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“全民核酸”下的假阴性与假阳性

归去来兮 2022-5-16 346人围观 杂谈

最近有两个事件引人瞩目,一个是上海的“假阳性”事件:


另一个是“北京多例感染者出现症状后核酸仍为阴性”事件:

5月4日,在北京市新型冠状病毒肺炎疫情防控工作新闻发布会上,市疾病预防控制中心副主任、全国新型冠状病毒肺炎专家组成员庞星火介绍,疫情分析发现多例感染者出现呼吸道症状后核酸检测仍为阴性的情况。


在5月9日下午举行的北京市新冠肺炎疫情防控工作新闻发布会上,北京新冠肺炎疫情防控工作领导小组检疫检测工作组副组长,北京市卫生健康委员会副主任、新闻发言人李昂通报称,在近期的飞行监督检查中发现,个别核酸检测机构存在送检不及时、报告不准确、实验室管理不严格等问题,严重影响核酸检测质量和疫情防控工作效果。


我今天不去探讨阴谋论和由于检测实验室技术和管理不规范导致的假阴性和假阳性,而是从大规模群体筛查的角度去分析假阳性和假阴性可能产生的因素。本文和前几篇文章存在很强的逻辑关系,相关概念不清楚的可以看看以往的文章。


一、检测方法

    世界上没有“完美”的检测方法,由于任何检测方法的敏感性和特异性都无法达到100%,因而都存在假阴性或假阳性。

  1. 分析性能:实验室测试获得的试剂参数

    由于不同检测方法的最低检测限LOD不同,比如荧光定量PCR核酸检测的LOD为10^3 copies/ml病毒粒子,而胶体金LOD为10^6 copies/ml病毒粒子,因而会造成核酸检测为阳性而胶体金检测为阴性的假阳性,但这并非试剂的质量有问题而是方法学上的固有性能差异。



  2. 诊断性能:对于临床样品的检测性能参数


假阴性率(漏诊率β)=1-诊断敏感性,因而诊断敏感性越高,假阴性率越低;

假阳性率(误诊率α)=1-诊断特异性,因而诊断特异性越高,假阳性率越低;


3.“金标准”方法

我们可能经常看到某种方法为金标准方法,比如核酸检测经常被用于胶体金试剂评价的金标准方法,金标准方法只是相对某种方法更准确的方法,金标准方法仍然无法达到100%,也仍然会产生假阳性或假阴性。


补充阅读:新冠抗原检测不适合普通人群的数学解读


二、流行率

或者称为感染率,

阳性预测值PPV:在检测的阳性结果中真正为患病群体的比例。

阴性预测值NPV检测的阴性结果中真正为健康群体的比例。

由于检测方法的敏感性和特异性是一个诊断试验的内在属性,是不会随着流行率的变化而改变。

当流行率增加时,阳性预测值增加而阴性预测值减小,假阳性降低,假阴性增加;

当流行率减小时,阳性预测值减小而阴性预测值增加,假阴性降低,假阳性增加.


例如在10万人口中,COVID-19流行率为0.1、0.5、1、5、10、20、30%,敏感性和特异性分别为90%/99%时的阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)以及检测结果为真阳性(TP)、假阳性(FP)、真阴性(TN)和假阴性(FN)的数量。

补充阅读:全球新冠抗原检测试剂的性能评价概要


三、检测策略

1.平行试验Parallel test

进行多重试验时,至少有一种试验结果是阳性就认为该个体为阳性.在疾病流行率一定的情况下,采用平行策略会增加诊断试验的敏感性,从而使得阴性预测值升高;使得特异性和阳性预测值降低.当采用这种策略时,可能会使得健康个体被误诊即假阳性。

2.序列/垂直试验Serial test

进行多重试验时,必须得所有试验结果为阳性才能认为个体为阳性.在疾病流行率一定的情况下,采用垂直策略会增加诊断试验的特异性,并使得阳性预测值升高;使得敏感性和阴性预测值降低.当采用这种策略时,可能会使得发病个体被漏检即假阴性。


假设一个城市的人口为2500万真实流行率为1%,则该城市有25万感染者。如果按照抗原检测平均敏感性为70%,荧光定量PCR核酸检测的敏感性为90%


策略1:连续进行核酸检测,需进行6轮检测,漏检人数小于1

策略2:1次核酸2次抗原检测交替进行时,先做核酸的情况下需进行3轮核酸和5轮抗原共8轮检测,漏检人数小于1。

补充阅读:新冠“抗原+核酸”组合检测的原理与最佳策略


四、检测时间间隔

采用“检测-隔离”策略,通过将检测阳性群体进行隔离减少感染人数降低R0,通过两种模型计算2种LOD方法,不同检测间隔对R0的降低。每天检测可将R0降至0,每3天检测可将R0降低80-90%,每周检测则R0降低约50%。

因此检测间隔越长,“假阴性的比例越高,这里的假阴性并非方法学引起,而是病毒继续在人群中传播引起的多次检测结果不一致的“假阴性”。

补充阅读:大规模群体筛查的六个要素!


五、服从“检测-隔离”人群的比例

“检测-隔离”策略的基本原理是降低R0,以下公式中主要的影响因素有:

φ:服从隔离政策人群的比例;

f0:无检测策略下(自我)隔离感染人数的比例

ftest(se):检测隔离的感染人数的比例(包含自我隔离)

如果大家都不服从隔离政策φ=0者检测方法无效,ftest(se) = f0,则R=R0,检测-隔离”策略失败;

如果参与隔离策略的人群比例为100%,则φ=1,R与以下公式有关,

如果感染者都能服从检测并进行隔离则ftest(se)=1,R=0,传染可被完全阻断;

因此检测-隔离”策略成功的关键是大部分人参与检测,阳性隔离,如果有感染者不进行检测在人群中继续传播病毒,则也会引起假阴性,这里的假阴性并非方法学引起,而是病毒继续在人群中传播导致多次检测结果不一致“假阴性”。

补充阅读:大规模群体筛查的六个要素!


每个检测人都在孜孜不倦地追求检测结果的真阳性和真阴性。但是对于检测了解的越多越会感到沮丧,因为即使你做到了完美,也避免不了假阳性和假阴性。有些人笑称检测是一门玄学,我坚定地认为检测是一门实实在在的科学!虽然目前仍不够完美的,仍然使我们的生活更加美好!


来自: 原博士带你做检测 | 作者:原博士
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