聽說這裡有幾位醫師 請教篩檢問題 - 棒球閒聊

※ 引述《alex8725 (近鉄バファローズ魂不滅)》之銘言：
: 我不是醫生，但我能用統計的方式回答您的問題
: 假設確診的比例為a
: 陰性被誤判為陽性的機率為r1
: 陽性被誤判為陰性的機率為r2
: 那麼你實行普篩，篩下去是陽性的比例為：
: a(1-r1) --真的確診的
: （1-a)r2--偽陽性（寧可錯殺不可少殺）
: 至於大家最怕的偽陰性則是（1-a)(1-r1)
: 當a很小時，真的確診的人數甚至比偽陽的人數少，這時候普篩就沒有什麼意義
: 假如兩個的誤差機率都是1%，則確診比例必須在1%以上才會有實際效果

補充一個用貝式機率解釋之前不普篩原因的網頁

陳時中說普篩會篩出很多偽陽性，那我們還能信賴防疫中心之前採檢的結果嗎？
@林澤民的部落格
http://blog.udn.com/nilnimest/133411134

文章推論有點難，直接看結論
「
對廣大人口無緣無故實施普檢，檢測結果的精密性可能不足信賴。
這不是檢測工具品質不佳的問題，而是脈絡資訊不足的問題。
如果社區感染的現象明顯到防疫中心對盛行率的估計可以提高，
則我相信他們也會考慮普檢。
」

簡單來說，如果實際染疫的人不夠多，那麼普篩就會製造出很多偽陽性。
普篩相對不能反應真實，所以普篩沒有意義。
但是如果發生社區感染到一定程度，實際染疫的人夠多，
那麼普篩出來的結果才會比較合乎現實，這時做普篩才有意義。

重點就在於檢測機制的誤差會經過樣本數量放大，
但若真實染疫數量沒那麼多，那麼檢測機制就會失靈。

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