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灰體輻射
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和天氣預報有一拼。
www.cnn.com
"For example, in a population where the prevalence is 5%, a test with 90% sensitivity and 95% specificity will yield a positive predictive value of 49%. In other words, less than half of those testing positive will truly have antibodies," the CDC said.
比如有 10000 人，500 (5%) 人帶抗體。
有抗體，並且準確檢測出陽性機率為 90% (sensitivity)，那麼就有 450 個真陽性。
沒有抗體，並且準確檢測出陰性機率為 95% (specificity)，那麼就有 9500 * (1-0.05) = 475 個假陽性。
總共測出 925 個陽性，當中真正的陽性為 450， 49% 真有抗體，51% 其實沒有抗體，興高采烈去復工。
第二個例子：10000 人，5000 (50%) 人帶抗體。
真陽性：4500
假陽性：250
總共測出 4750 個抗體陽性，真有抗體的佔 95%。
所以大家等疫情再傳一會兒再去測抗體，出來｢有抗體｣的結果比較準，但相對的｢沒有抗體｣又比較不準。不可兼得。
後來的試劑也許也更準些。不知道現行的病毒基因檢測是否有相似的問題，尤其是｢無症狀感染者｣。還有這一陣子紛紛出籠的各地新冠抗體率在 10% 上下，可能也是過度樂觀了。群體免疫幻想破滅。
Antibody tests for Covid-19 wrong up to half the time, CDC says | CNN
Antibody tests used to determine if people have been infected in the past with Covid-19 might be wrong up to half the time, the US Centers for Disease Control and Prevention said in new guidance posted on its website.
"For example, in a population where the prevalence is 5%, a test with 90% sensitivity and 95% specificity will yield a positive predictive value of 49%. In other words, less than half of those testing positive will truly have antibodies," the CDC said.
比如有 10000 人，500 (5%) 人帶抗體。
有抗體，並且準確檢測出陽性機率為 90% (sensitivity)，那麼就有 450 個真陽性。
沒有抗體，並且準確檢測出陰性機率為 95% (specificity)，那麼就有 9500 * (1-0.05) = 475 個假陽性。
總共測出 925 個陽性，當中真正的陽性為 450， 49% 真有抗體，51% 其實沒有抗體，興高采烈去復工。
第二個例子：10000 人，5000 (50%) 人帶抗體。
真陽性：4500
假陽性：250
總共測出 4750 個抗體陽性，真有抗體的佔 95%。
所以大家等疫情再傳一會兒再去測抗體，出來｢有抗體｣的結果比較準，但相對的｢沒有抗體｣又比較不準。不可兼得。
後來的試劑也許也更準些。不知道現行的病毒基因檢測是否有相似的問題，尤其是｢無症狀感染者｣。還有這一陣子紛紛出籠的各地新冠抗體率在 10% 上下，可能也是過度樂觀了。群體免疫幻想破滅。
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