如何评价武汉检测采用的混检模式?这科学吗?会对结果产生多大误差?
目前,武汉市目前已经完成了90%人口的采集工作,按1100万常住人口计算,已经完成了对1000万人的样本采集工作。
而且剩余的,政府还会再提供一轮补采工作服务。
这是标准的千万人级别检测,武汉市有能力完成这么大规模的核酸检测么?
要知道,美国号称拥有地球最强检测能力,2个半月,也就做了700万份检测而已,武汉是怎么完成千万份检测的,还是10天之内。
如果真有这么强的检测能力,那为什么一开始不用?
因为这个病毒,是全新的东西,人类第一次接触,对它完全没有任何了解。
在刚发现病毒的前几个月,人类几乎对它一无所知,就连医学专家,也不知道病毒的特性。
短短时间内发明出核酸检测试剂已经很不错了,先确保有东西用再说。。。
临床病毒学家一直在寻找更高效的检测办法。
四月底,世界知名医学期刊《柳叶刀》发布了一篇文章,研究团队先将2888份样本单独检测,然后把它们混合成了292份“样本池”。
结果发现292份样本池的结果中,仅有1次结果为错误的。
这意味着,我们完全可以通过混合样本池的办法,付出轻微损失灵敏度的代价,来大幅度提高检测速度,用来大规模筛查无症状感染人员。
发布在柳叶刀上的研究论文表示,在保证灵敏度和准确性的前提下,最多可一次混合30份样本。
互联网企业的面试题里,曾经有这么一个有趣的问题。
1000个瓶子里,有一瓶含毒,其余均是无毒清水,现在你只有10次机会来检测,请问如何找出那瓶含毒的清水?
这是一个二进制的算法问题,唯一的解决方案,就是混样检测,每消耗一次机会,就可以排除掉一半清水的嫌疑。
这是一种非常高效的检测办法,前提是你必须要通过实验确实混样的规模上限,以防试剂灵敏度不足。
柳叶刀是英国的医学期刊,但地球上第一个采纳这个论文用以大规模检测民众的,不是英国,也不是美国,而是中国。
第一个率先行动的基层主体,是中国的武汉市政府。
在这次千万检测大会战之前,武汉市政府邀请医学专家提供了指导意见。
根据武汉市《全民核酸筛查混样检测标准论证会专家意见》内容显示,专家团队预计此次武汉全市将有800万市民报名参与核酸检测,日均预期检测能力80万份。现有的检测能力无法达到要求,所以需采用混样检测方式进行,建议混样规模为5~10人份一组。
10个人的样本混在一起,如果是阴性,那就全部通过,如果是阳性,那就全部逐个检测。
这大幅度提升了武汉市的检测能力,检测数据出现爆发式跃升,让全民普检成为了可能。
实际情况,比大家想的,要好得多。
而根据武汉市卫健委提供的数据:
在4月1日至4月7日,武汉市总共进行了10.7万次检测,检出无症状感染者223人,检出率为每10万人207人,为历史巅峰总感染比例的6%,这个基数我们设为1.
在4月8日至5月10日,武汉市总共进行了153.7万次检测,检出无症状感染者638人,检出率为每10万人41.5人,为历史巅峰总感染比例的1.2%,缩减为4月初基数的19.98%。
在5月11日至5月17日,武汉市总共进行了89.4万次检测,检出无症状感染者69人,检出率为每10万人7.71人,为历史巅峰总感染比例的0.15%,缩减为4月初基数的3.71%。
在5月18日至5月21日,武汉市总共进行了321.2万次检测,检出无症状感染者92人,检出率为每10万人2.86人,为历史巅峰总感染比例的0.08%,缩减为4月初基数的1.38%。
按邏輯上區域混檢可行,事實上我不知道可能完全不可行。
也就是檢測一個區是否有有人感染,然後再從該區普檢,確定感染者,但是這個要必須確保該區域與其他區域不得混合。然後是採檢的試劑是否能同時檢測多人混合樣本,而不受干擾,然後還有實際的準確性到底為何??
如果根據以上問題,要知道病毒數量低於一個濃度量級時,完全會檢測不到,如果該濃度量級因為受眾人樣本而變淡了,會有可能完全檢測不到,同時如果採取是反覆檢測,很可能試劑會直接失準,所以實際上要求是非常的多。
按照這個邏輯,實際上可能採取分區抽樣檢測,或許還比較有用。
也就是檢測一個區是否有有人感染,然後再從該區普檢,確定感染者,但是這個要必須確保該區域與其他區域不得混合。然後是採檢的試劑是否能同時檢測多人混合樣本,而不受干擾,然後還有實際的準確性到底為何??
如果根據以上問題,要知道病毒數量低於一個濃度量級時,完全會檢測不到,如果該濃度量級因為受眾人樣本而變淡了,會有可能完全檢測不到,同時如果採取是反覆檢測,很可能試劑會直接失準,所以實際上要求是非常的多。
按照這個邏輯,實際上可能採取分區抽樣檢測,或許還比較有用。
隨便取個數合一起檢測就是合併檢測?
現在小學生就學概率了吧。
對於任何檢測,理想條件下:
如果感染率是15%,20合併檢測不會減少試劑的使用.
如果感染率是20%,20合併檢測會浪費試劑.
如果感染率是0.27%,20合併檢測最節約試劑.
網上搜的紐約的感染率是14%,3個合併最優.
如果感染率是6.5~1.1%,5~10合併最優.
如果感染率是6%,5合併最優.
如果感染率是1.2%,10合併最優.
如果感染率是0.15%,26合併最優.
如果感染率是0.08%,36合併最優.
如果感染率是10%,4合併最優.
如果感染率是30%以上,合併檢測會浪費試劑.
實際情況是,牆國的核酸檢測準確性太低,好像是0
.3,也就是對一個陽性樣本只有0.3概率能測出來是陽性. 合併檢測因為有稀釋可能又進一步降低準確性。


小於0.3時都是這種對勾函數
現在小學生就學概率了吧。
對於任何檢測,理想條件下:
如果感染率是15%,20合併檢測不會減少試劑的使用.
如果感染率是20%,20合併檢測會浪費試劑.
如果感染率是0.27%,20合併檢測最節約試劑.
網上搜的紐約的感染率是14%,3個合併最優.
如果感染率是6.5~1.1%,5~10合併最優.
如果感染率是6%,5合併最優.
如果感染率是1.2%,10合併最優.
如果感染率是0.15%,26合併最優.
如果感染率是0.08%,36合併最優.
如果感染率是10%,4合併最優.
如果感染率是30%以上,合併檢測會浪費試劑.
實際情況是,牆國的核酸檢測準確性太低,好像是0
.3,也就是對一個陽性樣本只有0.3概率能測出來是陽性. 合併檢測因為有稀釋可能又進一步降低準確性。


小於0.3時都是這種對勾函數

你这篇文章解释的很清楚了啊。
我最早看到这种方法的报道好像是一家德国公司搞的。
我最早看到这种方法的报道好像是一家德国公司搞的。