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949. 「陽性率」はたしかに目安だろうけれど

  • カテゴリ:新型コロナウイルス関連
  • 「陽性率」という

    検査した人数のうち
    何%の人が陽性だったか

    という

    数値を出すことができる

    んです。


    で、この数値自体
    全員の検査をしたうえでの値ではないので、

    実際何を見ているか


    よくわかっていない
    (検査した人が全体のどういう人たちかわからないので。)
    ので、

    あくまで目安だと思うんです。


    しかし、
    「陽性率」を出すのに使う日付は

    「検体採取日」のみなのは
    明らかでしょう。


    報告しようとする日より
    数日前の値しか出てこないにしても、

    どんなに正しく取り扱っても
    目安程度の情報にしかならないにしても

    それくらいは揃えて
    定義的に正しく計算した値にしていただきたい

    です。


    どうも、一元管理できるデータベースがないようで、
    全国の検体採取者の情報に
    一括でアクセスすることが難しそう


    見えるのですが、

    (県番号)-(市町村番号)-(検体採取日たとえば200405:2020年4月5日)-(検体採取者通し番号)

    一括した唯一の通し番号を付けることができて、

    その人ごとに
    個人の基本情報
    検査の結果:陽性か陰性か
    現在の状況(新たな状況となった日、居場所、症状の程度など)
    過去の状況(状況が変わるたびに現在の状況が過去の状況に変わります。)
    備考

    などの
    エクセルファイルのフォーマットを
    各自治体の保健所さんに送って作ってもらって

    データーベースのサーバーに入れてもらえば、

    即、統計調査ができるんじゃないでしょうか?


    最初から作っていれば
    すでにデーターベースが出来上がっていますが、

    これからでも遅くないですし、

    今までのデータのフォーマットをそろえるのは
    PC仕事で完全グリーンゾーンのお仕事ですから、

    人を増やせると思いますので、

    専門家の人が
    簡単にデータを閲覧、統計調査などできるように
    したらいいんじゃないかしら?

    と思います。


    これなら、
    少なくとも分子分母とも「検体採取日の値」で
    そろえられるんではないでしょうか?


    お仕事が多くて大変かと思いますが、
    仕事を増やさないような仕組みを作った方が
    仕事量が減っていいんじゃないか
    と思います。



    <追記>2020.05.06
    冬と夏


    疑いのある人に対してPCR検査する
    ので、

    理論上では
    同じ数の新型コロナウイルスの患者さんが
    発生したとしても


    他の風邪などの病気が多い冬は
    相対的に
    新型コロナウイルスの疑いのある人の中に
    本当に新型コロナウイルスにかかっている人の数の割合が
    少なくなるでしょうし、

    風邪などの病気の少なめの夏は
    相対的に
    新型コロナウイルスの疑いのある人の中に
    本当に新型コロナウイルスにかかっている人の数の割合が
    多くなるでしょう。


    同じ季節なら
    そのまま比べられる感じですかね?



    <追記2>2020.05.07
    検査する対象の人の要件が変われば


    検査する対象の人の要件が変われば、

    検査をして見ている人の条件が変わりますので、

    数値は同じように%の付いた実数の姿をしていますが、

    要件が変わる前と 同じ意味合いの数値ではなくなる
    でしょう。


    要件を改める前と後の数値を直接比較することはできなくて、

    改めて、その数値の示す意味合いを考え検討する必要が出てくるだろう

    と思います。



    <追記3>2020.05.07
    「陽性率」の値自体の意味


    「検査する要件」と
    「検査方法が実際に患者さんだったら何%陽性と出せるか」
    によって、
    「陽性率」の値って決まる
    と思うんですよ。


    まず、
    「検査方法が実際に患者さんだったら何%陽性と出せるか」は
    その検査でどれだけ正確に陽性か陰性かがわかるか
    です。
    (「100人患者さんがいるとき、何人陽性と判定できるか」です。
    100人中100人陽性と判定できて、100%です。)


    PCR検査はほぼ100%と言われていますが、
    100%ではないので、
    誤診断が発生します。
    (検知できるほどウイルスが少ないと、
    「陰性」という判定となってしまって
    「誤陰性」となるようです。)


    とりあえず、検査の正確性が100%として考えますが、

    「検査要件を満たして、検査した人」が全体数で

    「その中で新型コロナウイルス陽性となった人」の数が
    僕たちが興味を持っている数です。


    「陽性率(%)」
    =「検査要件を満たした人の中で新型コロナウイルス陽性となった人」
    ÷「検査要件を満たして、検査した人」×100

    ですが、
    結局、
    「検査要件を満たして集められた人のうちに
    新型コロナウイルスの人が何%いるか」
    という数値となっています。


    ですから、
    「この症状がでたら100%新型コロナウイルスだ!」という
    特徴が見つかって、
    その特徴を持った人だけを集めて検査すると
    陽性率100%となりますから、

    「人を集めた条件によって」
    出てくる陽性率は異なるので、

    具体的な数字自体を見て、
    「何%ぐらいなら大丈夫」とか
    「これくらい低ければ大丈夫」というのは
    あまりない感じなはずです。


    新型コロナウイルスで
    日本のように検査をするために
    満たさないといけないハードルが
    高い状態で

    数%の陽性率(一桁台)というのは

    さすが、
    新型コロナウイルスは
    風邪のウイルスというだけあって、
    別のウイルスによる似た症状の人が多いんだなあ
    ということの表れではないか

    と思います。


    なんで、
    「検査する人を集める要件」が変われば、
    見えてくる「陽性率」の値は
    変わって当たり前
    なんですよね。


    実際、運用にあたっては
    新型コロナウイルスに関する世間の状態、僕たちの健康状態と
    (どれだけの軽症以上の患者さんが出現しているか)
    出てきた「陽性率」との比較をしている

    (出てきた「陽性率」に対する見方は
    実際の状況を鑑みた上での経験上のもので、
    「理論的にいくつとなると導いて言うことのできない数字」となります。

    あくまで、目安なんですよね。)

    もようです。


    なんで、
    「同じ基準で集められた人に対して検査された値が大きくなる」
    というのは
    「実際の新型コロナウイルスの保菌者が増えた」
    というだけのことだと思います。


    ただ、
    風邪のウイルスの一種であることを考えると、
    最初に出てきた数%という数字と比べて、
    あまり多いと、
    「検査数が間に合っていないのかな?」
    ということを心配しないといけない可能性が出てくる
    ということだろう
    と思います。


    どうも、少なくとも中等度以上の人が存在すると、隠しようがないですから、
    そういう医療が確実に必要な人たちを
    早めに確実に見つけることができていることも大事だろう
    と思います。
    (ただし、最初は準備ができていないということで、このやりかたでしのごうとするのはわかりますが、
    もう新型コロナウイルスが発生して以来4か月は経っていますから、
    もっとたくさんの人を検査できる体制が整備で来ていておかしくないです。)


    実際僕たちが見ている陽性率は
    (日付のずれた数値を比べているのは論外なので、
    日付がどちらも「検体採取日」の計算で示されているとしますが)

    「陽性率(%)」
    =「検査要件を満たした人の中で新型コロナウイルス陽性となった人」
    ÷「検査要件を満たして、検査した人」×100
    ×「PCR検査の正確さ(検査方法が実際に患者さんだったら何%陽性と出せるか)」

    ということになっているでしょう。



    <追記4>2020.05.07
    零れ落ちる人がいちゃ困る


    <追記3>で

    (ただし、最初は準備ができていないということで、このやりかたでしのごうとするのはわかりますが、
    もう新型コロナウイルスが発生して以来4か月は経っていますから、
    もっとたくさんの人を検査できる体制が整備で来ていておかしくないです。)

    と書いたのですが、

    検査要件が厳しすぎるので、

    零れ落ちちゃう人が出てきてしまっているんだろう
    と思う
    んですよ。


    最初は、この検査要件を満たした人が医療による手当を必要とする人と
    めっこを付けたのでしょうけれど、

    今は違う様相が見えてきていて、
    症状が急速に悪くなるように見える人が出てきていますから、

    この検査要件が
    この病気の事情に合ってない基準
    (つまり、100%の人を救える基準でない)であるもようです。


    なんで、
    もう4か月も経っていますから

    早く検査体制を大きくしてもらいたいです。



    <修正>2020.05.07
    式中の項の表現を
    「検査要件を満たした人の中で
    新型コロナウイルス陽性となった人」
    としました


    <追記3>で

    「陽性率」の計算法を示したのですが、
    「この」とか「その」をやめて、

    「検査要件を満たした人の中で新型コロナウイルス陽性となった人」
    と表現を改め、


    「陽性率(%)」
    =「検査要件を満たした人の中で新型コロナウイルス陽性となった人」
    ÷「検査要件を満たして、検査した人」×100
    (×「PCR検査の正確さ(検査方法が実際に患者さんだったら何%陽性と出せるか)」)


    としたいと思います。
    (わかりやすさ重視です。)

    (×「PCR検査の正確さ(検査方法が実際に患者さんだったら何%陽性と出せるか)」)
    が付いているのが最後の式で
    「PCR検査の正確さ」を100%とした
    「陽性率自体の計算式」にはありません。
    (だって、「×100%」ということは「×1」ですし。)



    <追記5>2020.05.07
    「擬陽性」ですか


    PCR検査の原理として

    該当するウイルスの持つRNA遺伝子
    (彼らはDNAではなく、RNAというDNAと基本的には同じ遺伝子を持っています)
    を増幅して

    遺伝子が存在するか否か

    を判定し、

    遺伝子があれば、ウイルスもいる

    という理論の下

    ウイルス保菌者かどうかの判定をしています。


    なので、
    該当する遺伝子以外の遺伝子を増幅してしまわない限り

    ないものはないので、

    陰性の人を陽性と判定することは
    原理的にありません。


    なので、
    陰性の人を陽性とみなしてしまう理由は

    完全に人為的なミス
    (取り違えや
    陰性の無菌の状態の検体にウイルスを混ぜてしまったなど)
    によって、

    陰性の人が「陽性」と間違えて判定されてしまう

    ということを

    「擬陽性」と言っているんじゃないでしょうか?


    (言葉の組み合わせのみから生じる概念を
    「これは何だ?」と言ってくる人が
    いるんですよね。

    考えること自体悪くはないのですが、

    わからなくても、ビビる必要はありません。

    僕は、「博士」ですから、
    理論ぶっ壊しを目的とする質問は慣れてますけれど。

    中途半端にしかわかっていない人が
    理論が正しくても
    守り切れていないような態度になっちゃうので、
    よく狙われる
    んですよ。)


    間違えて「陽性」とされてしまう人の数は
    非常に少なく、
    「陽性率」の計算的には結果に影響があまりでませんので、
    (間違えがわかった時点で修正すればいいだけですし)

    現在のところ
    「陽性率」の計算的には
    気にしなくて良い

    でしょう。
    (そもそも陰性の人を陽性と判定してしまうような検査方法は
    全く使えません。)



    <追記6>2020.05.07
    「擬陽性」と言われる状態は
    あってはいけないんですよ


    「ウイルス保菌者(陽性の人)は隔離」の原則の下

    人為的に間違えて
    陰性の人が
    陽性の人の中に入れられちゃって

    わざわざ
    ウイルスに
    暴露されて(その身をさらされて)
    しまいますので、

    絶対にあってはならない
    んです。

    (僕は
    犯罪とか
    人為的に命が奪われたり、危険になる状態を
    見逃したり許したりはしません。)

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