V nedávném článku jsem se pokusil shrnout současné poznatky o epidemii COVID-19 a také, co bylo hlavním důvodem českého selhání při druhé vlně. Pod článkem vznikla velmi dlouhá a zajímavá diskuze. Část diskutujících zpochybňovala testy PCR a hlavně data, která se pomocí nich získala. V reakcích Čeňka Pospíšila, a hlavně v dlouhé diskuzi s panem Daliborem Štysem jsem dospěl k přesvědčení, že nejen oni vykazují základní nepochopení právě pravděpodobnostních a statistických hledisek problematiky okolo testů. Jde o fascinující oblast matematiky, kde se člověk často nevyhne zavádějícímu vlivu prvního pohledu a selského rozumu a setká s fascinujícími paradoxy. Jako většina lidí jsem se i já jimi nechal nejednou nachytat. Podívejme se na ní v souvislosti s jednou oblastí související se současnou koronavirovou epidemií.
Před tím, než se do toho pustíme, dovolím si ještě jednu důležitou poznámku. Jsem fyzik, nejsem virolog, epidemiolog, biolog nebo lékař. Budu se tak v následném textu zabývat dominantně matematickými, pravděpodobnostními a statistickými aspekty daného problému. Tedy, pokud jde o nejistoty různých diskutovaných veličin, půjde o nejistoty statistické. Záležitosti týkající se jiných stránek nechám spíše na kompetentnějších odbornících.
V diskuzi pod zmíněným článkem také někteří tvrdili, že matematika a statistika jsou jiné v biologii a medicíně než ve fyzice, a že se tak k nim nemůžu fundovaně vyjadřovat. S tím ovšem opravdu nemohu souhlasit. Matematika a statistika jsou stejné ve všech oblastech vědy a další činnosti. Je pravdou, že hlavně v medicíně se často setkáváme s omezenou možností provádět opakování měření a získat jejich větší počet. Zároveň je často velký důraz na individualitu daného případu (pacienta), proto je tam často nutné pracovat a pravděpodobnostně analyzovat i jen velmi malé počty případů. Ovšem to neznamená, že bychom se v jiných oblastech, a i ve fyzice, s takovými podmínkami nesetkávali. Jako příklad ze svého oboru bych mohl jmenovat studium produkce supertěžkých prvků. U těch nejtěžších se produkují pouze jednotlivé kusy, někdy pouze jeden či dva. Přesto nám právě využití pravděpodobnostní a statistické analýzy umožňuje získat informace o řadě jejich chemických a fyzikálních vlastností. Jak je důležitá opravdu seriózní statistická analýza a hlavně určení statistických nejistot a relevantnosti, je třeba vidět na diskuzi výskytu leukemie v okolí jaderných elektráren, analýze výskytu rakoviny štítné žlázy v oblastech Japonska zasažených jadernou havárií ve Fukušimě I, posuzování nebezpečnosti amalgamových plomb, při porovnání různých metod a analýze historických dat o oxidu uhličitém v atmosféře získaných s velmi rozdílnou přesností. Analýza statistických a systematických nejistot je nutná u každého měření a hodnota bez znalosti nejistot nemá smysl
Studie Státního zdravotního ústavu a data o relativním počtu pozitivních testů v Německu
Pro vysvětlení problematiky jsem si vybral konkrétní téma, které do diskuze pod zmíněným článkem vnesl pan Dalibor Štys, aby zpochybnil data získaná testováním, a obecně užitečnost a potenciál PCR testů. Nejspíše jde o věc, která koluje a diskutuje se na sociálních sítích dost intenzivně. Bude tak zajímavé je využít pro lepší pochopení dané problematiky
První materiál, na který se pan Dalibor Štys odvolal, byla srovnávací studie Státního zdravotního ústavu, která testovala kvalitu jednotlivých laboratoří. Zaslala jim referenční vzorky, z nichž některé obsahovaly virus SARS-CoV-2, jiné čistou vodu a další chřipkový virus. Kontrolované laboratoře nevěděly, o jaké konkrétní vzorky se jedná. Ze zaslaných protokolů se pak zjišťovalo, zda konkrétní test vzorku dosáhl správného výsledku. Zajímavým údajem je, kolik pozitivních vzorků bylo určeno správně jako pozitivní. A možná ještě zajímavější jsou data o pozitivitě u vzorků vody a chřipky. Tedy, kolik bude falešně pozitivních případů.
Druhým materiálem, ze kterého vycházel pan Dalibor Štys, je přehled o testech, které probíhají v Německu. Zde jsou uváděny celkové počet testů a kolik jich bylo pozitivních pro každý týden. Z těchto hodnot je vidět, že v letních týdnech se počet pozitivních testů dostal k hodnotám i pod jedno procento, nejnižší byl 0,59 %.
Ze závěrů zprávy Státního zdravotního ústavu pan Dalibor Štys vyvozuje, že falešná pozitivita na čistou vodu je 3% a na chřipkový virus 4,4%. To je v rozporu s tím, že hodnoty poměru pozitivních případů jsou při testování v Německu menší než jedno procento. Totéž deklarují i některé série testování málo zasažených populací i u nás, například studie z Ostravska národního koordinátora testování Mariána Hajdúcha. Což ovšem podle pana Štyse odporuje předchozím číslům a hodnoty poměru pozitivních testovaných nemohou dosáhnout tak nízkých hodnot, jako deklarují Němci a Marián Hajdúch. Zároveň chybně upozorňuje, že podle studie Státního zdravotního ústavu je falešná pozitivita u vzorku s chřipkou vyšší než u vzorku s čistou vodou. Pan Štys tak předkládá hypotézu, že přítomnost jiných virů snižuje specificitu testu a zvyšuje falešnou pozitivitu. Dále předpokládá, že u rýmy bude toto zvýšení falešné pozitivity ještě vyšší a že současný nárůst pozitivních případů je dán sezonním vzrůstem rýmových onemocnění na podzim a odpovídajícímu vzrůstu počtu falešných pozitivit.
Podívejme se na to, zda opravdu lze z těchto dat takovou hypotézu vyvodit. Předtím musím ještě přidat důležité informace o zmíněné české studii. V tomto případě šlo o kontrolu kvality různých laboratoří. Při ní se kontroluje praxe laboratoře nejen při testování, ale i při zacházení se vzorky a organizaci a zúřadování měření a nahlášení jeho výsledku. I proto je v takovém případě realizován a posuzován relativně velmi omezený počet testů. Ve zmíněné analýze jich bylo u každého typu vzorku (koronavirus, voda, chřipka) méně než sto. Nejde o typ studie, která by například testovala senzitivitu a specificitu testů, kde musí být počet testů o několik řádů větší. Závěrem studie je tak hodnocení 80 posuzovaných laboratoří. Z nich 76 bylo označeno za úspěšné, z toho 51 mělo 100 % úspěšnost (připomínám, že se nehodnotily pouze výsledky testů, ale další parametry). Za velkou chybu považuje studie nezapsání hodnoty Ct, protože vysoké hodnoty přes 39 mohou vést k falešné pozitivitě výsledku. V tomto duchu se neslo i doporučení komise, aby v případě pozitivního výsledku s hodnotu Ct vyšší než 39 byl výsledek testů považován za nejasný a následoval opakovaný odběr. Proto také doporučuje mít tuto hodnotu menší než 38.
Je tak možné, že alespoň některé falešně pozitivní případy byly spojeny právě s tímto problémem. To ovšem nelze bez přesných údajů zhodnotit. Jak jsem zdůraznil, nejsem navíc virolog nebo genetik. Tuto oblast tak nebudu hodnotit a podívám se na všechna zmíněná data pouze z pohledu statistiky, pravděpodobnosti a podmíněné pravděpodobnosti.
Ještě jednu informaci je třeba před začátkem naší analýzy zmínit. Při pročtení zmiňované studie zjistíme, že pan Dalibor Štys se spletl a prohodil výsledky u vody a chřipky. Falešná pozitivita 3 % byla u vzorku s chřipkou a 4,4 % u vody. Hypotézu, že viry chřipky či rýmy zvyšují pravděpodobnost falešné pozitivity, tak na těchto datech opravdu nelze postavit. Za chvíli si však ukážeme, že tuto hypotézu by nepodpořilo i to původně jim prezentované přiřazení.
Řešení problému si dovolím naznačit a dokumentovat na návrhu příkladu, který bych zadal studentům na cvičení ze statistiky a zpracování experimentu, abych jim objasnil, jaké chyby v uvažování se pan Štys dopustil.
Máme testovací sadu, která identifikuje daný vir a máme tři informace o ní.
1) Výsledky malé studie s negativním vzorkem, při které se při 100 testech objevily 3 pozitivní.
2) Rozsáhlou studii negativních vzorků, kdy se při 100 000 testováních objevilo 1540 pozitivních případů.
3) Výrobce testu udává, že jeho specificita je lepší, než hodnota 0,984.
Můžete říci, zda jsou tyto studie a informace v souladu nebo jsou některé v rozporu?
Čtenáři, kteří se v dané oblasti vyznají a rozumí ji, už tak znají řešení i nastíněného rozporu mezi studii Státního zdravotního ústavu a dat z německých testování.
Příklad závislosti podílu zjištěných pozitivních případů a skutečného podílu pozitivních případů na prevalenci pro případ testu se senzitivitou 0,7 a specificitou 0,98.
Podmíněná pravděpodobnost a její paradoxy
Náš problém je spojen s několika klíčovými pravděpodobnostmi. Testování přítomnosti viru může kromě správného výsledku přinést v případě pozitivního vzorku i negativní výsledek. Pravděpodobnost toho, že pozitivní vzorek bude označen správně za pozitivní se označuje jako senzitivita testu. Může však také dojít k tomu, že negativní vzorek bude označen za pozitivní. Pravděpodobnost, že negativní vzorek bude označen správně za negativní se označuje jako specificita. Tyto veličiny jsou klíčové pro kvalitu testu, ale je jasné, že v realitě nikdy nedosáhneme 100 %. Při testování tak máme falešně negativní i falešně pozitivní případy.
Velká část testů je konstruována tak, že má velmi vysokou specificitu. To znamená, že u negativního člověka dostaneme negativní výsledek s vysokou pravděpodobností. Procento falešně pozitivních v souboru testovaných je tak malé a jeho maximální hodnotu dostaneme v případě, že máme populaci bez pozitivních případů. Podíl pozitivních případů je pak rovnen rozdílu mezi 100 % a specificitou. Jde v tomto případě o velmi nízkou hodnotu.
Podívejme se nyní na pravděpodobnost, že pozitivně testovaný je opravdu pozitivní. Ta je extrémně závislá na pravděpodobnosti výskytu nemoci v populaci, která se označuje jako prevalence. Pokud je prevalence výskytu nemoci v populaci velmi malá, je pravděpodobnost, že bude pozitivně testovaný opravdu pozitivní velmi malá. Pokud bude prevalence nulová, bude pochopitelně pravděpodobnost, že je pozitivně testovaný opravdu pozitivní, nulová, protože všichni budou negativní.
To ukazuje na to, že vhodné využití testů závisí na účelu testování a také na tom, jakou prevalenci hledaného znaku v populaci předpokládáme. Pravděpodobnost, že člověk, který byl pozitivně testován, je opravdu pozitivní, bude velice silně záviset na našem výběru množiny testovaných. Mohou existovat znaky, které se vyskytují častěji u pozitivních osob. Pokud tak budeme testovat pouze osoby s těmito znaky, pravděpodobnost, že osoba testovaná jako pozitivní bude skutečně pozitivní, se dramaticky zvýší. Jde v tomto případě o podmíněnou pravděpodobnost.
Krásně se to dokumentuje třeba na testování na alkohol foukáním do trubičky. Zvláště při nízké pravděpodobnosti výskytu těch, kteří pili, se musí počítat s falešně pozitivními výsledky. Pokud tedy pozitivně testovaný řidič nepřizná požití alkoholu, může jít o falešně pozitivního a test je třeba opakovat nebo použít test s vyšší kvalitou, třeba z krve.
To je třeba i důvod, proč policisté prioritně testují účastníky akcí, při kterých se pije nebo v době Velikonoc. Při normální kontrole testuje policista na alkohol většinou pouze řidiče, u kterých z jiných důvodů dostane podezření, že pil. V případě epidemie tak má smysl testovat hlavně ty, kteří mají příznaky nebo byli v kontaktu s nakaženým. To je i důvod, proč je kontraproduktivní masivně testovat všechny.
Existuje však případ, kdy testování ve skupině, kde spíše předpokládáme malý výskyt pozitivity, má velký smysl. Zase si to vysvětlíme na testech na alkohol. Máme profese, jako jsou třeba profesionální řidiči, kde je extrémně důležité, abychom věděli, že nepili. Specificita testu bývá v tomto případě velmi vysoká, takže falešná negativita je při malé prevalenci extrémně malá. Test je tak zárukou, že do provozu nepustíme profesionálního řidiče s alkoholem v krvi. V tomto případě tak může být vhodné přistoupit k plošnému testování skupiny, která má i velmi malou prevalenci. V případě naší epidemie jsou to situace, kdy jde o pracovníky v nemocnicích nebo v sociálních službách. Zde potřebujeme zaručit, že tito pracovníci nepřenesou nákazu na své pracoviště a klienty. Stejně tak má smysl hromadně testovat lidi přijíždějící do země, která zatím nemoc nemá nebo jen s malou prevalencí. Musíme však počítat s jistou pravděpodobností falešné pozitivity. Tu je pak potřeba řešit opakovaným testem nebo využitím kvalitnějšího testu, pokud existuje.
Podívejme se ještě na limitní případy. Pokud budeme mít populaci (vzorky), kde se daný znak (virus) nevyskytuje, bude pravděpodobnost výskytu pozitivně testovaných dána čistě falešně pozitivními a její hodnota bude 100 % mínus specificita. V testu Státního zdravotního ústavu to byly vzorky vody a chřipky. Pokud naopak bychom měli populaci (vzorky), která je stoprocentně infikovaná (vzorky viru), bude podíl pozitivně testovaných dán senzitivitou. Limitní případy nám tedy při dostatečně velkém počtu měření umožňují určit senzitivitu a specificitu testu.
Abychom si lépe ukázali, jak popsané závislosti pravděpodobností fungují, předpokládejme, že máme test se senzitivitou 0,7 a specificitou 0,98. Podívejme se, jak se bude chovat podíl pozitivně testovaných oproti reálnému počtu infikovaných. Při nulovém výskytu bude podíl pozitivně testovaných dán čistě falešně pozitivními a bude 0,02. Pro nulovou a obecněji dostatečně nízkou prevalenci bude počet pozitivně testovaných vyšší než skutečně pozitivních, kterážto situace je k vidění na prvním grafu v oblasti zleva až do bodu křížení obou přímek. Teprve při dostatečné prevalenci začne převládat počet skutečně pozitivních (oblast od bodu křížení doprava). V důsledku nedokonalé senzitivity, která je reálně vždy menší než jedna, bude podíl pozitivních testovaných nižší než reálných.
Jak jsme psali, při nulové prevalenci je pravděpodobnost, že pozitivně testovaná osoba je opravdu pozitivní, pochopitelně nulová. S rostoucí prevalencí ale pravděpodobnost toho, že je pozitivně testovaný opravdu pozitivní, začne růst. Růst závisí na hodnotách senzitivity a specificity. V grafu na druhém obrázku je závislost pravděpodobnosti, že bude pozitivně testovaný opravdu infikovaným pro dva případy. Jednak pro senzitivitu 0,7 a specificitu 0,98, ale také pro senzitivitu 0,98 a specificitu 0,99.
Pravděpodobnost, že pozitivně testovaný je opravdu pozitivní v závislosti na prevalenci pro dva typy testů. Černě je test se senzitivitou 0,7 a specificitou 0,98, červeně pak test se senzitivitou 0,98 a specificitou 0,99.
Rozdíl mezi malou a velkou statistikou
Vždy, když máme co do činění s pravděpodobnostními jevy, je pro přesnost našich experimentálních výsledků kruciální statistika našich měření. Ta také určuje statistickou nejistotu námi získaných hodnot. Předpokládejme jev, který připouští s jistou pravděpodobností falešnou pozitivitu. Uděláme stovku měření negativního vzorku a pozorujeme 3 případy falešně pozitivních. Nejpravděpodobnější hodnotou falešné pozitivity je sice 3 %, ovšem v mezích statistických nejistot to může být 2 % nebo 4 % a v rámci tří standardních odchylek i hodnoty velmi blízké nule. A s odpovídající nepřesností z tohoto výsledku můžeme určit i specificitu. V rámci statistických nejistot tak nelze vyloučit žádnou hodnotu v rozmezí 0,94 až 1,00. K tomu, abychom mohli z měření negativních vzorků určit specificitu v oblasti hodnot lepších než 0,98, potřebujeme řádově vyšší počet měření. V každé analýze však musíme vzít v úvahu počet měření a tomu odpovídající statistickou nejistotu. Při studiu šíření infekce a výsledků testů tak narážíme na vliv hodnot senzitivity a specificity. Nejistoty, které přináší, se ještě zvýrazní v případě, když můžeme udělat jen velice omezený počet testů. Velice pěkně to ve svém článku popsala forenzní genetička Halina Šimková s kolegy. Její přednáška, která je podle mě jednou z nejlepších prezentací k problematice podmíněné pravděpodobnosti a testování pro veřejnost, je na konci tohoto článku.
Možnosti testů, které by mohly splnit letní německá data pro podíl pozitivních v celkovém počtu testů. Pro to je důležitá specificita, ta musí být 0,994 (nebo vyšší). To vede u populace bez infekce k pozitivitě 0,6 % (0,006). Ta je čistě falešná. Jsou uvedeny závislosti podílu pozitivních testovaných na prevalenci pro dva extrémní případy sensztivity 0,7 a 0,98.
Jsou data ze Státního zdravotního úřadu v rozporu s německými daty o testování?
Vraťme se teď k hypotéze pana Dalibora Štyse a datům, o které ji opírá. Ze zprávy Státního zdravotního ústavu víme, že z kontrolovaných laboratoří jich 3% falešně identifikovalo vzorek, ve kterém byl virus chřipky místo SARS-CoV-2, a 4,4% jich falešně identifikovalo vzorek s čistou vodou. Pro malý počet testů odpovídajících těmto vzorkům (v testovací sadě jde o 68 testů pro chřipkový vzorek a 69 testů pro vzorek s čistou vodou, a z nich byly postupně pouze 2 a 3 falešně pozitivní výsledky) není výsledek pro chřipku a vodu rozdílný a nejde vyloučit ani hodnoty falešné pozitivity pod 1%, tedy ani specificitu 99,4% vycházejících u německého testování.
V případě německých dat se jedná o desítky až stovky tisíce testů. S takto vysokými počty už můžeme docílit velmi přesné určení specificity. Pokud budeme předpokládat, že v létě byla prevalence viru v populaci velmi nízká, prakticky zanedbatelná, získáme pro specificitu velmi dobrý dolní odhad. Pokud tomu tak není, tak dostaneme alespoň její dolní hranici. Jestliže procento pozitivních testů v Německu kleslo v létě na hodnotu až 0,59 %, pak při uvedeném předpokladu, kdy tato hodnota je tvořena prakticky výhradně falešně pozitivními výsledky, získáme jako odhad specificity hodnotu 99,4 %. To je hodnota, která není v rozporu s možnostmi, které se u těchto testů uvádějí. Testy PCR podle různých zdrojů na internetu mají senzitivitu větší než 70 % ale může být až 98 %. Specifita je větší než 98 % a může být i větší než 99 %. Tady opět zdůrazňuji, že nejsem expert na tyto testy a tady si rád na Oslovi přečtu rozbor někoho povolaného.
Z předchozího textu je zároveň jasný velice pěkný návod na zjištění efektivní specificity používaných testů. Přitom by stačilo využít stávající data. Využila by se data z období, kdy byla prevalence populace nízká, třeba právě první půle léta. A zároveň se vyberou jen ty, které se dělaly v rámci předběžného testování, bez podezření na infekci. Nebo by se vybraly pouze testy lidí, kteří v té době i později nebyli příznakoví. Pochopitelně by bylo nutné provést i další kontrolu toho, aby se do použitého datového souboru nevnesly nějaké korelace, které by výsledek mohly ovlivnit. Podle mě je to pěkné a užitečné téma pro diplomovou práci na nějaké universitě, která se zabývá statistikou a epidemiologií.
Dovolil bych si tak nyní shrnout závěry naší analýzy:
-
Statistické nejistoty určení relativního počtu pozitivních případů ve studii Státního zdravotnického ústavu jsou natolik velké, že v jejich rámci nelze rozlišit mezi hodnotou pro vodu a pro vzorek s chřipkou. Tato studie tak nepotvrzuje hypotézu, že vir chřipky zvyšuje falešnou pozitivitu PCR testů.
-
Z podílu pozitivních testů v letním období v Německu plyne, že efektivní specificita jejich testů je větší než 99,4 %, což není v rozporu s hodnotou ve studii Státního zdravotního ústavu, pokud se vezme v úvahu její statistická nejistota. Nepodporuje to tedy hypotézu, že německá data o podílu pozitivních testů by byla nevěrohodná.
Tyto závěry jsou postaveny čistě na statistické analýze poskytnutých dat. Pochopitelně mohou být testovací data ovlivněna celou řadou dalších faktorů. Ty jsou však spojeny s genetikou, takže je to oblast, ve kterých odborník nejsem. Rád si přečtu článek od odborníka o konkrétních vlastnostech testů a nejistotách spojených s jejich realizací. Konkrétní data v tomto směru, která by podporovala jeho hypotézu, Dalibor Štys neposkytl. Neuvedl také žádná další konkrétní data o německých testech, která by podle něj měla snižovat věrohodnost německých dat.
Závěr
Jak jsem psal v úvodu, na sociálních sítích koluje okolo koronavirové epidemie celá řada nepodložených hypotéz a spekulací. Zaštiťují se různými studiemi. Když se však do uvedených odkazů podíváte, tak zjistíte, že danou hypotézu nepodporují, či ji dokonce popírají. Problém je, že seriózní rozbor každé z nich je časově opravdu velmi náročný. Alespoň jednu jsem se tak snažil rozebrat v tomto článku. Pochopitelně nejde o odborný, ale spíše populárnější text, i když se snaží o co nejvíce korektní postup. Budu tak rád za seriózní kritickou diskuzi a hlavně třeba o články kolegů hlavně z biologických oborů, které by podrobněji pro veřejnost analyzovaly vlastnosti viru a epidemie na základě seriózních dat.
Doporučuji ke zhlédnutí velice pěknou přednášku Haliny Šimkové o problematice testování a podmíněné pravděpodobnosti, kterou měla na akci pro středoškolské pedagogy „Matematika pro život“:
Diskuze:
castecne mimo tema
Jirka Slintak,2020-10-23 14:17:12
na uvod bych chtel podekovat panu Wagnerovi, za clanek, chtel bych se ho nicmene zeptat, zda neuvazuje o napsani clanku, zda ve sve praxi nevytvareji podobne matematicke modely s mirou nejistoty mereni veliciny se zpetnou vazbou na sebe sama. Narazim na to, ze vetsina stredoskolsky vzdelanych lidi chape vztah f(x) = e^x respektive x(y)=ln(y), nicmene vetsina z nas zacne tapat, pokud by meli dosadit chybovost vypoctu y(poctu nakazenych), napr z duvodu:
1) stredni doba nakazeni
2) testovaci prodleni(nez se clovek dostane na odber a je proveden PCR test)
3) prodleni kontaktu(nez je clovek obvolan hygienou, ze se setkal z nakazenym a ma se dostavit na testy)
Pokud bezne modelujete tyto zpetnovazebni stochasticke systemy zatizene statistickou chybou, bylo by zajimave zjistit, jak presne mohou byt a zda se u nich (a kdy) projevuje teorie chaosu, popr zda je nutne je verifikovat
predem dekuji
s pozdravem
js
ps:mozna jedna poznamka k clanku, mam pocit, ze ste problematiku zjednodusil na pouze matematickou otazku, ale je to mozna pouze muj pocit, neb (ja) bych v zaveru cekal formulaci v duchu,ze i pri chybovosti PCR testu je mozna korekce lekarem, ktery potvrzuje vyskyt onemocneni(COVID-19)
Přítomnost viru v odběru
Jan Mach,2020-10-08 10:20:14
Jak jsem jako laik pochopil, problém u PCR testů je, že vir při odběru nemusí být v nosohltanu, ale např. na plicích či jinde v těle. Pak ho PCR test nemůže ve vzorku najít, i když je pacient nakažen, prokáže se např. až rentgenem plic. Vir také v těle putuje, ze začátku může být v nosohltanu detekován, pak se po pár dnech posune - proto také pacient nemusí být tak infekční, i když pozitivní stále je.
To ale neznamená, že by PCR testy význam neměly. Kdo má koronavirus, ať je v karanténě a dál to nešíří. Jinak budou nemocnice přeplněné a stávající čísla o smrtnosti přestanou platit - platí jen za podmínky odpovídající, dostupné léčby.
David Del favero,2020-10-07 18:57:43
Pane Wagner, co si myslite o tomto clanku. Dekuji.
https://www.nytimes.com/2020/08/29/health/coronavirus-testing.html
Re:
Vladimír Wagner,2020-10-07 21:06:59
Článek je v dobré shodě s těmi doporučeními studie SZÚ, tedy nepoužívat větší počet cyklů než 38 a počet cyklů uvádět. Zároveň je jasné, že vždy bude nastavení určitým kompromisem co největší senzitivity (vhodné k zachycení i ranných stádií, kdy má pacient malou nálož viru) nebo co nejvyšší specificitou (pro snížení falešné pozitivity, ale pouze zachycení pacientů s vyšší náloží). V závěru pak zmiňují to, že při velkém rozvoji epidemie (která je teď v USA i u nás) by bylo vhodné mít rychlotesty sice s horšími parametry, ale laciné a rychlé, kterých by se dalo použít velké množství. Nedokážu posoudit, do jaké míry velmi velký počet testů kompenzuje jejich horší parametry a tím i větší chybovost. Do jaké míry by to kompenzovala možnost častějšího a většího počtu opakování testů
Re: rychlotesty
Jan Mach,2020-10-08 09:32:02
Rychlotesty by bylo podle mne dobré použít pro rychlé vytřídění negativních pacientů, kterých bude většina. A pokud budou mít rychlotesty problém s vysokou falešnou pozitivitou, pacienty označené jako pozitivní rychlotestem bych pak ještě otestoval PCR testem.
Takže v praxi - u pacientů bez vážnějších příznaků udělat rychlotest a zároveň hned odebrat vzorek (odebrání předpokládám není drahé). Pokud rychlotest ukáže pozitivitu, odeslat vzorek do laborky pro potvrzení, pokud ukáže negativitu - risknout to a pacienta neléčit na COVID-19, příp. udělat PCR test při zhoršení symptomů.
Re: Re:
Fabián Litoucký,2020-10-29 13:50:41
38? A proč ne 37 nebo 33, 26?
Po statistické stránce jste věc popsal dobře, nicméně se vám z toho vytratila podstata toho, co testujete.
Ano, pokud bude větší prevalence hledaného vzorce, bude více statisticky "správně pozitivních".
Problém je, že v tomto případě to neznamená nalezení více nemocných či nakažených. Pouze to znamená, že čím více je vir rozšířen, a čím plošnější testujete, tím více bude falešně pozitivních testů z pohledu medicínského - tedy lidí, kteří nejsou nemocní.
Pozitivní test na covid neznamená, že jste nemocný, infikovaný nebo infekční. Jde jen o pozitivní nález určité RNA, tento nález je však potřeba dát do kontextu.
Celé to umocňuje problémů, že nikdo neví, kolik viru v sobě musíte mít abyste se infikoval, kolik ho máte, když jste nemocný nebo infekční.
U nového, rychle se měnícího onemocnění jako je covid, chybí standard pro srovnání výsledku testu jeho cyklů a nikdo tedy neví, kolik cyklů je vlastně potřeba a jak řádně výsledky interpretovat.
PCR testy jsou velmi účinný nástroj, ale v podobě jaké se to masově dnes používá je vhodný pouze k šíření hysterie a nemá nic společného s vědou ani medicínou.
Počet "pozitivních" je bezcenný a nesmyslný údaj.
Reakce a čínský pohled
Marcel Koníček,2020-10-06 12:27:19
Děkuji za zajímavou analýzu podmíněné statistiky, chápu, že je okolo toho neustále velké množství palčivých otázek a řešení a už jenom spolehlivost informací je problematická. Četl jsem tady tu diskusi a trochu mě zaráželo, že se tady reálně diskutovala možnost nechat 100 tis. lidí jen tak umřít ve jméně promořených. Proto jako orientalista bych rád přidal komentář, jak nás vnímá čínská propaganda, je to parafráze analýzy určitých čínských článků mého kolegy Martina Blahoty, myslím, že to vyšlo na Sinopsis nebo tak. Jenom aby lidé získali pohled z venku:
Čínská propaganda vnímá diskusi o promořování jako důkaz slaboty a morálního úpadku západních demokracií, jejichž individualismus není projevem humanismu, ale naopak bezcitnosti a nezájmu o své starší spoluobčany. Tím se zásadně liší od civilizované společnosti chovající se podle principů synovské úcty, jejímž příkladem je právě Čína. Rozhodnutím, že nebudou připojovat na kyslík starší a nemocnější spoluobčany a odsoudí je tím k smrti ukazují nejen svoji bezmocnost, ale také pokrytectví jejich lidských práv. V Číně je lidský život nade vše, na Západě je ekonomika důležitější než životy rodičů. Ostatně celá západní civilizace je založená na otcovraždě řeckých bohů, zatímco čínská civilizace je založená na konceptu synovské úcty a toto se v této pandemii plně projevuje.
Takže pokud chcete dělat soudruhům v ČLR radost, tak se chovejte podle jejich okcidentalistických karikatur a mluvte o tom, jak by nebyl problém nechat umřít 150 tis. lidí.
Re: Reakce a čínský pohled
Marcel Koníček,2020-10-06 12:28:14
eh, nějak se mi tam povedlo napsat "promořených" místo "promoření". Omlouvám se za všechny chyby, měl jsem si to ještě jednou přečíst.
Statistika pro laiky
Milan Štětina,2020-10-06 09:34:18
Jako obvykle od p. Wagnera perfektní článek, hodně faktů s odkazy a málo emocí. Jen s těmi pravděpodobnostmi pro laické čtenáře je možná lepší uvést konkrétní příklad:
pro sensitivitu 70% a specificitu 98%, když předpokládáme 1% nakažených, tak pro 10000 provedených testů dostaneme:
na test přijde 100 nakažených a 9900 zdravých
ze 100 nakažených je 70 (tj. 70%) správně vyhodnoceno jako nakažení a 30 nesprávně jako zdraví
z 9900 zdravých je 9702 (tj. 98%) správně vyhodnoceno jako zdraví a 198 nesprávně jako nakažených
ve výsledku tedy 30 nakažených vůbec nezjistíme (což člověk tak nějak intuitivně čeká), ale z 268 positivních výsledků je jen asi čtvrtina opravdu nemocných (což je číslo intuitivně nečekaně malé).
Matematici a statistici nemají tento postup s četnostmi rádi, ale pro laiky je to myslím pochopitelnější a dokáží si snadno přepočítat ten graf v článku nebo situaci pro jinou prevalenci, specificitu a sensitivitu.
Ještě bych zdůraznil, že jsou to čísla průměrná. To znamená, že pokud do laboratoře pošlu 10 vzorků s virem a oni označí za positivní jen 5 nebo 6, tak to ještě není v rozporu se 70% sensitivitou. Přirovnal bych to k házení mincí: když vám 5x za sebou padne hlava, tak to sice trochu překvapí, ale není to neobvyklé (slovy matematika pravděpodobnost 3%), když to bude 10x, tak už je to podezřelé (pravděpodobnost 0.1%) a při 20x za sebou hlava už je prakticky jisté, že hlava padá častěji (pravděpodobnost, že by to nastalo pro "spravedlivou" minci je jedna miliontina). Ale i při 20 pokusech s mincí pokud padne hlava 9x nebo 11x (nebo 8x nebo 12x), tak nikoho nenapadne tvrdit, že mince je "nespravedlivá" (tolik k vysvětlení, proč 4.4% u chřipky a 3% u vody ještě neznamená větší falešnou detekci pro chřipku - záleží z kolika je to pokusů).
Ještě off-topic poznámka: stejně jako testy na covid, tak i testy na alkohol a drogy prováděné na řidičích mají i falešně positivní výsledky (s podobně neintuitivními procenty). Takže pokud nadýcháte, trvejte na odběru krve, jinak bezdůvodně (tedy pokud jde o falešně pozitivní případ) přijdete o řidičák.
Re: Statistika pro laiky
Vladimír Wagner,2020-10-06 09:48:15
Díky za doplnění, které ještě více umožní pochopení u laiků. To s těmi testy na alkohol je asi pro všechny nejnázornější a nejvíce se s tím každý setkává. Proto je používá Halina Šimková i já. Jen bych ještě více zdůraznil (on to už říká pan Štětina), že to trvání na testu z krve platí jen tehdy, když víte, že jste nepili (tedy jste ten falešně pozitivní případ). Jinak budete stejně odhaleni a bude to drahé.
Re: Re: Statistika pro laiky
F M,2020-10-06 17:13:56
Návrh na doplnění článku případně na nový/é. Dá se z letních hodnot zjistit nějaká maximální hodnota "nespecifity" případně co dalšího se dá z dat vytěžit. Případně návrh pro ostatní členy týmu, jaké hodnoty uvádějí výrobci u testů a jak funguje metoda RT PCR , s jakými hranicemi a tak obecně. Děkuji
Diskusia
Pavel Gašperík,2020-10-06 06:56:47
má význam . Pre ľudí z praxe , teda v profesionálnom kontakte s ktoroukolvek infekciou má rozhodujuci význam čo najbezpečnejšie získanie biologického materiálu a čo najrýchlejšie získanie výsledku analýzou , ktorá má pokial možno čo najvyššiu hodnotu senzitivity a špecificity zároveň .
Tým som nepovedal nič nové , ale kľučovým problémom je ale podľa mňa dnes dosiahnutie najvyššieho stupňa bezpečnosti odberu biologtického materiálu a eliminácia rizika ošetrujuceho personálu .
Děkuji za popularizaci tohoto tématu
Dalibor Štys,2020-10-05 14:33:23
Děkuji za zpopularizování tématu, je velmi významné.
Za chybu jsem se omluvil. Omlouvám se znovu, nicméně její biologické pozadí platí. Když budete opakovat cykly PCR, i v čisté vodě po 40 cyklech najdete pozitivní signál. To je z praxe.
Proti Vašim statistickým vývodům nemám ani já, ani nikdo, s nímž jsem problematiku konzultoval, žádné námitky.
Lišíme se jen v ve Vaší uhlířské víře na možnost současné velmi vysoké specificity i sensitivity testu. Zde je manuál k PCR Kitu použitému ve studii SZU nejčastěji https://www.biovendor.com/file/13354/RR-0479-02_Liferiver%20RT-qPCR+Novel+Coronavirus+RT-PCR+Kit-20200229-CE%20(1)Watermarked.pdf . Uvádí, mimo jiné, že provádí 45 PCR cyklů. Návod ani vyhodnoconovací tabulka, mimochodem dost složitá a uvádějící různé chybové situace, žádné tvrzení o sensitivitě a specificitě neuvádí, odvolává se na příslušné extrakční kity, cituji: "Analytical sensitivity depends on the sample volume, elution volume, nucleic acid extraction
method and other factors. If you use the RNA extraction kits recommended, the analysis sensitivity is the same as it declares. However, when the sample volume is dozens or even hundreds of times greater than elution volume by some concentrating method, the sensitivity can be much higher". Což je přesně to, co tvrdím.
Už jen ze složitpsti vyhodnocovací tabulky vyplývá, že žádná absolutní jistota - což vlastně znamenají Vámi předpokládané parametry pro Německo - se v testu nepředpokládá. Lze se domnívat, že jak v Německu, tak u nás v době nízké prevalence a před stanovením nákladové ceny, prováděli opakované testování pozitivních. Zatímco u nás dnes, podle zprávy z praxe, druhý odběr realizovat nelze - což je logické, protože víme, že pozvání na test trvá i čtyři dny. V květnu se ani nestála fronta.
Závěrem - jistě mi potvrdíte, že při nízké prevalenci, kterou ani jeden nezpochybňujeme, může nastat situace, kdy k testům naháníme především falešně pozitivní a ti produkují řetěz dalších falešně pozitivních.
Re: Děkuji za popularizaci tohoto tématu
Vladimír Wagner,2020-10-05 15:42:47
Děkuji za pochvalu. Problémy (systematické nejistoty) vznikající při odběru a při analýze v laboratoři jsou klíčové. A závisí na počtu cyklů (ono to dost závisí na tom, co je priorita, co nejvyšší senzitivita nebo specificita). A je to i v těch závěrech kontroly SZÚ. V tom se plně shodneme. Při nízké prevalenci je pochopitelně hodně falešných pozitivit, ale v té době je i málo potřeb testování, takže není problém test v případě potřeby opakovat. Jiná situace je v současnosti, kdy je prevalence vysoká a falešně pozitivní testy jsou spíše malým problémem. U těch Němců bych řekl, že jednak díky obrovskému počtu provedených testů a tím i možnost pilování metodiky, je možné daných parametrů dosáhnout. Při nízké prevalenci se spíše mohli zaměřit na vysokou specificitu (menší počet cyklů) a trochu obětovat sensitivitu. Ale pochopitelně, toto je pouhá spekulace a opravdu nejsem v této oblasti expert. Jen si myslím, že dané parametry specificity mohli mít. V každém případě děkuji za diskuzi, inspiraci k článku a zdravím.
Re: Re: Děkuji za popularizaci tohoto tématu
Dalibor Štys,2020-10-05 15:53:33
Taky zdravím.
Jen bych chtěl říci, že jsme si tu práci zjišťovat reálné hodnoty dali a závěr je takový, jaký je a jaký je i v literatuře. Falešná pozitivita může být i 16%.
Jen z toho návodu: Když vezmente všechny ty různé kombinace kdy se má test opakovat. K nim většinou dochází vlivem malého množství hledané RNA ve vzorku nebo kontaminacemi vzorku bez hledané RNA. To lze rozhodnout jen opakovaným odběrem a ten není možný a po pravdě, pacient by se ho třeba i bál. Pak záleži jen na obecném sentimentu k čemu se přikloníte: V letní pohodě a úlevě z vymizení pandemie spíš k výroku negativní, v září pod vlivem Techtle Mechtle spíš k výroku poztivmí. To je klasický příklad biologického experimentu: Nedostatečná data a nemožnost opakování, publikace se ovšem očekává. V tom jsou různí ti vedoucí laboratoří i vychováváni na vysoké škole. Právě těmi vědci, kterí si dnes hrají na autority.
Re: Re: Re: Děkuji za popularizaci tohoto tématu
Vladimír Wagner,2020-10-05 16:19:15
Pane Štysi, prosím, upřesněte mi, co teď myslíte tou falešnou pozitivitou. Jde o pravděpodobnost falešné pozitivity při jednom konkrétním testu? Pak s Vámi budu souhlasit, ostatně je to moc pěkně vidět i na tom grafu dvě. Pokud jde o ovlivnění určení podílu pozitivních v populaci, tak to není pravda. Pokud se díváte na celkové počty pozitivních a jejich procento k populaci, tak jsou Vaše data docela dobrá a ovlivnění falešnou pozitivitou je malé (viz graf 1 a 3). Tam spíše může být problém v případě nízké sensitivitě, která kvůli falešným negativním testům snižuje počet pozitivně testovaných.
Re: Re: Re: Re: Děkuji za popularizaci tohoto tématu
Dalibor Štys,2020-10-05 18:19:54
Mluvím o podílu falešně pozitivních mezi testovanými.
Řekněme, že v bodě nula jsme otestovali průměrnou populaci s prevalencí 10%. Falešná pozitivita byla 5%, neboli k těm 10% jsme přidali 5% falešně pozitivních. Naopak falešná negativita je 30%, může být i 60%. I toto číslo jsem viděl a s počtem testů a tím zvyšujícím se počtem nezkušených zdravotníků na odběrových mistech bude stoupat. Kolik z těch skutečně pozitivních zbude? 7% nebo 4%. Do dalšího kola si tedy pozveme kontakty 7% pozitivních a 5% falešně pozitivních. Nebo také 4% pozitivních a 5% falešně pozitivních. Pokud bude počet falešně pozitivních vyšší než počet zachycených negativních, bude klesat prevalence pozvaných. A systém bude zahlcen falešně pozitivními, ti budou vytvářek převážnou část statistiky pozitivně testovaných.
Víme, zda se něco takového děje, nebo nevíme? K tomu musíme mít nějaké nezávislé měření. Zkoumání kvality testů na ideálních vzorcích nám moc nepomůže. Podceňuje falešnou pozitivitu tím, že vzorky neobsahují kontaminující RNA. Podceňuje ale především falešnou negativitu tím, že nezahrnuje její hlavní zdroj, odběr. Obraťme se tedy na jiné metody, například séropozitivitu. Opakované testy séropozitivity, které si dělali lékaři sami, ukazovaly 2%. Slyšel jsem o testu ze září, který ukazoval 4%. Pokud tedy z tohoto usoudíme, že v populaci jsou průběžne 4% nakažených. Pokud to dosadíme do úvahy z předchozího odstavce, pravděpodobnost, že testováním "vyrábíme" populaci falešně pozitivních je o to vyšší.
Naštěstí to tak nejspíše není, protože různé testy na buněčnou imunitu ukazují, že se imunizovaly celé rodiny lidí s Covidem 19 a/nebo že existuje jakási obecnější imunita na celé třídy virů. Což naznačují i sérologické studie z Vídně. Takže máme jakousi fluidní všeobecnou imunitu a všeobecnou prevalenci koronavirů do níž nám vpadnul Covid19? Nebo už máme v populaci 20% nebo větší promořenost?
Když jsem se doptával kolegy Michaela Fischera, který sloužil ve videňském krizovém týmu na jaře, proč se netestuje slizniční imunita, odpověď byla "Because nobody understands it, it is a mess." Co když si v nosní sliznici různé koronaviry neseme pořád a stimulují nám tam průběžně imunitní odezvu? Rozhodně lidé, kteří pracují s hospodářskými zvířaty, jsou pod konstantním atakem jejich koronavirů. Všichni jsme vzešli ze zemědělské populace. Nevysvětluje tento mechanismus pozorované jevy lépe, než standardní představy o epidemiologii?
Když se tedy vrátíme na začátek, bylo by fajn, aby se alespoň všechny pozitivní testy přetestovaly jiným kitem. Abychom zaručili, že si kvůli náladě vyhodnocujícího personálu nevrábíme falešně pozitivní. To by ovšem výrazně zvýšilo kalkulované náklady na test. A o tom to je.
Re: Re: Re: Re: Re: Děkuji za popularizaci tohoto tématu
Vladimír Wagner,2020-10-05 20:57:22
Pane Štysi, když jste sem do diskuze dal první příspěvek, pomyslel jsem si, že se konečně začínáte chovat jako skutečný vědec a racionálně diskutujete o faktech. Ovšem další Vaše příspěvky se zase zvrhly do stejného formátu, jako jste se projevoval v té diskuzi minulé. Tedy bez konkrétních reálných dat (odkazů na ně) smícháte dohromady všemožné testy staré či nové, PCR a imunitní. A házíte hodnoty, které nemají se současnou situací nic společného (10 % falešně pozitivních testů - pokud jste tedy měl na mysli procentní body). Třeba i vzhledem k tomu, že poměr pozitivních testů i u nás klesal v době nejmenší prevalence až k 1 %. Celou dobu tady navozujete dojem, že takové testy děláte, ale oháníte se pouze nějakými nepříliš konkrétními výroky s diskuzních fór. A skáčete od jednoho tématu k druhému bez žádného konkrétního podloženého údaje. Na rozdíl od odborníků, kteří testování opravdu dělají a rozumí tomu, vy tu vyslovujete nepodložené smyšlenky o nich, aniž o tom něco víte. A házíte neustále ničím nepodložené hypotézy (jako byly ty, které jsou rozebírány v článku). Takže podle Vás jsou pozitivní testy falešné a nemocní COVIDEM-19 nejsou, ale přesto máme rekordy v úmrtí, jak najednou sám odkazujete.
Smysl má racionální diskuze o reálných a podložených faktech, ne o smyšlenkách. V tom můžete souznít nadále s panem Vachlerem. Já takovou diskuzi opouštím.
Re: Re: Re: Re: Re: Re: Děkuji za popularizaci tohoto tématu
Dalibor Štys,2020-10-05 21:16:55
Ale houby. Zjistil jste, že problém je mnohem složitější než nějakých pár čísel. Fyzikův přístup. Vašich pár čísel je mi dávno známo a vysvětlení pro ně dávno mám.
Dám vám radu: Nemotejte se do věcí nad rámec elektrických a magnetických sil. A i tam se držte rozsahů, které umožňují lineární aproximaci.
Re: Děkuji za popularizaci tohoto tématu
F M,2020-10-05 18:53:21
Z tohoto textu bych vypíchl "If you use the RNA extraction kits recommended, the analysis sensitivity is the same as it declares". Na adrese odkazu se mi nepodařilo najít daný text, je ovšem možné že je to způsobeno mou neschopností. Avšak podařilo se mi nalézt manuál s tímto textem na stejné adrese, pokud je to on, je z konce února tedy nejsem si jistý nakolik tyto metody přežily do současnosti.
Jak u nás probíhají tyto testy v současnosti?
Pokud jsem článek správně pochopil těch 16% falešně je opravdu reálných, ale pouze v případě minimální prevalence, ono to vyplívá z těch grafů a funkcí, ale i v případě specificity třeba jen 95% (nechávám opravdu velký prostor na chyby) nebudou ve velkém vznikat žádné "vláčky".
Re: Re: Děkuji za popularizaci tohoto tématu
Dalibor Štys,2020-10-05 19:25:17
Určitě jsem si to nevymyslel :-) A ve stejném odstavci je i protichůdné tvrzení.
Jaká je prevalence. Z článku https://www.lidovky.cz/domov/v-nedeli-zemrelo-v-cesku-rekordnich-24-lidi-s-covidem-19-behem-pondeli-zatim-pribylo-1250-nakazenych.A201005_183617_ln_domov_lihem
"...Laboratoře v Česku udělaly v neděli 7553 testů na covid, nejméně od neděle 13. září. Rekordní byl podíl pozitivních testů, kterých v neděli bylo 24,35 procenta, téměř dvakrát víc než o týden dřív..." může vyplývat:
1) Že už na testy chodí převážně lidé lékařem nebo vlastním pocitem indikovaní.
2) Že promořenost, zejména v pražské populaci, je velmi vysoká.
Nic nevíme a to především proto, že místo, abychom měli testy na buněčnou imunitu a testovali imunizaci, šílíme s testy PCR u celé populace.
Poděkování a drobné upozornění
Zdeněk Kratochvíl,2020-10-05 13:10:35
Vážený pane Wagnere, moc Vám děkuji za řqadu výtečných článků, také za tenhle. Tím, co poznamenám, nehodlám zpochybňovat nic z obsahu a závěru článku, snad jen přispět k pochopení špatné pověsti statistiky ne vždy jen u nemyslících lidí.
Trapně chytím za slovo ty "jednotlivé kusy" supertěžkých atomů. U nich je jistota, že v jistém smyslu je atom jako atom, jsou dobře definované. U lidí tomu tak vždy být nemusí. A nejen u lidí, ale u lecjakého nedostatečně definovaného systému/stavu. Buď pro jeho složitost a obtížné zahrnutí "vedlejších" vlivů, nebo pro nejasnou (zatím neznámou) provázanost některých parametrů. Samozřejmě, že není žádná specifická statistika podle jednotlivých oborů, ale v některých případech musíme být při interpretaci matematické statistiky zvláště opatrní. Příkladem mohou být časově proměnlivé rady zdravé výživy. Masivním příkladem jsou průzkumy veřejného mínění o čemkoli, kdy opakování je sice možné, ale výsledky toho příštího jsou ovlivněny také tím,jestli jsme ten předchozí (a který) zveřejnili.
Jakési mantinely dostaneme při rozumné ointepretaci vždycky, ale ne vždy tak kýženě úzké, jaké umožňuje sama matematická stránka popisu. Asi jako kdybyste u těch atomů sice s jistotou věděl, o jaký prvek jde, ale neznal třeba jejich excitační stav (ten příklad je možná hloupý, není to můj obor). Snad jsem tím nezkazil základní dojem uctivého poděkování za poučení.
Re: Poděkování a drobné upozornění
Vladimír Wagner,2020-10-05 15:49:52
Děkuji za připomenutí tohoto aspektu. Trochu jsem to zmínil i v článku (individualita pacienta). Studie v biologii a medicíně jsou z tohoto důvodu ještě náročnější a proto ještě více potřebují analýzu všech zdrojů nejistot a a uvedení velkosti nejistot u každé uváděné hodnoty. I v té fyzice to není "jen" o těch statistických chybách. Díky a zdravím.
Rozvaha
D. Hruška,2020-10-05 10:26:59
Vážený pane Wagnere, přeji Vám mnoho rozvahy, jakým způsobem a s kým vést na téma covidu-19 diskusi. To téma vyvolává příliš mnoho emocí napříč celým názorovým spektrem. V diskusi potom převažují emoční argumenty nad racionálními a dále příspěvky trollů, kteří se nedrží tématu nebo tapetují. Už teď tady tři přispěvatelé zneužili diskusi k prezentaci svých názorů, které jsou mimo původní téma článku. Diskuse s takovými lidmi nemá smysl. Během chvilky diskuse s nimi opět přesáhne rozsahem 100 příspěvků a k žádným racionálním závěrům se nedojde, protože tito diskutující jsou motivováni frustrací. Jejich frustrace nemá teoretický původ, proto ji racionálními argumenty nevyřešíte.
Re: Rozvaha
Dalibor Štys,2020-10-05 15:46:02
Na rozdíl od pana Wágnera, já si našel čas nejen na pochopení statistiky, ale i na návody a praxi chemického a biochemického experimentu o nějž se jedná. Sháněl jsem informace i od lidí z praxe laboratoří a nemocnic. Ve statistice se shodneme, v hodnocení důveryhodnosti biochemického experimentu ne. To je celý problém.
Re: Re: Rozvaha
D. Hruška,2020-10-05 17:16:49
Oceňuji Váš konstruktivní přístup. Měl jsem na mysli diskusi s lidmi, kteří nevyhledávají věcnou polemiku, ale spíše si potřebují ulevit (k čemuž částečně sklouznul už pan Wagner minulým článkem - abych nestranil). Asi každý z nás v sobě nosí negativní emoce z událostí kolem pandemie. O to těžší je udržet diskusi ve věcné rovině (mě nevyjímaje). Pokud by se diskuse pod minulým článkem věcné roviny držela, zůstala by maximálně pětina příspěvků. Zbytek byla emoční vata a neustálé opakování stejných argumentů. Bohužel to téma je podobně ožehavé jako politika. Z té by tu byl také pouze flame a racionálních argumentů poskrovnu. Je těžké nenechat se strhnout, což jsem přál panu Wagnerovi. Jinak jsem vděčný za Vaši věcnou výměnu názorů, díky čemuž se o tématu můžu jako laik poučit mnohem snáze, než kdybych musel sám přežvýkávat zdrojová data.
Novináři a "pochopení" základních termínů tématu
F M,2020-10-05 10:18:29
Děkuji za článek snad trochu pomůže. Nevím zda je to od nich záměr, pohodlnost, nebo zda to opravdu nezvládají, ale narážím na neustálé nepochopení základních termínů lidmi kteří o tématu hovoří v médiích. Především v televizi u zpravodajců, komentátorů atd. kteří o tématu hovoří již téměř rok je to dost zarážející. Toto se bohužel netýká jen novinářů, ale i spousty vysokoškolsky vzdělaných lidí v okolí. Asi nejvíc mě zarazil u pultíku na ČT 24, bohužel si nepamatuji jméno mohlo to být zhruba v červnu, novinář který asi 10 minut mluvil o opatřeních a koronaviru a jak jsou zavedená opatření špatná a na závěr odpověděl že tématu nerozumí a za to že mu nerozumí může vláda. To mě opravdu dostalo. Pokud si někdo vzpomene prosím napovězte.
senzitivita - virová nálož
František Liška,2020-10-05 10:13:12
Rád bych doplnil (v článku to není zmíněno, možná je to banální), že senzitivita PCR testů se zvyšuje s rostoucí virovou náloží, jak je vidět i z výsledků hodnocení kvality, které provedl SZÚ. 5000 částic/20 ul ještě detekovaly všechny laboratoře, až u nižších náloží začala citlivost klesat. To lze hodnotit příznivě, neboť pravděpodobnost odhalení vysoce infekčních osob v aktivní fázi onemocnění je vysoká a pravděpodobně se blíží jistotě, nejisté výsledky lez čekat tam, kde virová nálož je nízká, ale tím pádem i "společenská nebezpečnost" případného falešně negativního výsledku.
Re: senzitivita - virová nálož
Dalibor Štys,2020-10-05 15:43:23
Přečtěte si návod ke kitu, který uvádím výše. Problém nejsou pacienti s vysokou virovou náloží (ve vzorku), ale sporné případy. A může jít o špatný odběr nebo o člověka okolo nějž virus právě prošel a on se mu úspěšně brání. Také může jít o čleověka s vysokou náloží jiného viru, to se též v návodu píše.
Nový odběr je v současnosti nerealistický. Pak stačí jen změna všeobecné nálady od letní pohody kdy sspíše přiřadím negativní k zářiové depresi, kdy přiřadím pozitivní, a máme falešně pozitivních spoustu. A trasováním od falešně pozitivních vyrobíme další falešně pozitivní.
Re: Re: senzitivita - virová nálož
Vladimír Wagner,2020-10-05 16:37:12
Pane Štysi, prosím Vás, zůstaňte u faktů, které můžete doložit. Pokud můžete konkrétním odkazem ukázat z nějaké studie třeba poměr mezi jasnými a spornými případy, které měli v nějaké laboratoři (laboratořích) v jaké době, jakou používaly metodiku (počet cyklů) a jak ta ovlivnila jejich výsledky, uveďte je. Pak lze opravdu usoudit, zda bylo, a v které době, hodně sporných případů a mohly vést k většímu počtu pozitivit. Rádi se s tím seznámíme. Ovšem Vaše tvrzení: "já jsem někde slyšel, já jsem s někým mluvil, ..." a následné uvedení razantního obvinění, že současný nárůst pozitivních je dán falešnými pozitivitami a Němci podvádí, je opravdu mimo. Navíc, když v minulé diskuzi jste na základě podobného schématu vyslovil opravdu nesmyslná tvrzení. Prosím, zůstaňte u faktů, které můžete doložit odkazem, ať lze pokračovat v racionální diskuzi.
Re: Re: Re: senzitivita - virová nálož
Dalibor Štys,2020-10-05 18:27:30
Potíž je v tom, že vám to nikdo z laboratoře nedovolí zveřejnit. Údaj o počtu cyklů je od anonymního přispěvatele na jinachemie. Údaj o "sociologickém kontextu" hodnocení nejasných případů je od konkrétní osoby z konkrétní laboratoře, byl mi ale sdělen pod striktním zákazem zveřejnění původce. Zveřejněn by poškodilo danou laboratoř přičemž jinde to může být ještě horší.
Že Němci lžou nepochází ode mne. Oni asi nelžou, oni retestují všechny pozitivní vzorky. Jenže pak zas vyrábíte nejasné (a možná vysoké) procento dalších falešně negativních.
Re: Re: senzitivita - virová nálož
František Liška,2020-10-05 17:06:16
Podle mě neodpovídáte na moje tvrzení. Mohu přijmout váš krok stranou a poznamenat, že pro hodnocení kvality odběru některé laboratoře, vč. naší, používají amplifikaci kontrolní lidské RNA, pokud k ní nedojde, je jasné, že byl špatný odběr.
Re: Re: Re: senzitivita - virová nálož
Dalibor Štys,2020-10-05 18:38:44
Jasně, tím přijdete na špatný odběr. Všichni to, pokud vím, nedělají. Děláte to vždycky nebo jen ve sporných případech?
Co následuje? Prohlásíte takového člověka (a) za negativního, (b) přihlédnete k výsledku a nějak to "ohodnotíte z kontextu" nebo (c) snažíte se toho člověka dostat na opakovaný odběr? (c1) děláte to vždy nebo (c2) děláte to jen, když výsledek byl hraniční nebo (c3) dělali byste to ale nikdo to nezaplatí. V případech (c1) nebo (c2) v kolika procentech se to podaří?
______________
Zpět k Vaší otázce - podle tvrzení lidí, co dělají PCR (např. blog jinachemie) po 40 cyklech dává signál i čistá voda. Proto jsou u vyhodnocení testů ty thresholdové hodnoty.
Reálné důsledky různých přístupů
Richard Vacek,2020-10-05 07:07:06
V odkaze je průběh úmrtnosti v populaci v různých zemích (autoři to jednou za čas aktualizují). Ne na covid (i když ten je tam taky), ale celkově. U vykazování viru jako příčiny smrti totiž nemůžeme vyloučit různé přístupy v různých zemích, kdežto počet mrtvých se asi tak často nezkresluje. Člověk se může zamyslet, proč se letos někde umíralo více než jinde a jak do toho třeba zasáhla různá opatření vlád a různý přístup obyvatel. A třeba jestli někde už epidemie skončila a populace je téměř imunní a za jakou cenu.
https://www.nytimes.com/interactive/2020/04/21/world/coronavirus-missing-deaths.html
Skutečná promořenost populace
Petr Pavlata,2020-10-04 23:36:02
Pane Wagner, nenarazil jste na nějakou věrohodnější studii o skutečné promořenosti populace? Z mého pohledu jde o klíčový parametr který je asi nejlépe schopný dát obrázek o tom, jak nemoc skutečně zasahuje populaci.
Nicméně se obávám, že její stanovení bude velmi problematické, protože:
- detekovatelná hranice protilátek
- pokles množství protilátek v krvi s rostoucím odstupem v čase
- vliv buněčné imunity
- testovací vzorek. I při pokusu stanovit promořenost u nás jsme viděli, že mladí (kteří se patrně promořují nejvíc, a zároveň jsou také v největší míře bezpříznakoví) se do testování nehrnou, naopak seniorské skupiny byli relativně rychle omezeny.
Re: Skutečná promořenost populace
Lenka Svobodová,2020-10-05 01:41:25
My to vůbec nepotřebuje vědět k ničemu. U chřipky se to také nezjišťuje. K tomu abychom věděli, kolik je nemocných stačí, aby lékaři hlásili pacienty s dýchacími potíže a nemocnice hlásily počty hospitalizovaných. Tak jak to chtějí 5000 lékařů v petici proti Prymulovi:
https://www.petice.com/oteveny_dopis_leka_vlad_parlamentu_a_mediim_ohledn_tzv_koronavirove_kriz
Taky by bylo žádoucí, aby někdo zakázal Prymulovi vypočítávat reprodukční číslo z falešných hodnot, které Prymula patrně záměrně navyšuje.
Re: Re: Skutečná promořenost populace
Vladimír Wagner,2020-10-05 06:13:23
Jestli jsem dobře pochopil podporovatele petice (jejími iniciátory jsou zubař, kardiolog, celostní a sportovní lékař, psychiatr a hlavně řada homeopatů) a Vás paní Svobodová, tak Vy jste proti kritice hlavně Číny, a také Itálie, Španělska a dalších, že se epidemii nezačaly věnovat včas a dostatečně efektivně, ale naopak za to, že ji pozornost nakonec věnovat začaly? Podle Vás, pokud bychom ji nevěnovaly pozornost, tak by neexistovala (nebo probíhala, jako normální sezona rým nebo chřipky)?
Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Peter Hrdlicka,2020-10-05 07:55:55
Pane Wágnere, najvyšší čas zaradiť medzi "chřipečkáře" aj americkú inštitúciu CDC ? Oni si to totiž dovolili zverejniť mortalitu nakazených Covidom 19.. Rýchlo ich treba zaradiť medzi popieračov ! Ono totiž vyzerá že Covid-19 je porovnateľne slabší ako tá chrípka. Možno treba začať študovať viac relevantné zdroje a nie len počúvať staršiace médiá.
Parameter values based on the latest surveillance data and scientific knowledge. Parameter values are based on data received by CDC through August 8, 2020.
Covid-19 Fatality Ratio, by age
0-19 years: 0.00003
20-49 years: 0.0002
50-69 years: 0.005
70+ years: 0.054
Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
F M,2020-10-05 09:54:56
Poprosil bych o nějaký rozumný zdroj. Na stránkách CDC se mi toto nepodařilo nalézt, ale čas který tomu mohu věnovat je omezený, tak by odkaz pomohl, děkuji.
Mohu přispět pouze tímto doporučením CDC: Strict adherence to community mitigation strategies and personal preventive behaviors by younger adults is needed to help reduce infection and subsequent transmission to persons at higher risk for severe illness.
A odkazem na jeho zdroj: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/covid-data/covidview/index.html.
Pak se mi podařilo najít ohledně vstupních dat toto: data o úmrtích na covid mají větší zpoždění kvůli nutnosti ručního zpracování, všech úmrtních listů je zpracováno první týden méně než 25%, po 8 týdnech alespoň 75% https://www.cdc.gov/nchs/nvss/vsrr/COVID19/index.htm
Re: Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Vladimír Wagner,2020-10-05 09:56:37
Ten odkaz je zde: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/hcp/planning-scenarios.html
Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Vladimír Wagner,2020-10-05 09:55:23
Pane Hrdličko, tak si zkuste vzít uvedená data, které jste převzal z CDC a vezměte si strukturu obyvatelstva České republiky z dat ČSÚ. Pak dostanete, podle stupně promoření, kterého dosáhnete (měl by být alespoň 50 %, ale připomínám, že pořád není jasné, jestli a na jak dlouho se dosáhne po prodělání infekce imunita) by počet mrtvých na (s) COVID-19 byl 45 až 90 tisíc. Připomeňme si, že roční počet úmrtí v Česku je zhruba 110 000 a počet úmrtí na chřipku zhruba 1500.
I to ukazuje, že COVID-19 je řádově horší , než je tomu u chřipky (u chřipky je už částečná přirozená imunita a využívá se očkování).
Ovšem, daleko největší průšvih u COVID-19 je vysoká infekčnost koronaviru a rychlost jeho šíření (pokud se neuplatňují opatření). Současná opatření necílí na zastavení viru, ale snaží se o zabránění tomu, aby došlo k přetížení zdravotnictví (tady nejde ani tak o obavu z italského scénáře, ale o to, aby se kvůli COVID-19 na dlouhou dobu neomezila péče o jiné pacienty. To by vedlo k tomu, že počet úmrtí, ke kterým by vedla COVID-19 epidemie by mohl být násobně vyšší, než počet úmrtí s COVID-19. A to už by byl opravdu průšvi, který se ve státech, které nezbrzdily včas první vlnu vedl k velkému přebytku mrtvých. Viz podrobněji ten můj předchozí článek a odkaz pana Vacka zde.
Re: Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Radoslav Masaryk,2020-10-05 10:18:41
Pan Hrdlicka: Myslim ze ste nepochopili co je to Infection Fatality Ratio.
To cislo obzvlast pre pacientov nad 70 rokov je dost vysoke a znamena ze 9.3% pozitivnych pripadov z celkoveho poctu oficialne diagnostikovanych s covid 19 zomiera.
Re: Re: Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Radoslav Masaryk,2020-10-05 10:26:03
Este doplnim cisla s najhorsieho scenara
0-19 years: 0.0001
20-49 years: 0.0003
50-69 years: 0.010
70+ years: 0.093
Zdroj este raz:
https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/hcp/planning-scenarios.html
Ale tak to ze je vysoka sanca umrtia na COVID19 pre starych ludi uz snad nepopieraju ani chripeckari..
Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Vladimír Wagner,2020-10-05 10:35:56
Ještě bych doplnil, že tento nejhorší scénář by pro českou populaci (při její věkové struktuře) znamenal 80 až 160 tisíc mrtvých, takže při volném promořování (bez zahlcení zdravotního systému, což by nebylo možné zajistit bez epidemiologických opatření) by byl počet úmrtí v Česku v tomto roce zhruba dvojnásobný oproti minulým letům. Nemyslím si, že by to česká společnost psychicky a morálně zvládla bez úhony.
Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Jirka Slintak,2020-10-23 14:52:33
dobry den,
chtel bych se zeptat, pokud by bylo 80-160t mrtvych za predpokladu, ze by nedoslo ke zmene stredni doby doziti, co to znamena.
To zahlceni nemocnic a nedostupnost akutni pece je take fikce, to by znamenalo uplnou ignoraci jakekoliv logiky at uz lidi na prijmu potazmo vedeni nemocnic. Pokud si situaci nedostatku JIP luzek predstavujete jako jednu frontu, pak chapu vase zdeseni, ve skutecnosti se to chova(z logiky veci) jako system s vice vztupy(s ruznou prioritou)
s pozdravem
js
Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
F M,2020-10-05 11:02:08
Ano takže se i teď když mortalita (nejspíše díky mutacím) klesla, bavíme až o 100 000 mrtvých jen na covid. A to za předpokladu, že se bude zdravotnictví, alespoň jakš takš stíhat o pacienty s tímto onemocněním starat. Těmto dejme tomu 60 000 lidem může očkování, pokud se ho dožijí, prodloužit život minimálně o roky. Pokud by všichni tuto nemoc ignorovali, tak by při její infekčnosti prošla populací tipuji za 2,3 měsíce (každopádně velmi rychle). Při délce pobytu 1pacienta na ARU by to znamenalo že zemřou prakticky všichni pacienti s vážným průběhem. A to se nebavím o personálu nemocnic, ostatních diagnozách (to je to zahlcení), pokud by se na to vykašlal celý svět, dostupnosti ATB...
Ta "Itálie a Španělsko", kterými se straší to otočili ještě relativně na začátku epidemie a opatření tam zavedená jsou daleko tvrdší. Musí z logiky věci být, a i delší. Prostě ty křivky nejsou lineární, ale exponenciální, tedy do "nasycení, promořenosti".
Jak moc velká část z toho poklesu odhadů mortality připadá na zlepšení dostupnosti lékařské péče poklesem a rozložením množství pacientů?
Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
F M,2020-10-05 11:22:43
Omlouvám se za zdvojení, byl jsem pomalejší, čísla jsem záměrně podhodnotil protože jsem doufal že budou spíše přijata, za což se omlouvám podruhé a dvakrát.
Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Tomáš Krátký,2020-10-07 06:50:22
Platí vůbec ještě ten odhad 100 tis. mrtvých na COVID-19 (v ČR). Pokud máme věřit testům, tak je poslední dobou procento pozitivních s přehledem přes 20%. Přičemž ten vzorek testovaných by se od "běžné populace" zase až tak moc lišit nemusel - spousta lidí se např. nechává testovat kvůli cestování atd.
Nebo jsou nějaké dobré důvody k domněnce, že se údaje pro celou populaci (alespoň) řádově liší?
Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
F M,2020-10-08 00:34:34
Řekl bych, že rychlost náběhu vážných pacientů ukazuje že tyto záchyty jsou skutečně čerstvé, potom se dá předpokládat i vzhledem k množství testů a omezení cestování, že roste daleko rychleji část lidí odeslaných obvodním lékařem, i příznakových. Řešilo se tu i CDC a "větší" statistiky. A zopakuji těch u těch 100 000 se počítá se schopností zdravotnictví tyto pacienta léčit. Pokud dojde k zahlcení může být mrtvých násobně víc. Promořenost, z testů nejen u nás, je zatím malá, nízká jednotková procenta. Tedy bylo by dobré mít těchto výzkumů víc, ale i vzhledem k parametrům těch testů, dokud nebude promořenost opravdu vysoká, nemá příliš smysl toto testovat. Tedy přesněji by se těch testů muselo udělat strašně moc, což není v současné situaci příliš reálné, o reprezentativnosti vzorků dobrovolníků nemluvě. Stejně tak nejsou reprezentativní vzorek cestovatelé. Ideálně mě upřesní někdo ozbrojenější matematickým vzděláním.
Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Pavel Riedl,2020-10-05 11:25:26
No a jak si tedy vysvětlujete skokové zvýšení úmrtí v porovnání s minulými roky?
Už to tu někdo dával, speciálně pro vás opět zopakuji:
https://www.nytimes.com/interactive/2020/04/21/world/coronavirus-missing-deaths.html
Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Richard Vacek,2020-10-05 12:48:10
Máme už data z první vlny u nás - viz odkaz. Nyní jsme lépe připaraveni, ale i tak je potřeba se podívat na minulá čísla a z toho bude jasné, jakou epidemii je schopno zdravotnictví zvládnout, aby platila výše uvedená čísla. citace:
Doba pobytu v nemocnici = 11 dnů (medián)
Pobyt na ARO/JIP (přeživší) = 22 dnů (medián)
Pobyt na ARO/JIP (zemřelí) = 8 dnů (medián)
https://www.uzis.cz/res/file/covid/20200611-cerny.pdf
Re: Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Miroslav Stuchlík,2020-10-05 22:00:13
Přímo od člověka pracujícího 20 let v CDC mám úplně jinou informaci. Vzhledem k tomu, že jde během cca 15ti let o třetí epidemii způsobenou nějakým koronavirem zakládají nové oddělení, které se bude věnovat studiu koronavirů a vývojem vakcín.
Navíc současný covid podezírají z toho, že by mohl u lidí, kteří nákazu prodělali, zvyšovat pravděpodobnost vzniku rakoviny plic podobně jako třeba žloutenka B a C zvyšují pravděpodobnost vzniku rakoviny jater, papillomavirus rakoviny děložního čípku.
Takže mezi chřipečkáře podceňující covid bych CDC neřadil.
Problém je spíš obrovská zpolitizovanost veřejného života v USA, proto je ke spoustě státními institucemi zveřejněných údajů potřeba vědět kdo a proč to v daný okamžik publikuje.
Re: Re: Skutečná promořenost populace
Vladimír Wagner,2020-10-06 12:12:55
Když tady paní Svobodová umístila dopis zubaře, kardiologa, psychiatra a homeopatů, možná by bylo dobré zmínit dopis s opačným vyzněním od lidí, kteří COVID-19 pacienty léčí: https://neovlivni.cz/lekari-z-prvni-linie-pisi-pirkovi-a-spol-radeji-mlcte/ .
Re: Re: Re: Skutečná promořenost populace
Tomáš Krátký,2020-10-07 06:36:32
Nepřipadá mi, že by ty dvě petice byly nějak v rozporu.
Tvrzení, že jsou opačného vyznění, mi přijde spíše tak trochu jako manipulace ze strany médií.
Jinak bych z odkazované petice vypíchnul tohle:
"(Pro) Vládu a státní orgány ČR: ... Vysvětlujte veřejnosti konsistentním a srozumitelným způsobem, proč a která opatření zavádíte a neměňte je obden. Konejte a mluvte tak, aby vám veřejnost mohla důvěřovat..."
Jestliže se např. vláda tváří, že je situace vážná, a na druhé straně přijde s opatřeními, které nabyly platnost až po volbách, tak si svoji důvěryhodnost opravdu "torpéduje" sama...
Diskuze je otevřená pouze 7dní od zvěřejnění příspěvku nebo na povolení redakce
