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COVID-19之我見(8)-為什麼不要濫用檢測手段?

作者:老地雷  於 2020-2-26 04:40 發表於 最熱鬧的華人社交網路--貝殼村

作者分類:熱點雜談|通用分類:熱點雜談

COVID19之我見(8)-為什麼不要濫用檢測手段?

 

美國老地雷

2/25/2020於美國)

 

聲明:本人發表的任何東西只代表我自己的觀點,不代表任何政府機構。大家有糾結的問題,仍然諮詢你們當地的衛生部門或訪問美國CDC網頁。此文無需經過我的同意可以轉發,但請勿篡改我文中的內容並請註明我撰文的日期。如果讀者發現我的文章中有很大的錯誤,歡迎用悄悄話的方式跟我討論。謝謝。

 

最近聽到不少抱怨,「美國的醫生就是不檢測新冠病毒,那怎麼知道有否社區傳播呢?」此話咋聽上去似乎有道理,對於外行來講有道理,對於我們內行來說,就缺乏科學道理了。

 

目前美國沒定性新冠病毒在社區傳播,為啥?因為是根據每個州每一個辛苦在加班加點的疾控人員的工作來做的結論。截止224日,美國總共有53例,只有2例在美國本土感染,而這2例是家庭密切接觸者。所有的病例的傳染源摸得很清楚,並非從社區而來。喜歡關注疫情數字的朋友請看美國CDC官方鏈接:https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/cases-in-us.html,看美國的數字就沒必要再去看中文微信轉發的啦。是否社區傳播取決於流行病學調查,不是取決於漫無目的的檢測。

 

那麼美國會不會有一天會有社區傳播,根據目前情況,尤其是無癥狀病毒攜帶者的發現和大量的國際旅客,這一天難以避免了。但是為什麼美國CDC要給全國的各級衛生部門和醫生髮出指導?為什麼只有符合一定條件的病人才提倡檢測新冠病毒呢,這裡面有科學道理的。

 

每一個檢測手段出來,衡量這個檢測方法有二個參數,Sensitivity (靈敏度Specificity (特異度)。如果要把這個檢測手段運用到人群中效忠於疾病的診斷,這裡面又牽涉到另一個重要因素,就是該病在人群中的prevalence (患病率),當然還有臨床表現。通過這三個因素才能準確判斷該檢測手段在疾病診斷中所起的作用。也就是說,患病率本身跟檢測手段是沒有關係的,但是三個因素放在一起考慮所起的作用就相當大了。本來想具體闡述一下上面三個概念,但怕把大家給繞暈了,還是談一下它的運用吧。

 

因為我目前並不知道這個檢測手段的靈敏度和特異度,我做了這麼幾個大膽的假設,假設靈敏度和特異度都是95%,然後分別在三種不同患病率的人群中做一個篩選,得出的陽性預測值(Positive Predictive Value, i.e., PPV)如下(見下表)。這什麼意思呢?就是說同樣的檢測手段在患病率1%2%10%的人群中做一個普選,那麼陽性預測值是完全不同的。陽性預測值是指當檢測顯示陽性后你患有該疾病的可能性。比如說,同樣的檢測在患病率1%的人群中你的結果即使呈現陽性,你很少可能性有疾病PPV=16%)。但是在患病率10%的人群中,你的陽性結果標明了很大可能性有疾病(PPV=68%)。這好比為什麼提倡在40歲以上的婦女中建議做mammogram的年檢是一個道理,因為低於40歲的女性患乳腺癌的患病率很低,所以不建議用mammogram篩選。非常低的陽性預測值不但引起病人的恐慌,並且給病人醫生乃至社會帶來不必要的經濟損失和精神負擔。任何的篩選檢測不是一刀切,一定是根據一個正確的科學觀做一個恰當的風險評估。回過來,這也說明了為什麼現在美國CDC給醫生的guideline是建議符合定義的才檢測。只有有的放矢在高危人群中檢測,所得出的結果才能更有效地用於疾病的防控。外行不能指導內行,這是肯定的。記得前段時間看到一個清華畢博士的一個視頻,看不懂的東西不要隨便指點更不要隨便亂噴。360行,行行有行家。當然這裡面的科學道理還有很多,不多解釋了。

 

Scenario

Sensitivity

Specificity

Prevalence

PPV

1

95%

95%

1%

16.10%

2

95%

95%

2%

27.94%

3

95%

95%

10%

67.86%

 

 

 

 

 

 

本來想寫一個長篇大論關於美國流感監測系統的,但最近看到太多傻*的文章,想想也不值得花我的時間來理論,來辯駁了。但是我可以快速地總結幾點有關美國的公共衛生監測系統的特點供有興趣的朋友參考,你們自己去判斷有些信息的真假。

 

1.    美國的流感監測系統有很多組成部分。但大多數成分屬於主動型疾病監測系統。啥意思?意思是trigger point來自前哨(Sentinel)臨床和診所。這些sentinel sites是自願加入的,衛生部門沒有行政手段干預或強迫。他們首先提供第一手素材然後衛生部門才接著做下面的工作。一旦這些sites加入了,他們很負責任,至少在一季中(前一年的第40周的周日起至下一年的第20周周六截止)很負責任,每周按照CDC制定的定義上報數字。有些診所幫助主動採樣以便州公共衛生實驗室做更精確的測試。他們為啥這麼認真?因為這些收集的數據不僅僅是數據,數據也為他們服務的。比方說,當我們地區發現的流感活動超過了本地的基數,那些不能接受流感疫苗的醫護人員必需戴口罩,當流感活動降低到本地的基數,強制戴口罩的規定就可以撤銷。所以sentinel sites主動配合衛生部門。每一流感季節結束后,美國CDC對全國參加那一季的所有診所和負責人都發一份非常精緻的appreciation certificate, 就是類似獎狀的那種感謝卡,非常精緻,暖心。因為參加監測系統的診所比不參加的診所付出了更多的時間和勞動力。而這樣的付出不需要任何行政的干預。

2.    診所採集上來的病人樣本送至州公共衛生實驗室做進一步檢測,知道本地流行的流感是哪一種流感。然後州實驗室需要送指定數量的樣本到美國CDC,在那裡做州實驗室不做的檢查,包括有否出現新的毒株,有否有抗藥性,是否和疫苗成分一致等等。像2009年的甲流第一例就是通過這樣的檢測發現的。因此任何一種新的流感毒株的出現如果沒有特殊的臨床表現,都會在美國CDC這道關被逮個正著。不必擔心!

3.    美國的臨床醫生遇到2-3例不明原因但有關聯的病例會立即和當地衛生部門聯繫,根據我的經驗,他們寧可over-report,但不會under-report。就是因為這樣,前幾年的EVD-68, AFM都是非常具有警覺性的臨床醫生報告的。因此,武漢最初出現了幾十例才有疾控部門介入這種在美國出現的可能性是零。

4.    美國的很多監測系統的評定是根據疾病報道得多少來打分的。報道的病例越多被打分越高,名譽越好。有一年,美國有一個機構評定全美國各州對食源性疾病暴發的一個分析,獲得A的是明尼蘇達州和俄羅崗州,因為他們報告的食源性疾病暴發(每10萬人口)比例最高所以得A,而這兩個州恰恰是全美國擁有食源性疾病暴發調查實力最強的二個州,監測系統也是最完善的二個州。有時侯甚至只有2-3個病例,他們也能將食源找到並將可能的暴發遏制在搖籃中。因此,監測系統越完善,檢查出的狀況也越多。這就是說真話的魅力,實際上是保護了更多老百姓的健康。

5.    美國CDC決定先用五個流感監測系統來做試點看看有否新冠病毒漏檢,通過這五個試點的數據來進一步決定是否推廣到全國,這完全合乎科學道理。對我來說,去追蹤每個無癥狀攜帶者那是對公共資源最大的浪費,還給國家的經濟帶來不必要的巨大的損失。我問你,如果你是一個無癥狀新冠病毒攜帶者,你願意被隔離嗎?你說為了家人和朋友,你願意被隔離。好,我再問你,如果你在隔離期間每3-4天對你採樣做檢測,一直是陽性,一個月後二個月後你還是陽性,你還願意被一直隔離嗎?如果你是家中唯一的經濟收入來源,你怎麼考慮?

 

累了,不多說了,病毒既來之則面對吧,不要沒被病毒擊倒,先被自己嚇到,心裡擊垮了,傻不傻啊?

 

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關於我:畢業於中國某醫學院公共衛生專業,1997年來美國留學2001年獲科學博士學位,從2002年起「戰鬥」在美國某地區的Health Department,任職Sr. Epidemiologist (高級流行病學工作者)和流行病部門經理。去年光榮退休。「專家」談不上,但是通過工作在美國第一線的17年中積累了不少經驗,也學到了書本上學不到的知識。曾參與或領導了大幾百個大大小小的傳染病爆發,涉及的傳染病有很多種,從空氣傳染的麻疹肺結核到呼吸道傳染的百日咳和流感,從食物傳播的甲肝和沙門氏菌腸道炎到蚊子傳播的西尼羅河和塞卡,從環境傳播或人到人傳播的Norovirus到水傳播在高爾夫球場的寄生蟲疾病。也曾為地區0病例的薩斯(SARS),中東病毒(MERS),埃博拉EBOLA)忙得不可開交。我也曾經和美國聯邦CDC的專家並肩合作調查疾病爆發並發表文章,也曾和其他州的專家一起電話會議為一個傳染病的暴發共同尋找傳染源。曾經因為作為第一作者報道了一例特殊的超級細菌病例獲得了全球的關注,那篇文章獲得了當年美國CDC最受關注的文章第一名,獲得全世界排名top 100 (分母數是2.2 million). 那年被來自好幾個國家的幾十家媒體採訪,其中也包括美國主流媒體NBC NewsCNNSTAT News).  傳染病流行病現在已非我的工作,因為我退休了,但那是我的passions 之一。

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