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Benren2:測驗陽性與真有病的概率
送交者: Benren2 2017年04月08日12:33:21 於 [教育學術] 發送悄悄話

笨人 20170408

很多人從醫院拿到化驗單,一看是陽性,特別是兇險疾病的測驗陽性結果,頓時天旋地轉,感覺天塌下來了。實際上,很靠譜的測驗化驗方法得出的結果,與真的得上該病的可能性,遠遠低過一般人的常識和直覺判斷。即使是受過專業訓練的人,在這個問題上也常常犯錯。

下面內容摘自清衣江在華夏文摘上的文章《行醫雜記(30)》:

2014
年,哈佛和MIT的幾個MD、PhD、MS 和AB 作了一個小研究,問61醫生、實習生和醫學生一個問題:假設一個測驗的敏感性是100%,假陽性率是5%,所測驗的疾病發病率是1/1000。 如果測驗結果陽性,被測者患所測疾病的可能性是多大?

正確的答案是1.96%. 只有14人答對,大部分人(27)都回答95%。 1978年有個相同的小研究,11/60 答對,27/60回答95%。

問題是關於陽性預測率(Positive Predictive Value)。在很多人包括很多醫生看來,只要測驗陽性,病人就患所測疾病,即PPD是100%。實際情況遠非如此
。”

一個測驗的敏感性達到100%,真陽性高達95%的優異測驗方法,測出真有病的可能性才有1.96%!
無數人想不通啊。想不通的關鍵是忽視了低發病率(1/1000) 。根據貝葉斯定律,1.96%是這樣計算出來的:
1/1000 × 100% ÷ (1/1000 × 100% + ( 1 - 1/1000) × 5%) = 1.963%.

下面的例子可以說明為啥要這樣計算。假設有10000參加測驗,陽性結果包括兩類:

真有病的真陽性人數

沒有病的假陽性人數

10000 ×1/1000 ×100% = 10

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

 

左列的10000是參加測試總人數,1/1000是發病率,100%是測驗敏感性,意指對有病的該測試顯示100%陽性;

 

右列的10000是參加測試總人數,(1-1/1000)是人群中沒有該病的比率(999/1000),5% 是該測驗的假陽性率, 意指對沒病的該測試也會顯示5%的陽性.

 

所以,真假陽性總數 = 10 + 499.5=509.5,真有病百分比 = 10 ÷ 509.5=1.963%

 

這個例子說明,對於低發生率的疾病,一次測驗證明真得病的可能性非常低,用不着受嚇過度。寢食難安的話,去做多指標重複測驗。

有人問,既然西醫測驗化驗不能做到100%靠譜,中醫號脈如何? 下面用我讀大學時,一個老師舉的例子作答:


"中醫歷來宣稱把脈檢查懷孕最准,為了檢驗其真實性,六十年代時, 系裡把兩個年級學生拉到中醫院,請市里最有名的中醫大師蒙眼把脈,檢查誰有身孕了。結果大師撿查出3個男生2個女生懷孕了。10個月後證明,5個人無一懷孕。"

 

目前中國市場上出售的驗孕棒敏感度可以達到95%,假設其假陽性率為5%,去買驗孕棒的育齡婦女有70%是真的懷孕了(沒疑心誰去沒事找事啊), 現在如果有一個育齡女士用該驗孕棒測驗呈陽性,那麼她懷孕的可能性就是:

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


像懷孕這種高發生率的,西醫化驗結果中醫號脈靠譜多了。


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