作者memphis (讓你喜歡這世界~)
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標題Re: [討論] H1N1 flu
時間Mon Aug 31 17:33:03 2009
: : 比如說,目前H1N1 rapid test的sensitivity與specificity分別約是60%跟80%
: : 怎麼樣去解釋這兩個數字?
: 有病的60% 可以被抓出來
: 沒病的有20% 會被誤判為有病
:
: TypeI error = 0.2 在流病議題上是常見的數字嘛?
: power = 0.6 聽起來..好像也不是很讓人放心? 還是說這個領域能到這樣很不錯了?
:
: → clickhere:wiki: Sensitivity_and_specificity 08/31 13:34
: → clickhere:typeI err and power 好像不是這樣用的...... 08/31 13:35
: → clickhere:<-腦殘了, 原po是對的. 08/31 13:47
: → bmka:sensitivity 跟specificiey 是用來評量篩檢法的準確度 08/31 14:12
: → bmka:但是如果要make decision的話,應該還是要看所有檢測的樣本裡 08/31 14:13
: → bmka:真正被感染的比例是多少,也就是說在流感季節剛開始時 08/31 14:14
: → bmka:跟流感季節進入全盛期,對於test positive 或negative 08/31 14:15
: → bmka:所考慮採取的治療方法有可能不同 08/31 14:15
: → bmka:(yes, I am talking about positive predictive value and 08/31 14:16
: → bmka:negative predictive value) 08/31 14:16
: → bmka:clickhere大的問題是對的,沒有hypothesis testing, 哪裡來的 08/31 15:40
: → bmka:Type I error & power?? 08/31 15:41
阿..我還以為這只是不同領域對同一件事情的描述不一樣?
我知道我們可以將 得病/未得病 對照 快篩結果顯示得病/未得病
的資料算出 Sensitivity 和 Specificity
然後用來評量篩檢法的準確度
Sensitivity 60%, Specificity80% 這個結果似乎不太令人滿意
那要改變快篩的結果
不就要將快篩的threshold調低 讓他更容易偵測出得病(Sensitivity↑ 1-beta↑ beta↓)
副作用就是實際未得病卻被篩成得病的人也增多了(Specificity↓ 1-alpha↓ alpha↑)
如果要同時提高Sensitivity & Specificity， 治本的方法就是增加case 讓
得病/未得病的兩個分布分開來
這些不就是快篩的power 跟 typeI typeII error?
hypothesis testing的部分，不就是'快篩'這個動作? 篩下去，就做了決策
(囧\ 對我來說 FDR, alpha, typeI error 只要是那個'田'字表格，都是指同樣的東西)
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.109.73.58
1F：→ memphis:喔 對了 關於本系列第一篇下的風險云云 08/31 17:46
2F：→ memphis:我的解釋是很社會面的，我們要調整門檻值 那有什麼困難? 08/31 17:48
3F：→ memphis:可是 偵測到有病的人數增加了 別人不會認為偵測方法改良 08/31 17:49
4F：→ memphis:而是更直接的 "疫情升等，影響經濟" "誤判投藥，要求國賠" 08/31 17:50
5F：→ memphis:太敏感也是很危險的... 08/31 17:51
6F：→ bmka:hypothesis testing 一定是在檢驗population parameters 08/31 20:47
7F：→ bmka:這兩個概念(sensitivity/specificity vs Type I/II error) 08/31 20:48
8F：→ bmka:是類似的concept用在不同的地方,意義也不一樣 08/31 20:49
9F：→ bmka:造你的想法,null hypothesis是什麼?可以用parameter來描述嗎? 08/31 20:51
10F：→ bmka:"rapid test" is not a "statistical test"! :) 08/31 20:52
11F：→ bmka:又, 增加被感染的人數,不會改變快篩sensitivity/specificity 08/31 20:56
12F：→ bmka:但是會改變positive/negative predictive value 08/31 20:57
13F：→ tew:SAS比較好處理 09/01 11:18
14F：→ clickhere:提高sensitivity要從那個kit下手,60%可能是大樣本的結論 09/02 07:58
15F：→ clickhere:增加被感染的人數,不會改變快篩sensitivity 09/02 07:59
16F：→ clickhere:但隔24/48小時篩第兩次, 可能會有幫助. 09/02 08:01
17F：→ clickhere:不過PCR的結果可能也出來了 :( 09/02 08:09
18F：→ clickhere:太敏感也許不好,但可避免擴散.60%好像和random沒差太多. 09/02 08:19
19F：→ clickhere:可以這麼說嗎? 可以檢定sensitivity是否為60%, 而非該 09/02 08:28
20F：→ clickhere:kit有0.6的power. 09/02 08:28
21F：→ bmka:YES. sensitivity本身就是population parameter 09/02 11:05
22F：→ bmka:It is the probability of a positive test among patients 09/02 11:08
23F：→ bmka:disease. 09/02 11:08
24F：→ bmka:with disease... 又, rRT-PCR的結果會那麼快出來嗎? 09/02 11:11
25F：→ bmka:60%還真是跟丟銅板決定差不多了, 所以應該還是要以clinical 09/02 11:17
26F：→ bmka:symptoms, severity and underlying disease來決定是否投藥 09/02 11:18
27F：→ bmka:把快篩結果當auxiliary information 09/02 11:21
28F：→ bmka:clickhere大, 當場做兩次快篩跟隔一兩天做第二次,會有不同 09/02 11:53
29F：→ bmka:影響嗎? 09/02 11:53
30F：→ bmka:唯一想到不同處是一兩天後病毒量會比較多 09/02 12:29
31F：→ clickhere:跑RT-PCR很快,慢得是前處理(無自動化) 09/03 10:11
32F：→ clickhere:不確定,但直覺跟病毒量有關,即使是PCR也是. 09/03 10:13
33F：→ clickhere:也許還得先養一下........ 09/03 10:14