COVID-19: статистика и моделирование
Мне видится, что расчёт вероятностей по формулам из вашей ссылки уместен лишь при наличии априорной информации о том, из какой именно выборки взят человек. Если известно заранее, что человек приехал из региона с очень низкой ковидностью, то тест с сенситивностью 80% практически бессмысленен. Позитивный результат будет, скорее всего, ошибочным.
Если известно, что регион кишит заражёнными, то результаты теста для такого человека стоит принять к сведению.
А если человек неизвестно откуда, то вероятность того, что при позитивном результате он действительно инфицирован, должна отвечать заявленной производителем сенситивности, если она была правильно установлена.
Нас тут больше интересует специфичность, а не чувствительность.
И тут приехавшие из неких загадочных регионов... О чем речь? Все приехавшие из красной "заграницы" протестрованы, они составляют что-то около процента всех положительных случаев. Иначе говоря, даже если там заболеваемость и соответственно точность положительных тестов 100%- эти фактором смело можно пренебречь.
Speak My Language
статистику привести не могу, но именно итальянские, немецкие и австрийские гренцгенгеры, коих ежедневно около двухсот тысяч человек в Швейцарии, очень способствовали распространению вируса прошлой весной. Тем не менее я против закрытых границ 😀 но за поголовное тестирование.
Поголовное тестирование - глупость, бессимптомные распространители редки. Вот дистанционно температуру измерять гораздо умнее.
бессимптомные распространители редки.
Откуда инфа? Что бы это установить, нужно именно поголовное тестирование. Пусть в ограниченном регионе, но именно поголовное. Потому что репрезентативную выборку сделать имхо невозможно. Все прикидки и оценки приблизительны и сделаны на основе непрямых данных. имхо
Поголовное тестирование принесет определенное количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Поскольку ложноположительные обязательно должны перепроверятся, то и их сколее всего не будет.В результате можно будет получить более менее правдоподобную картину распостранения инфекции.
Пример. И меня сестра получила положительный тест и не имеет симптомов(Россия). Родители ее мужа ковидом гарантировано переболели (стационар). Ее семья не тестировалась вообще. Что мы знаем о бессимптомниках? Что они сидят тихонько и ни по каким статистикам не проходят.
Откуда инфа? Что бы это установить, нужно именно поголовное тестирование.
Из научных публикаций. Могу найти, если очень надо. Но я их лично читал.
Речь о том, представителем региона с какой ковидностью является тестируемый.
Это тоже довольно относительная информация. Допустим я из зараженного региона и все время сижу в хоммоффисе. Контакта с окружением 0. Или я из малозараженного региона но работаю на мясной фабрике и живу в общаге с румынами. Как определить в какой выборке я нахожусь? Плюс моя конкретно мобильность и частота нахождения в контакте с другими людьми. Плюс мои средства индивидуальной защиты(может я на проходной, но за стеклом сижу). Не реально
А вообще имхо сдесь речь идет о двух различных событиях - вероятность оказаться позитивно протестованным из за реального заражения, которая зависит от зараженности моего окружения.
и вероятность оказатся позитивно зараженнымиз за ложнопозитивного теста. Обе вероятности накладываются. И действительно делать
тест в условиях, когда заражение гарантировано исключено (например после длительного и абсолютного карантина) бессмыслено - любой позитивный результат будет 100% ложным. Фильтрация по первому условию.
Это тоже довольно относительная информация. Допустим я из зараженного региона и все время сижу в хоммоффисе. Контакта с окружением 0. Или я из малозараженного региона но работаю на мясной фабрике и живу в общаге с румынами. Как определить в какой выборке я нахожусь?
В принципе, вы правы, конечно. Я просто поленилась сформулировать более строго - предполагается, что инфицированные распределены по региону более-менее равномерно или что тестируемый отражает среднее состояние по своему региону. Впрочем, это всё релевантно лишь для отдельно взятого случая. При тесте большого числа случайных людей из данного региона при интерпретации результатов теста можно обойтись без этой строгости.
Опять же - это рассмотрение из перспективы тестера, а не отдельно взятого тестируемого с тучей его субъективных рисков, известных, по большому счёту, лишь ему одному.)
А вообще мы сталкиваемся с проблемами гетто, проблемами национального менталитета, менталитета возрастных групп и т.д.
бессимптомные распространители редки
Ну, как сказать... По данным японского учёного, исследовавшего 61 ковидных кластеров, минимум в 11 случаях распространителями инфекции были бессимптомные (на момент) женщины 20-39 лет. Поскольку первичная инфекция была обнаружена лишь в 22 кластерах (внутри которых находятся эти 11), то реальная доля асимптоматических переносчиков может быть значительно выше.
https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/9/20-2272_article
Есть и меташтудии, которые дают немного другой, но тоже характерный результат...например, эта: https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/...
We estimated that, across all study settings, the proportion of
SARS-CoV-2 infections that are asymptomatic throughout the course of
infection is 20% (95% CI 17%–25%).
Впрочем, 20% это лишь нижняя граница, поскольку в этой штудии недовыяснена роль фальшнегативных случаев.
