positiv: Sie wurden positiv getestet und haben wirklich die Krankheit (Bingo!)
  • Richtig-negativ: Sie wurden negativ getestet und haben die Krankheit wirklich nicht (Bingo!)
  • Falsch-positiv: Sie wurden positiv getestet, haben aber tatsächlich keine Krankheit (falsch)
  • Falsch-negativ: Sie wurden negativ getestet, haben aber tatsächlich die Krankheit (falsch)

Sie können diese vier Begriffe ganz intuitiv verstehen, oder?

Wenn wir

Nehmen Sie an, dass diese Tests alle 100% genau sind

Es würde nur "wahres Positiv" und "wahres Negativ" geben, so dass wir nicht alle komplizierten Diskussionen brauchen. Vielleicht würden Sie sich das vorstellen, wenn Sie an einen medizinischen Test denken.

Jedoch,

Es gibt keinen 100% genauen Test

Es könnten also zwei mögliche Zustände der

Testergebnis

(als positiv / als negativ getestet) und zwei mögliche Zustände für die

aktueller Gesundheitszustand

(infiziert / nicht infiziert), was zu vier möglichen Fällen als Kombination von zwei führt. Jeder, der den Test gemacht hat, wird in einen dieser vier Fälle eingeteilt.

Wie gesagt, falsch positiv bedeutet, dass Sie nicht wirklich krank sind, sondern als solche diagnostiziert werden.

Falsch-negativ bedeutet, dass Sie tatsächlich krank sind, aber übersehen wurden.

Okay so weit?

Nun gibt es zwei Kriterien, um die Genauigkeit des Tests zu messen. Eines ist Sensibilität und das andere ist Spezifität. Zum Beispiel könnte man für ein Grippetest-Kit sagen

"Empfindlichkeit: 60%, Spezifität: 98%"

um die Zuverlässigkeit des Tests zu zeigen.

  • Empfindlichkeit: Der Prozentsatz der Kranken, bei denen die Erkrankung korrekt festgestellt wurde
  • Spezifität: Der Prozentsatz gesunder Menschen, bei denen korrekt festgestellt wurde, dass sie nicht an der Krankheit leiden

Wenn wir also den oben genannten Grippetest als Beispiel nehmen,

  • Da die Sensitivität 60% beträgt, werden bei 100 infizierten Personen 60 Personen als positiv und 40 Personen fälschlicherweise als negativ diagnostiziert.
  • Da die Spezifität 98% beträgt, werden bei 100 gesunden Personen 98 Personen als negativ und zwei Personen fälschlicherweise als positiv diagnostiziert.

Wie Sie sehen können, werden bei geringer Empfindlichkeit mehr Menschen fälschlicherweise als negativ diagnostiziert.

Haben Sie Erfahrung im Krankenhausbesuch, als Sie auf eine Grippe testen wollten, weil Sie sich ein bisschen krank fühlten, aber gebeten wurden, nach Hause zurückzukehren, bis Ihr Fieber steigt? Dies bedeutet tatsächlich, dass Sie aufgrund der geringen Empfindlichkeit des Tests keine korrekte Diagnose erhalten, bis das Virus auf ein bestimmtes Niveau ansteigt.

Die Zuverlässigkeit des einfachen Testkits, das Mr.Son bereitstellen wollte, sollte der eines Grippetestkits ähneln. Nehmen wir an, dass es die gleiche Zahl haben wird: "Empfindlichkeit: 60%, Spezifität: 98%".

Die Vorbereitung ist abgeschlossen!

Das letzte fehlende Stück, das wir wissen müssen, ist die vorherige Wahrscheinlichkeit. Verwenden wir die Daten der Diamantprinzessin, um dies zu erklären. Von den 3771 Passagieren wurden 705 als positiv getestet, und über die Hälfte von ihnen war asymptomatisch. Die Gesamtzahl der Todesopfer beträgt sechs Personen, was einer Sterblichkeitsrate von 0,85% entspricht.

Tatsächlich ist der vom Nationalen Institut für Infektionskrankheiten durchgeführte PCR-Test ziemlich zuverlässig und könnte möglicherweise als „Sensitivität: 95%, Spezifität: 99,9%“ geschätzt werden. Nehmen wir als Argument an, es ist 100% und die 705 positiven Patienten waren wirklich infiziert. Überlegen Sie, ob Sie eine Person zufällig auswählen und sie den Mr.Son-Test ablegen lassen möchten. Was wäre die Möglichkeit, dass diese Person „wirklich infiziert“ ist? Wie wir geschätzt haben, sind dies 705/3711 = 19%. Dies ist die vorherige Wahrscheinlichkeit (oder Prävalenzrate).

Verwenden wir jetzt ein Online-Tool, um weiter zu berechnen.

検 査 結果 に お け る 陽性 的 中 率 と 陰性 的 ((((())

(JPN)

Klinischer Rechner 2

(ENG)

Wenn wir die erforderlichen Informationen eingeben, Sensitivität 60%, Spezifität 98%, Prävalenzrate 19%, können wir zwei Arten von Metriken berechnen: "Positiver Vorhersagewert" und "Negativer Vorhersagewert". Wir benötigen diese beiden Werte, um das Testergebnis auszuwerten.

Der „positive Vorhersagewert“ ist in diesem Fall der wichtige Wert, der manchmal einfach als Präzision bezeichnet wird. Im Kontext des maschinellen Lernens wird es normalerweise als PPV (Positive Predictive Value) bezeichnet.

Diese Werte bedeuten:

  • Wenn das Testergebnis positiv war: 88% von ihnen sind wirklich positiv, 12% wurden fälschlicherweise als positiv diagnostiziert
  • Wenn das Testergebnis negativ war: 91% von ihnen sind wirklich negativ, 9% wurden fälschlicherweise als negativ diagnostiziert

Nun, es gibt einige Ungenauigkeiten, aber nicht so schlimm, oder?

Zu diesem Zeitpunkt wurde der Kreuzfahrtpassagier als Stichprobengruppe ausgewählt. Lassen Sie uns also überlegen, was passiert, wenn wir dieses Testkit Millionen Menschen in ganz Japan zur Verfügung stellen.

Derzeit beträgt nach Angaben des Gesundheitsministeriums die Gesamtzahl der Testfälle 9376 Fälle und die Anzahl der positiven Fälle 604. Obwohl die aktuellen PCR-Tests nur für diejenigen durchgeführt werden, bei denen der Verdacht auf das Virus besteht, wie z Als Personen, die mit einem anderen Patienten in Kontakt standen, beträgt die Wahrscheinlichkeit, positiv getestet zu werden, lediglich 6%.

In der folgenden Grafik sehen Sie, dass sich die Anzahl der Testfälle am 4. März fast verdreifacht hat, die positiven Fälle jedoch nicht gesprungen sind und die Grafik dieselbe (exponentielle) Wachstumskurve beibehält. Dies bedeutet, dass es tatsächlich gab

sehr wenige Fälle

welche Leute wegen des Mangels an Tests übersehen wurden.

Das heißt, es könnte immer noch viele Menschen geben, die keine schweren Symptome hatten und die Tests nicht erhielten, weil sie sich wie eine normale Grippe erholten. Nehmen wir also an, dass es derzeit zehnmal mehr versteckte Fälle gibt als die aktuelle Anzahl. Das wären 6000 Leute.

Anzahl der PCR-Tests ab dem 12. März

Hier möchten wir das Argument vereinfachen. Nehmen wir also an, dass die gesamte 120-Millionen-Bevölkerung testen wollte. Mit anderen Worten, alle Testkits sind sofort ausverkauft und eine zufällig ausgewählte Million Menschen nehmen an dem Test teil.

Wie hoch wäre in diesem Fall die vorherige Wahrscheinlichkeit (Prävalenzrate)? Die geschätzten (versteckten) Fälle 6000 geteilt durch die Gesamtbevölkerung betragen 0,005%. Berechnen wir, was passiert, wenn wir die Zahlen in das Online-Tool eingeben.

Ratet mal, was denkst du wäre der Wert?

?????????

Sie können die Nummer nicht sehen?

Lassen Sie mich für Sie zoomen. Positiver Vorhersagewert ist….

0,1%

!!!!

Wenn Sie einen Test durchführen und 1000 Personen positiv getestet werden, gibt es nur

eine Person

Wer hat die Infektion!

Das bedeutet, dass 999 Menschen falsch positiv sind, was bedeutet, dass sie positiv getestet wurden, aber sie haben tatsächlich keine Krankheit !!

Wenn also eine Million Menschen das Testkit gekauft haben, sind die tatsächlichen Fälle von Positiven nur 30 innerhalb der Testpositivfälle (20 Fälle sind falsch-negativ), und es würde 20.000 Fälle von falsch-positiven Fällen geben. (Bearbeitet am 15. März nach

's Kommentar) Stellen Sie sich vor, was passieren würde, wenn alle ins Krankenhaus kriechen und versuchen, sich behandeln zu lassen?

Das wäre wirklich ein völliger Zusammenbruch des medizinischen Systems!

Was ist das für ein „Test“, wenn er falsch diagnostiziert wird?

99,9%

der positiven Fälle?

Sie können nicht einfach viele Leute zufällig testen! Deshalb sagen die Experten, dass "unnötig viele Menschen nicht getestet werden sollten", entgegen unserer Intuition!

Der entscheidende Punkt bei der Durchführung eines Tests ist die Erhöhung der vorherigen Wahrscheinlichkeit (Prävalenzrate) der Zielgruppe. Dies bedeutet, dass der Test für Personen durchgeführt werden sollte, die die erforderlichen Kriterien erfüllen, z. B. über einen längeren Zeitraum Fieber haben, Symptome aufweisen, die mit Covid-19 vereinbar sind, wie z. B. Husten, oder in engem Kontakt mit einer infizierten Person standen, und dies dann tun Prüfung.

Das Testkit von Bill Gate, von dem sich wahrscheinlich Mr. Son inspirieren ließ, wird in Seattle, einem der am stärksten infizierten Gebiete in den USA, erstellt und bestätigt auch, ob der Test wirklich benötigt wird, indem der Reiseverlauf und der Kontaktverlauf des USA überprüft werden Person über ein Online-System, um die vorherige Wahrscheinlichkeit zu erhöhen. Dies ist die größte Voraussetzung, um den positiven Vorhersagewert zu erhöhen.

Mas 査 し た く て も 検 査 し て も ら え な 人 が が い る と い て 発 案 た け 2020 2020 2020

Herr Sohn kündigt die Absage des Projekts an

Herr Sohn, ich begrüße Ihre fantastische Entscheidung, schnell Ihre Meinung zu ändern und das Projekt anzuhalten!

Japans Quarantäne war im Vergleich zu anderen Ländern ein Erfolg, und die Phase ist bereits in die nächste Phase übergegangen. Was wir von nun an brauchen werden, sind medizinische Ressourcen wie Masken und Desinfektionsmittel.

Es wäre eine großartige Idee, diese Ressourcen zu unterstützen!

Ich habe in der Vergangenheit mehrere Antworten geschrieben, dass es nicht gut ist, zu viele Leute zu testen. Bitte sehen Sie sich auch diese Antworten an.

  • Kenn Ejimas Antwort auf Was müssen Sie wissen, um Krebs frühzeitig zu erkennen und zu verhindern? (JPN)
  • Ist die Grippeprävalenzrate in diesem Jahr ein Rekordhoch? (JPN)
  • Kenn Ejimas Antwort auf Mein Freund hatte grippeähnliche Symptome und wurde insgesamt dreimal auf Grippe getestet, war aber alle negativ. Ich denke, es war eine Grippe, gemessen an den Symptomen, aber ist es möglich, negativ zu sein, selbst wenn Sie die Grippe haben? (JPN)

"Vorherige Wahrscheinlichkeit" und "hintere Wahrscheinlichkeit" sind Ideen aus der Bayes'schen Statistik. Werfen Sie einen Blick auf Mr.Sekiguchis großartige Antwort unten, um mehr zu verstehen.

  • Masahiro Sekiguchis Antwort auf Bedeutet dies, dass Ihre Erkältung durch Bakterien verursacht wird, wenn das Fieber nach der Einnahme von Antibiotika sinkt, wenn man bedenkt, dass Antibiotika bei Viren nicht wirken? (JPN)

Antwort 2:

„Masayoshi Son, ein japanischer Unternehmer, hat getwittert, er plane, einen Massen-PCR-Test für eine Million Menschen während des Ausbruchs des Coronavirus durchzuführen, erhielt jedoch von den Internetnutzern heftige Gegenreaktionen, dass dies eine„ medizinische Katastrophe “verursachen würde. Warum ist das?"

Vermutlich?

Es wird das Krankenhaussystem zusammenbrechen lassen und viele zusätzliche Menschen werden sterben.

In den USA (als Beispiel) gibt es insgesamt weniger als eine Million Intensiv- / Akutpflegebetten.

Es stehen ca. 200.000 zur Verfügung.

Etwa 10–20% der Menschen mit COVID-19

eigentlich brauchen

diese Betten.

80–90% BRAUCHEN SIE NICHT.

Testen Sie eine Million Menschen, wenn 20% von ihnen positiv sind und 20% von ihnen zur medizinischen Versorgung ins Krankenhaus gehen, wenn sie es nicht brauchen. Dieser Zusammenbruch kommt früher und mehr Menschen sterben.