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[统计应用] Covid-19的抗体测试

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药生
发表于 2020-5-31 13:30:40 | 显示全部楼层 |阅读模式

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美国疾病预防控制中心(CDC)在其网站上发布的新指南中指出,过去用于确定人们是否感染过Covid-19的抗体测试可能有一半是错误的。



这与病毒在被测人群中的普遍性有很大关系。 “例如,在患病率为5%的人群中,以90%的敏感性(Sensitivity)和95%的特异性(Specificity)进行的检测将产生49%的阳性预测值(PPV)。换句话说,只有不到一半的检测为阳性(Positive)的人真正具有抗体(Antibody)。"

“或者,在患病率超过52%的人群中进行相同的测试将产生大于95%的阳性预测(PPV),这意味着少于20个测试阳性的人将产生假阳性测试(False Positive)结果。"

抗体检测,也称为血清学检测假阳性是指检测结果显示人们有疾病或感染,但实际上没有。假阴性则相反, 事实上,人们被感染了,但检查结果却说没有。对于血清学检测,假阳性可以说是更危险的,因为它们会导致一种被误导的安全感。


我附上了Excel电子表格,供您计算PPV。

抗体测试.xlsx

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药徒
发表于 2020-5-31 15:15:08 | 显示全部楼层
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药士
发表于 2020-5-31 15:35:39 | 显示全部楼层
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药士
发表于 2020-6-1 08:47:01 | 显示全部楼层
谢谢提供分享
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