離開
進入彰化萬人血清大調查 陳建仁：3狀況容易失真
首次上稿 00:32
更新時間 06:25
陳建仁表示，彰化縣展開武漢肺炎的血清流行病學調查，以瞭解縣民感染的盛行率，但調查的正確性還得按照三個要素「檢驗方法的敏感度和特異度」、「檢驗抗體陽性的盛行率」以及「受檢個案的代表性」來決定。（資料照）
〔即時新聞／綜合報導〕彰化縣展開武漢肺炎（新型冠狀病毒病，COVID-19）的血清流行病學調查，以瞭解縣民感染的盛行率，公衛專家出身的前副總統陳建仁表示，調查的正確性還得按照三個要素「檢驗方法的敏感度和特異度」、「檢驗抗體陽性的盛行率」以及「受檢個案的代表性」來決定。
敏感度越低、特異度越低、盛行率越低 調查結果的檢測盛行率越失真
陳建仁在臉書表示，彰化縣這次採集受檢個案的血液檢體，來進行武漢肺炎抗體檢驗，試圖以判定個案是否為陽性，直接估計彰化縣民的抗體陽性盛行率。但其實血清流行病學調查的正確性還得端看三項要素，也就是「檢驗方法的敏感度和特異度」、「檢驗抗體陽性的盛行率」以及「受檢個案的代表性」。
「敏感度越低、特異度越低、盛行率越低，調查估計出來的檢測盛行率也越嚴重失真」陳建仁解釋，檢驗方法的敏感度（sensitivity）是指真正得到感染的人裡，有多少百分比呈現陽性；特異度（specificity）則是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陰性。
至於假陽性率是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陽性，也就是「1-specificity（特異度）」；假陰性率是指真正得到感染的人，有多少百分比呈現陰性，也就是「1-sensitivity（敏感度）」。而血清流行病學調查所得到的檢測陽性盛行率，將會受到真正陽性率的高低、敏感度和特異度高低的影響。
陳建仁貼出數據，並以5萬人的調查進行舉例。（圖取自陳建仁臉書）
盛行率越低 高估盛行率的失真現象就越嚴重
陳建仁貼出數據，並以5萬人的調查進行舉例，表示若敏感度和特異度都是99%，在每萬人盛行率分別是1，10，100的三種狀況下，真正感染人數分別是5，50，500人；真正未感染人數分別是49995，49950，49500人。
由於此時敏感度為99%，所以在三種狀況下，真正感染檢測呈陽性人數分別是5，50，495人；特異度為99%，也就是真正未感染的人會有1%呈假陽性，所以在三種狀況下，假陽性人數分別是500，500，495人。
因此利用陽性人數（無法分辨真假）來估計三種狀況下每萬人的檢測盛行率，分別是 101，110，198。也就是說，檢測盛行率高估倍數竟高達101倍，11倍，2倍，也就是只要「盛行率越低，錯誤並高估盛行率的失真現象就會越嚴重」。
特異度越低 高估盛行率的失真現象越嚴重
陳建仁繼續表示，若如果真正盛行率是千分之1，敏感度是99%，在檢驗特異度分別是90%，99%，99.9%的三種狀況下，檢測真陽性人數都是50人，但是檢測假陽性人數卻分別是4995，500，50人。
因此這三種狀況下的每萬人檢測盛行率，分別為1009，110，20，換句話說，檢測盛行率高估倍數也同樣高達101，11倍，2倍，意為「特異度越低，錯誤高估盛行率的失真現象越嚴重」。
盛行率低且特異度無法提升至非常高時 普篩就需注意假陽性問題
陳建仁強調，從上述例子可得知，「盛行率調查研究的特異度、真正盛行率越低，檢測盛行率也就越容易被高估和失真」。他指出，雖然研究者可以透過敏感度、特異度進行調整，來推算出真正盛行率，公式為［真正盛行率＝（檢測盛行率＋特異度－１）／（敏感度＋特異度－１）］。但是，除非用更特異的方式再多加確認，否則調查者必須告訴每個陽性個案，「真正感染的機率只有50%，10%或1%」。
陳建仁以此告誡，若入境旅客的抗原篩檢策略在盛行率相當低、且特異度無法提升到非常高的情況下「採行普篩而非精篩」，也就需要注意假陽性的問題。
陳建仁臉書全文
相關新聞請見︰
「武漢肺炎專區」請點此，更多相關訊息，帶您第一手掌握。
