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Benren2:测验阳性与真有病的概率
送交者: Benren2 2017年04月08日12:33:21 于 [教育学术] 发送悄悄话

笨人 20170408

很多人从医院拿到化验单,一看是阳性,特别是凶险疾病的测验阳性结果,顿时天旋地转,感觉天塌下来了。实际上,很靠谱的测验化验方法得出的结果,与真的得上该病的可能性,远远低过一般人的常识和直觉判断。即使是受过专业训练的人,在这个问题上也常常犯错。

下面内容摘自清衣江在华夏文摘上的文章《行医杂记(30)》:

2014
年,哈佛和MIT的几个MD、PhD、MS 和AB 作了一个小研究,问61医生、实习生和医学生一个问题:假设一个测验的敏感性是100%,假阳性率是5%,所测验的疾病发病率是1/1000。 如果测验结果阳性,被测者患所测疾病的可能性是多大?

正确的答案是1.96%. 只有14人答对,大部分人(27)都回答95%。 1978年有个相同的小研究,11/60 答对,27/60回答95%。

问题是关于阳性预测率(Positive Predictive Value)。在很多人包括很多医生看来,只要测验阳性,病人就患所测疾病,即PPD是100%。实际情况远非如此
。”

一个测验的敏感性达到100%,真阳性高达95%的优异测验方法,测出真有病的可能性才有1.96%!
无数人想不通啊。想不通的关键是忽视了低发病率(1/1000) 。根据贝叶斯定律,1.96%是这样计算出来的:
1/1000 × 100% ÷ (1/1000 × 100% + ( 1 - 1/1000) × 5%) = 1.963%.

下面的例子可以说明为啥要这样计算。假设有10000参加测验,阳性结果包括两类:

真有病的真阳性人数

没有病的假阳性人数

10000 ×1/1000 ×100% = 10

         10000 × (1-1/1000)  × 5% =499.5

 

左列的10000是参加测试总人数,1/1000是发病率,100%是测验敏感性,意指对有病的该测试显示100%阳性;

 

右列的10000是参加测试总人数,(1-1/1000)是人群中没有该病的比率(999/1000),5% 是该测验的假阳性率, 意指对没病的该测试也会显示5%的阳性.

 

所以,真假阳性总数 = 10 + 499.5=509.5,真有病百分比 = 10 ÷ 509.5=1.963%

 

这个例子说明,对于低发生率的疾病,一次测验证明真得病的可能性非常低,用不着受吓过度。寝食难安的话,去做多指标重复测验。

有人问,既然西医测验化验不能做到100%靠谱,中医号脉如何? 下面用我读大学时,一个老师举的例子作答:


"中医历来宣称把脉检查怀孕最准,为了检验其真实性,六十年代时, 系里把两个年级学生拉到中医院,请市里最有名的中医大师蒙眼把脉,检查谁有身孕了。结果大师捡查出3个男生2个女生怀孕了。10个月后证明,5个人无一怀孕。"

 

目前中国市场上出售的验孕棒敏感度可以达到95%,假设其假阳性率为5%,去买验孕棒的育龄妇女有70%是真的怀孕了(没疑心谁去没事找事啊), 现在如果有一个育龄女士用该验孕棒测验呈阳性,那么她怀孕的可能性就是:

70% × 95%  ÷ (70% × 95% +(1-70%) × 5%) =97.8%.


像怀孕这种高发生率的,西医化验结果中医号脉靠谱多了。


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