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Re: [新聞] 再嗆「好好看書」 陳建仁:前天就告訴

看板Gossiping標題Re: [新聞] 再嗆「好好看書」 陳建仁:前天就告訴作者
yamaplover
(YP趕快剪頭髮)
時間推噓 1 推:3 噓:2 →:3

※ 引述《tj2061 (科科我問問是不是)》之銘言:
: 再嗆「好好看書」 陳建仁:前天就告訴秘書3條件「快篩可替代確診」
: Ettoday
: 記者蘇晏男/台北報導
: ?」他則回應,「你去看看聯經出版社發行的《流行病學:原理與方法》149至155頁。」

30年前就在用自己寫的書上課啦

但是這本寫得真的沒啥系統
系列文中有人推薦的 Leon Gordis 聖經,或者 WHO " Basic Epidemiology "
都比《流行病學:原理與方法》 寫得好

: 陳建仁也說,但是篩檢試劑的使用,還要考慮到篩檢的成效。篩檢成效的高低,決定於陽性
: 預測值和陰性預測值。陽性預測值是在調查的族群或社區當中,篩檢呈陽性的人,有多少人
: (%)是真正患病。陰性預測值是指篩檢呈陰性的人,有多少人(%)是真正沒有患病。陽
: 性預測值與陰性預測值,都受到篩檢試劑的敏感度與特異度的影響,敏感度與特異度越高,
: 陽性預測值與陰性預測值也越高,但是陽性預測值受到敏感度與特異度的影響較大。

陽性預測值(PPV )和 陰性預測值(NPV )的定義弄錯了吧
這麼基本的篩檢六值都會弄錯,是記者抄錯還是發言者......?

縮寫:
D = disease
T = test
+ = positve
- = negative

PPV 定義: P( T+ | D+ )
NPV 定義: P( T- | D- )


先建立 2x2 列聯表如下:

Disease
D+ D-
==========================================================
T+ A B

Test

T- C D
===========================================================
subtotal A + C B + D N = A+B+C+D

所以陽性預測值 PPV = A / (A+C)
陰性預測值 NPV = D / (B+D)


報導中那段文字應該改成 :

陽性預測值是在調查的族群或社區當中,
真正罹患疾病的人有多少百分比篩檢是呈現篩檢陽性
陰性預測值是指其實並未罹患疾病者,有多少百分比是呈現篩檢陰性。

然後下面一大串講盛行率變化會如何影響篩檢六值 blah blah 一大堆,
重點是在於 高盛行率時,篩檢的「偽陽性率」也會提高吧

偽陽性率 False Positive Rate = P(T+ | D-) = B / (B+D),
也就是其實並無罹患疾病者但卻被篩檢工具判定為篩檢陽性的比例,

此時大家怕被誤判罹患疾病、被抓去隔離啥麼的,
所以更需要 Golden Standard 檢查,不是嗎?


所以喔,「以篩代確」,呵呵~


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amano 05/06 19:56哈欠

Nazion95 05/06 19:58CHO的書你也看

CHO 那本寫得真的不錯啦 很好的「入門」書 概念解釋的很清楚 當然後段 干擾作用 和 交互作用 以及邏輯斯迴歸 就只做概念解釋 沒有計算題 要應付考試是不太行的 但是建立流行病學概念 會比陳建仁那本好 陳建仁那本寫得沒啥系統 比較像是單篇論文的總集

hygen 05/06 20:01問題不是準不準確,是快篩不夠,人力不夠的

hygen 05/06 20:01問題,要活在現實好嗎?書上寫的都是理論中

hygen 05/06 20:01的狀況

snow3804 05/06 20:02你能不能用數學算看看什麼時候會有快篩

小魯妹懷疑本文是哪裡出了問題? 小魯妹不贊成陳建仁看法啊 也不支持以篩代確 如果可以以篩代確的話 那八卦版各位30cm大大 把 Young 氏青少年網路成癮自評量表 (IAT)填一填 都可以說自己有「網路成癮症」啦

fatdoghusky 05/06 20:04高盛行率的偽陽率也會提高? 不懂@@?

這常考題耶

higamanami 05/06 20:05哈 也不一定是本人寫的

※ 編輯: yamaplover (61.216.55.191 臺灣), 05/06/2022 20:07:55