【万能求助】核酸检测误诊可能,概率论以及贝叶斯公式(原创)
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作者:漫漫长路 (等级:2 - 初出茅庐,发帖:43) 发表:2021-11-11 12:23:54  楼主  关注此帖评分:
【万能求助】核酸检测误诊可能,概率论以及贝叶斯公式(原创)
原创文章,理性讨论,不抬杠不撕逼。 

太长不看版:
1.新加坡眼app提到4例PCR疑似假阳,都来自来福士诊所。
2.贝叶斯公式证明如果新加坡普查, 一个人PCR阳性但真正得病的概率为0.44
3.如果怀疑自己PCR假阳,应该怎么办?


1. 4例PCR疑似假阳,都来自来福士诊所,血清全部呈现阴性。

有网友收到PCR阳性,当天马上去再测一次变阴。 阴变阳有可能是后来得的, 阳变阴逻辑上证明误诊可能,尤其是在这么短的时间内再测,有人还不止测了一次。4例都是来福士,应当引起注意了。


2. 贝叶斯公式以及误诊概率

新加坡总人口545万(2021年6月公开数据),新冠总确诊数227681(2021/11/11新浪数据),所以估计目前患病比例为0.04.  以事件A表示PCR呈现阳性,以A’表示PCR呈现阴性(事件A的补集).  PCR检测准确率数据不好找,假设一个人确实患病(设为事件C, P(C)=0.04),他做PCR呈现阳性的概率为P(A|C)=0.95.   假设一个人没有得病(C’,事件C的补集),他做PCR呈现阴性的概率为P(A’|C’)=0.95  (根据诊所报告写的confidence level 0.95).

其中P(A|C)=0.95, P(C)=0.04, P(A|C’)=1-P(A|C)=0.05,  P(C’)=1-P(C)=0.96

所以如果新加坡在所有人群中普查,某人得到诊所诊断PCR呈现阳性,他真正得病的概率(P(C|A)由贝叶斯公式

P(C|A)=P(A|C)*P(C)/[P(A|C)*P(C)+P(A|C’)*P(C’)]=0.44

在回国人群中,因为都是是无症状的,如果PCR呈现阳性,真正得病得概率仅为0.44(理论上还要小,因为这个包含了有症状的那些人).  这就是为什么中国发现PCR阳性要反复确认。 
新加坡这里只要PCR阳性,马上发隔离令,这是不是也是一种简单粗暴和医疗资源浪费呢?
(这个模型比较粗糙,值得商榷,欢迎提供资料继续讨论)


3. 如果怀疑自己PCR是假阳,应该怎么办? 

其实我是来问这个问题的,医学手段上有什么方法可以确定的证明自己是PCR假阳,因为现在一旦PCR阳性,大使馆就要求康复三个月才能回去中国,如果是假阳,太耽误事情了。


参考资料:
1.   新加坡眼app文章. 狮城茶馆->《疑似新冠误诊,近期回国注意了》 11.8
2. 《概率论与数理统计》浙江大学第三版 



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作者:漫漫长路 (等级:2 - 初出茅庐,发帖:43) 发表:2021-11-11 14:16:26  2楼
楼主虽然知道贝叶斯公式但是似乎不懂生物和医学原理1. PCR的结果是由cutoff cycle threshold (ct value)决定的,阴性阳性不是0 和1的关系,看看这篇科普文章就明白了。https://www.straitstimes.com/singapore/how-do-ct-values-and-serology-tests-tell-if-a-person-is-still-infectious 第二天比前一天病毒量增加,自然就会提前检测到因此结果变成阳性了。 2. 人体肯定是先有病毒,免疫系统才会产生反应生产出相应的抗体,这是需要时间的。因此PCR刚刚测出阳性抗体测试阴性很正常 3. ART的灵敏性远远不如PCR, 这也是为什么卫生部说没有症状的时候ART阳性可以直接确诊不需要再做PCR的原因。
感谢科普
但是网友2和网友4再测变阴性怎么解释呢?
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作者:漫漫长路 (等级:2 - 初出茅庐,发帖:43) 发表:2021-11-12 08:55:38  3楼
楼主,你预设的几个概率没一个对的。新加坡总人口545万(2021年6月公开数据),新冠总确诊数227681(2021/11/11新浪数据),所以估计目前患病比例为0.04. >>> 病患比例不能等同于得病的概率。 以事件A表示PCR呈现阳性,以A’表示PCR呈现阴性(事件A的补集).  PCR检测准确率数据不好找,假设一个人确实患病(设为事件C, P(C)=0.04),他做PCR呈现阳性的概率为P(A|C)=0.95.   假设一个人没有得病(C’,事件C的补集),他做PCR呈现阴性的概率为P(A’|C’)=0.95 >>> 你定义的P(A|C)和P(A'|C')其实就是Sensitivity和Specificity。对于PCR技术,怎么可能是0.95?? 太低了。对于approved PCR-based IVD就算0.99都低了。 既然预设的数据都有问题,后面的计算就不用看了。
P(C)不是患病的概率,而是随机在新加坡抽选一人,他是冠病患者的概率。
PCR的准确率0.99请给出数据来源。 我收到的诊所报告上明确写着confidence level 0.95
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作者:漫漫长路 (等级:2 - 初出茅庐,发帖:43) 发表:2021-11-12 08:56:12  4楼
我就想问下P(A|C’)=1-P(A|C)=0.05 是怎么来的?
条件概率的性质
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作者:漫漫长路 (等级:2 - 初出茅庐,发帖:43) 发表:2021-11-12 10:47:51  5楼
如果新加坡在所有人群中普查,某人得到诊所诊断PCR呈现阳性,他真正得病的概率0.44这个结论很可疑, PCR作为各国广泛运用来确诊标准,怎么可能PCP阳性,真正得病概率还不到50%呢?
这就是概率论的美妙之处,反直觉。
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作者:漫漫长路 (等级:2 - 初出茅庐,发帖:43) 发表:2021-11-12 13:04:17  6楼
PCR准确率是什么意思? Confidence level 0.95又指的是什么?
置信水平吧, 和confidence level一样
因为我们做出决策的依据是一个样本,在本例中也就是某人去诊所做核酸检测得到的数据,即使是样本数据呈现阳性,但这个人实际是阴性的可能性仍然存在,这种可能性是无法消除的,我们只能控制犯这种错误的范围。
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作者:漫漫长路 (等级:2 - 初出茅庐,发帖:43) 发表:2021-11-19 15:26:10  7楼
楼主,我用你的公式算出了一个标准答案:95%.就帮你改了一个参数:P(C)=0.5 P(C’)=1-P(C)=0.5 一个人确实患病即事件C应该以测试过PCR的人口为基准而不是以新加坡总人口为基准 在测试过PCR的人口中,患病C与不患病C’假设各占一半以简化计算, 所以你阳性并患病的概率是95%
你是比较靠谱的
P(C)的估计确实有问题,但是不可能有0.5这么高,
按新加坡每天确诊3000人,外面还有100倍的人群患病但没有测试,算30万,加确诊22万,总数50+万,
取P(C)=0.1比较合适
重新计算P(C|A)=0.68
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作者:漫漫长路 (等级:2 - 初出茅庐,发帖:43) 发表:2021-11-19 16:55:35  8楼
你要算的是测过pcr的并且阳性的这些人确实患病的概率,所以总样本应该是测过pcr的个体(包括确实患病C及不患病C’ ) 至于没测过pcr的比如你说的没测的那100倍不管有没有患病不应该列入统计范围
不是, 看原帖第二条,
我要估计的是如果新加坡普测,那么PCR阳性条件下真实患病的概率。
为了算这个,我需要估计整个新加坡患病人群的比例,也就是P(C).
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