針對彰化縣政府衛生局自行採檢無症狀返台國人，引發爭議。前副總統陳建仁今天凌晨透過臉書發文表示，彰化縣展開COVID-19的血清流行病學調查，但他提到，血清流行病學調查的正確，取決三大因素，尤其是，盛行率調查研究的特異度愈低或真正盛行率愈低，檢測盛行率也就愈容易被高估，也愈會失真。
對於彰化縣展開了COVID-19的血清流行病學調查，以瞭解縣民感染COVID-19的盛行率。陳建仁說，該調查採集受檢個案的血液檢體，進行COVID-19抗體的檢驗，判定每名個案是否陽性，來估計彰化縣民的抗體陽性盛行率。
陳建仁一一說明三項因素可能涉及的問題。
他說，檢驗方法的敏感度（sensitivity）是指真正得到感染的人，有多少百分比呈現陽性；特異度（specificity）是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陰性。假陽性率是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陽性，也就是1-specificity。假陰性率是指真正得到感染的人，有多少百分比呈現陰性，也就是1-sensitivity。血清流行病學調查所得到的檢測陽性盛行率，受到真正陽性率的高低，以及敏感度和特異度的高低的影響。
陳建仁說，一般而言，「敏感度愈低、特異度愈低、盛行率愈低，調查估計出來的檢測盛行率也愈嚴重失真」。
陳建仁也用兩張表格來解釋他的論點。他說，從表格一顯示，以檢測五萬人的調查來看，如果敏感度和特異度都是99%，在每萬人盛行率分別是「1，10，100」的三種狀況下，真正感染人數分別是「5，50，500人」；真正未感染人數分別是「49995，49950，49500人」。
由於敏感度是99%，所以在三種狀況下，真正感染檢測呈陽性人數分別是「5，50，495人」。由於特異度是99%，也就是真正未感染的人會有1%呈假陽性，所以在三種狀況下，假陽性人數分別是「500，500，495人」。
因此，利用陽性人數（無法分辨真假）來估計三種狀況下每萬人檢測盛行率，分別是 「101，110，198」。也就是說，檢測盛行率高估倍數（g欄）竟高達到「101倍，11倍，2倍」。陳建仁說，換句話說，「盛行率愈低，錯誤高估盛行率的失真現象愈嚴重。」
陳建仁用表格二進一步解釋。他說，如果真正盛行率是千分之一，敏感度是99%，在檢驗特異度分別是「90%，99%，99.9%」的三種狀況下，檢測真陽性人數都是50人；但是檢測假陽性人數分別是「4995，500，50人」。因此這三種狀況下的每萬人檢測盛行率，分別「1009，110，20」。換句話說，檢測盛行率高估倍數也高達到「101，11倍，2倍」。
陳建仁表示，換句話說，特異度愈低，錯誤高估盛行率的失真現象愈嚴重。
陳建仁指出，從以上的例子可以看出，「盛行率調查研究的特異度愈低或真正盛行率愈低，檢測盛行率也就愈容易被高估，也愈會失真。」雖然研究者可以利用敏感度和特異度來進行調整，推算出真正盛行率［真正盛行率＝（檢測盛行率＋特異度－１）／（敏感度＋特異度－１）］。但是，除非利用更特異的方法再做確認，否則調查者必須告訴每個陽性個案，其真正感染的機率只有「50%，10%或1%」。
陳建仁說，同樣的，在入境旅客的抗原篩檢策略上，如果盛行率相當低而特異度無法提升到非常高的情況下，進行普篩而非精篩，也需要注意假陽性的問題。
本文轉載自2020.08.21「聯合新聞網」，僅反映作者意見，不代表本社立場。
