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澳大利亚真的有60,000例未经诊断的COVID-19病例吗?

安德鲁·海恩(Andrew Hayen), 悉尼科技大学格雷戈里·多尔, 新南威尔士大学

A 初步研究由澳大利亚国立大学和其他地方的研究人员于本周在线发布,估计到7月中旬有71,000澳大利亚人患有COVID-19—比该阶段确诊的官方病例数多60,000。

这项研究涉及在四个州的十家医院中测试2,991名择期手术患者,以了解他们是否具有抗SARS-CoV-2抗体,SARS-CoV-2是引起COVID-19的病毒。

该研究最初发现了41位阳性患者(1.4%),但随后对由于抗体测试特异性不理想而引起的假阳性进行了调整,研究人员估计,每1000次测试会产生11次假阳性。估计患病率为0.28%— or eight “true”从2,991人中抽取了阳性。

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然后研究人员将该估计值(包括不确定性参数)外推到澳大利亚人口 整体上他们最终得出了带有SARS-CoV-2抗体的澳大利亚人的数量—因此大概是被COVID-19感染的人—介于零和181,050之间,最有可能约为71,000。

这提出了两个主要问题:这是否应该改变我们对如何最好地遏制COVID-19传播的看法,并且我们应该意识到该研究是否存在任何局限性?

让’s从后一个问题开始。这是解释结果时要考虑的四个关键事项。

1.误报。

在COVID-19发病率非常低的国家(例如澳大利亚),抗体检测的关键要求是 具体 —也就是说,避免误报。这比高度重视更为重要 敏感 (避免误报)。

据报道,新研究中使用的抗体测试的特异性为98.9%,灵敏度为100%。这意味着,对于每1,000个测试,我们可以预期有11个假阳性,没有假阴性。

想象一下该病毒流行率很高的地方,例如纽约市, 大约20% 估计有COVID-19的人。 1,000名样本平均将包含200名COVID-19阳性人员,其中的测试可以正确识别所有200名,没有假阴性。它还会发现11个人中实际上是负面的阳性,估计患病率在1,000中占211,占21.1%— which is close to the 真正 figure.

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现在,想象一下有1000名澳大利亚人的样本,其COVID-19患病率为0.2%。

Just two people in this sample would correctly test positive, but again we would expect the test to deliver 11 false positives. This gives an estimated prevalence of 13 out of 1,000, or 1.3%, which is several times higher than the 真正 figure.

即使您像作者所做的那样修改了估计值以解决预期的误报,我们也可以看到准确估计低患病率有多么困难。少数实际情况容易在噪声中丢失。

2.样本量。

较大的样本量可以提高精度。样本量小是研究的原因’估计范围如此之广。实际上,它一直向下延伸 零,即使我们知道可以’在澳大利亚,可能有零宗COVID-19病例。但是,无论研究小组的人数多少,只要患病率很低,假阳性问题就永远不会消失。

3.测试方法。

一种解决方案是重新测试当前样品 available commercial 抗体测试 特异性为99.9%。这将提供一种克服误报问题的方法。

只有一名COVID-19阳性患者曾接触过已知的COVID-19病例,并且所有检测呈阳性的患者均未报告过任何类似COVID-19的疾病,这一事实支持了该样本包含大量假阳性的怀疑。 。

4.外推。

对于将结果推广到整个澳大利亚公众的可靠程度也存在疑问。该研究涉及接受选择性手术的人,他们可能有不同的接触病毒的风险。

从现有的很难说 数据在推断到更广泛的澳大利亚人口时是否对年龄,性别和居住状况等变量进行了任何调整。

那么我们可以肯定地说什么呢?

从这项研究中,我们可以确定澳大利亚接触COVID-19的人数是多少?不幸的是,如果没有更大的样本,更广泛的人群样本以及更可靠的测试,我们对COVID-19暴露的患病率了解的程度将比我们已经了解的更多。

这意味着用这些新发现声称COVID-19比我们认为的危险或致命程度低是不明智的。

我们真正需要的是对SARS-CoV-2抗体的患病率进行更全面的测试,而不是对这些估计值进行表面评估,包括追踪这种患病率的研究 over time.

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无论如何,澳大利亚可以认为自己幸运的是病例数足够低,因此误报问题成为解释此类研究的主要警告。可悲的是,在许多其他地方,误报掩盖在真正的COVID-19案件的泥石流中。


编辑’s note伊恩·科克本(Ian Cockburn),其中一项研究’的主要作者告诉《对话》,误报确实是 试图估计低患病率时,更可能是一个重要因素,但将该研究描述为“best estimate”基于两个单独的统计分析,两者均得出相同的结果。他补充说研究团队计划使用进一步的统计方法来检查研究’s的结果,然后将其完全发布。

他说研究样本“不是完美的横截面”理想的研究规模应为6,000-10,000人,但要从一般人群中获取血液样本会给后勤和成本带来重大障碍。

他补充说,很难验证商业公司’声称具有更高特异性的抗体检测方法,并且如果检测结果为假阳性,则患者也可以通过另一种检测方法以相同的方式检测假阳性。谈话

安德鲁·海恩(Andrew Hayen),生物统计学教授, 悉尼科技大学格雷戈里·多尔,柯比研究所(Kirby Institute)教授兼病毒性肝炎临床研究计划负责人, 新南威尔士大学

该文章重新发布于 谈话 根据知识共享许可。阅读 来源文章.

特色图片:盖蒂。

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