中國核酸公司造假了嗎

中國核酸公司造假了嗎

12/10/2022

為什麼在當時，沒有人出來做這道題（63語錄）

最近，由於政策突變，另一種聲音開始冒出來了：核酸公司造假！到底是不是造假，咱下面給大家做一道數學題

早在兩年前，咱就想寫這篇文章，但由於風向不對，雖然是一個科學探討的數學問題，但被咔嚓的可能性幾乎百分百，現在把這樣的數學研究方法給大家演算一下，希望不會被咔嚓。

新冠疫情流行后，美國很多大學、公司、醫院、實驗室等具備檢測能力的單位，相繼開發了大量的檢測方法和試劑盒，這些方法學和試劑盒，都需要FDA的審核批准。FDA批准測試產品上市的前提條件是什麼呢？這就是：方法的敏感度和特異度均超過95%。

什麼是敏感度超過95%？拿100個真正感染（真陽性）的病人，用這種方法測試，測出陰性結果的不得超過5個，也就是說，100個感染的人，最後測出是陽性結果的人，必須在95個以上；真陽性率95%

什麼是特異度超過95%？拿100個肯定沒有感染的正常人（真陰性），用這種方法測試，測出陽性結果的不得超過5個，也就是說，100個正常人，最後測出是陰性結果的人，必須在95個以上。真陰性率95%

根據這個原則，美國FDA迄今批准了數百個實驗室及產品，其中，僅核酸測試實驗室和方法學，就有235個。

FDA批准的檢測方法和採樣產品，其中，核酸檢測的KIT在紅框內

經過3年的運作，這些方法學在實際應用中，是不是真正達到100%的準確性了呢？

實際結果很讓人失望。

咱們先看一段發表在美國《職業環境醫學》科學雜誌上的一篇文章。

文章鏈接在此

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7934325/#R10

作者出了好幾道不同流行感染率的數學題，咱就整理出下面一個了。

假定某方法學具有95%的敏感性和95%的特異性，有1萬個人進行了檢測，其中，有100個是感染了的病例，9900是未感染的正常人，那麼，檢測出來的陽性有多少呢？

根據敏感性95%，100個感染的人，有95個陽性，而有5個測試結果為陰性（假陰性）。

根據特異性95%，9900個正常人，檢測出來的結果卻是陽性的= 9900 x 5% = 495（假陽性）

1萬個檢測樣本，測試出來陽性的有 495 + 95 = 590。

假陽性率達到了 495/590 x 100% = 83.9%。

也就是說，在人群陽性率為1%的時候（1萬人中100人感染），這樣批准上市的檢測手段，5個陽性結果中，其中4個是假陽性！

根據這樣的一個數學模型，咱們做一個推測。

假如X酸公司檢測手段極為先進，敏感性和特異度都達到了99%，那麼，檢測一個全民為1000萬的樣本，理論上應該出現多少例假陽性呢？

1000萬 x 1% （特異度如果是99%）= 10萬。

也就是說，1000萬城市人口檢測，僅僅由於檢測手段的局限性，就應該有10萬的假陽性結果出來。（這是建立在檢測方法的特異度和敏感度都在99%以上的高端產品上的）

那麼，咱們看到這樣的現象了嗎？

新聞報道，3天全員進行了一輪測試，沒有一例陽性結果……

當咱看到這樣的新聞的時候，咱只有「呵呵」了。咱曾經在一些群里說過一句話：X酸檢測，那是一地雞毛啊。

現在，網路和微信群出現了「X酸造假」的聲音，咱因為沒有證據，不作置評。

鑒於檢測手段的局限性，從科學的角度，FDA建議，臨床對病人的準確診斷，擬結合臨床癥狀，進行多種方法交叉驗證，以免影響結果的正確性。

美國實際工作中，似乎很少做這樣的「無用功」，因為，具有臨床癥狀，加上檢測陽性，該休息的休息，該治療的治療，不會因為防控不「積極」，就讓政客們倒霉了。

微信群經常看到，有民眾沒有離開家一步，結果卻「陽」了，要拉走，被「陽」的民眾據理力爭，後來，又說是工作人員失誤。

咱看到這樣的視頻，也會「呵呵」，讀者在閱讀了上面咱的分析后，應該知道問題大概出在哪裡了，因為，1%的流行率，就有84%的假陽性。而人群感染率越低，假陽性率則越高。

有心的讀者不妨算一個0.5%感染率人群的假陽性率，就明白了。

這個截圖是上面數學題文章出處，作者舉的例子特異度為98%（比咱的例子95%高），敏感度是95%（和咱的題目一樣），計算結果，也有三分之二以上的是假陽性。1萬人中，紅框是真正陽性，藍色為真正健康，綠框是假陽性率）

現在放寬了，陽性結果不會再「拉走了之」，對防控工作人員、普通民眾、檢測人員，無疑都是「鬆了一口氣」的好事。

咱相信，任何一個有檢測經驗和醫學統計經驗的人，都會做這樣的數學題，問題是：為什麼在當時，沒有人出來做這道題？

或許有讀者問咱，為什麼2年前你不做這道題。

咱有苦衷啊。

2年前，咱就質疑了XX專家，XX清瘟，結果是：被罵死！

認識的罵，不認識的，也罵！

還有，管理人員，咔嚓！

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