Như vậy theo logic thông thường, khi xét nghiệm mở rộng cho cộng đồng, sẽ có những người mới nhiễm nhưng chưa phát bệnh nên có khả năng âm tính giả cao. Tuy nhiên trường hợp của HN lại cho thấy khả năng dương tính giả cũng rất cao: 26/33 mẫu dương tính đều giả và có thể 7 mẫu còn lại cũng vậy (các chuyên gia dịch tễ cho rằng có sự nhầm lẫn với các chủng virus khác).
Điều này thật ra có thể giải thích bằng xác suất thống kê: số ca nhiễm thực tế quá nhỏ. Khi xét nghiệm trên số mẫu lớn, số ca dương tính thật do đó sẽ xuất hiện quá ít so với dương tính giả, dẫn đến kết quả sai lệch phần lớn, kể cả khi sử dụng test kit xịn có độ nhạy/đặc hiệu lên tới 96% hay 99%.
Lấy trường hợp xét nghiệm nhanh của Hà Nội. Giả dụ rằng trong 5222 mẫu đã xét nghiệm có 5 ca 'thật' (tỷ lệ 0.1%), độ nhạy là 93% và độ đặc hiệu là 96% (giả định đều xét nghiệm cho những người đã cách ly > 7 ngày). Áp dụng tính toán (
http://araw.mede.uic.edu/cgi-bin/testcalc.pl), cho thấy sẽ có 209 mẫu "dương tính giả" cho 5 ca "dương tính thật". Có nghĩa là cứ mỗi 43 mẫu dương tính thì mới có 1 ca dương tính thật, dù độ nhạy/đặc hiệu của test thử là rất cao.
Xác suất này sẽ phụ thuộc rất lớn vào tỷ lệ nhiễm bệnh thực trên cộng đồng. Nếu 5222 mẫu ở HN chỉ có 1 người dương tính thật, thì phải cần tới 220 mẫu dương tính mới tìm ra 1 ca thực. Còn nếu đã có 100 người nhiễm, thì chỉ cần 3 mẫu dương tính sẽ có 1 ca thực. Theo tính toán của tiến sĩ Zachary Binney, mô phỏng cho test kháng thể của hãng Cellex ở Mỹ, với 4.5% dân số Mỹ nhiễm bệnh sẽ cho xác suất dương tính thật là 50%, và nếu 10% nhiễm bệnh thì cho ra 70% số mẫu dương tính là thật. Tất nhiên khả năng này là rất nhỏ kể cả ở Mỹ. Còn ở VN thì tỷ lệ nhiễm bệnh thật có khi chỉ là dưới 500/96.5 triệu = 0.00052%.
https://twitter.com/zbinney_NFLi…/status/1245789672833417217
Kết luận:
- Đây là lý do vì sao không thể chỉ dựa vào độ chính xác (nhạy/đặc hiệu) để chắc chắn về khả năng thật sự bị nhiễm bệnh (có thuật ngữ trong statistics là 'accuracy paradox' hay 'base rate fallacy').
- Không cứ phải là test càng nhiều càng tốt, vì khi mở rộng xét nghiệm cho cộng đồng có tỷ lệ nhiễm thực rất thấp (bất kể test kháng thể hay PCR), đều dẫn đến kết quả là dương tính giả rất cao. Tuy nhiên, test nhanh quy mô rộng cũng giúp đánh giá được tỷ lệ lây nhiễm trong cộng đồng, từ đó đưa những biện pháp ứng phó cụ thể.
- Tập trung xét nghiệm cho những nhóm có nguy cơ cao (F1, nhân viên y tế, người có triệu chứng cụ thể) với incidence đủ lớn, vẫn là chiến lược lấy mẫu test chính vì giảm khả năng dương tính giả và có hiệu quả trên chi phí cao.
Đọc thêm:
https://granitegeek.concordmonitor.com/…/todays-riddle-a-9…/
