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「PCRデマが発生した理由(とりあえ...」、@Derive_ip さんからのスレッド

PCRデマが発生した理由(とりあえず陰謀説は否定する)は、単純にPCR検査の仕組みが解っていなかったのだと思います。そもそもPCRの検査は例の2×2の表計算を使うべきではありませんでした。あの2×2の表計算の背後には図のような頻度分布があることが前提だったのです。1/n

PCRデマが発生した理由(とりあえず陰謀説は否定する)は、単純にPCR検査の仕組みが解っていなかったのだと...

確かに、このような分布が得られる検査であれば、疾患群が少ない(事前確率が低い)場合は、カットオフを超える被験者が偽陽性ばかりになるし、坂本史衣のいうように「感度、特異度はトレードオフの関係」になるかもしれません。2/n

新型コロナ、なぜ希望者全員に検査をしないの?  感染管理の専門家に聞きました

新型コロナウイルス、不安でたまらないのに医療機関に行っても検査をしてくれない、という不満の声が聞かれます。なぜ医師は検査をしてくれないのか、そもそもその検査に意味はあるのか、感染対策のプロに一からじっくり尋ねてみました。

buzzfeed.com

でも、PCRの検査は上記分布が得られるような検査ではないですよね。検体を採取して装置にセットしたときにプライマーに反応するDNA/RNAがいくつ残っていますかの問題で、こんな感じの増幅曲線が得られるというものです。つまり、本質的に2×2の表計算の出番が無い。3/n

結局のところ、例の2×2の表計算を使って御議論していた人って、2×2の表計算がある種の確率『分布』の計算をするための『つるかめ算』みたいなものだということが理解できていなかったということでしょう。大人になったら『つるかめ算』を使える場面であるかも考えるべきですよね。4/n

それと忽那賢志も本事件の立役者なのですが、彼が図を翻訳して紹介したJAMAの論文にはちゃんとSpecificity of most of the RT-PCR tests is 100% because the primer design is specific to the genome sequence of SARS-CoV-2.と書いてあります。5/n
news.yahoo.co.jp/byline/kutsuna…
news.yahoo.co.jp/byline/kutsuna…

忽那賢志は3密理論の根拠として下記論文の紹介の際にも「「3密空間」にいる感染者は、いない感染者よりも18.7倍も他の人へ感染させやすい」としていますが、そうは書いてないですよね。
彼は紹介する論文をよく読まない傾向があるのかもしれません。6/n

Closed environments facilitate secondary transmission of coronavirus disease 2019 (COVID-19)

Commissioned by the Minister of the Ministry of Health, Labour, and Welfare of Japan, we collected secondary transmission data with the aim of identifying high risk transmission settings. We show...

medrxiv.org

特異度が99.9999%であっても決して100%でないという言い訳を認めたとしても、分布を考えればそこはいわゆる『外れ値』ですから『外れ値の期待値計算』みたいな謎計算をしてはダメです。気取って「95%信頼区間」とか言ってますが重要なのは計算可能な分布の存在です。7/n

「あらゆる人に検査を」で得られるのは偽物の安心。PCR検査の特異度が99.9999%でも、議論は変わらない

「真の問題は検査は万能でもなければ、安心のためにするものでもないということです。必要な検査を適切に行うことが重要です」

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尾身の「偽陽性は検査前確率(事前確率)が低くなればなるほど、増えてくる。それが、この検査の特徴です」というのも間違いです。むしろそうでないのがPCR検査の特徴で、にも拘わらず『つるかめ算』を適用していること自体がすでに誤りなのです。8/n

必要なのは、全ての無症状者への徹底的な検査ではない。尾身会長「100%の安心は残念ながら、ない」

専門家のコンセンサスを得た結論として発表されたのは、無症状かつ事前確率(検査を受ける段階で予想される陽性率)が低い人に対するPCR検査を行政検査としては行わないという方針だ。

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以上、検査抑制論の周辺には、まだまだ出鱈目は話が沢山あると思いますが、私が気付いた部分をまとめてみました。9/9

複数の方から同種の質問があったので、(1)PCRの増幅曲線と前記(1/n)の分布の関係、(2)2×2の表(混同行列)の出番がない理由について少し嚙み砕いて説明します。

(1)
PCRの場合、強引に前記(1/n)の分布を描くと、Ct値を横軸し、不検出をCt値=∞として、こんな感じになるのでしょうか。(1/m)

ここで問題になるのが偽陽性(黄緑色)で、こういうのが生じること自体は可能性がゼロではないとしても、統計学的には『外れ値』とか『異常値』とか言われる観測データなのです。

このような『外れ値』は、良くない何か(コンタミ等)が起きたときに観察されます。(2/m)

一方、この場合の事前確率が低いとは、正常群(緑色)の線が長いということになります。

つまり、尾身の説明「偽陽性は検査前確率(事前確率)が低くなればなるほど、増えてくる」は、

緑色の線が長くなればなるほど、黄緑色の線が長くなる

に翻訳されます。(3/m)

必要なのは、全ての無症状者への徹底的な検査ではない。尾身会長「100%の安心は残念ながら、ない」

専門家のコンセンサスを得た結論として発表されたのは、無症状かつ事前確率(検査を受ける段階で予想される陽性率)が低い人に対するPCR検査を行政検査としては行わないという方針だ。

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でも、グラフをみても直感的に解るように、緑色の線が長くなればなるほど、黄緑色の線が長くなるだろうと思えないですよね。

緑色と黄緑色(外れ値)の線は、別の理由があって別の値で観測されているので連動する保証なんてないのです。(4/m)

この点、1/nの図のような分布の場合、緑色の線(正常群)が高くなれば、カットオフを超えた領域(偽陽性)も高くなるので、

検査前確率(事前確率)が低くなればなるほど(緑色の線が高くなるほど)、偽陽性は増えてくる

は、正しいといえるでしょう。(5/m)

しかしながら、PCRはそうではないのですから、

「偽陽性は検査前確率(事前確率)が低くなればなるほど、増えてくる。それが、この検査の特徴です」

との説明は、むしろそうでないのがPCR検査の特徴ですと指摘しているのです。(6/m)

必要なのは、全ての無症状者への徹底的な検査ではない。尾身会長「100%の安心は残念ながら、ない」

専門家のコンセンサスを得た結論として発表されたのは、無症状かつ事前確率(検査を受ける段階で予想される陽性率)が低い人に対するPCR検査を行政検査としては行わないという方針だ。

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(2)
また、この緑色の線と黄緑色の線の連動の問題は、例の表計算にも関係しています。

この計算を見れば解るように、非感染者の陽性・陰性は、特異度を介して等比分配しています。

そういう意味で、PCR検査では、この2×2の表計算の出番が無いのです。(7/m)

つるかめ算のようなアンチョコ計算を学校教育で教えるべきではないという見解があるのですが、その理由の一つには、背景にある原理や現象を考えることをしなくなるというものがあります。

そして、この計算を濫用した議論も、背景にあるPCR検査の特徴を考えていなかったのではないでしょうか。(8/m)

しかも、自分に都合のよい結果を得るために恣意的に値を選択して「こんなにも沢山偽陽性が発生してしまうのです」とやってしまっては、非難を受けるのは当然なのです。(9/m)

Let the facts speak for themselves and derive the solution.

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  2. Noguchi Akio
  3. 2020/07/23 22:51:05 公開
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