数字背后:COVID-19“阳性率”的真正含义是什么?

穿着个人防护装备的人与汽车中的人交谈。
医学实验室科学家Finlay Marube周五在罗宾斯代尔(Robinsdale)的北纪念健康专业中心测试现场进行了COVID-19测试。
Christine T. Nguyen | MPR新闻

追踪COVID-19在明尼苏达州传播的最重要指标之一是“阳性率”,即与进行检测的数量相比,该病阳性率的高低。

通常,阳性率低是一个好兆头。因为并非所有拥有COVID-19的人都经过测试,所以病例数的增加可能意味着该疾病正在传播,或者测试工作正在确定社会上更多的患病人群。阳性率控制要完成的测试量。

但是,计算阳性率比看起来复杂得多,因为有些人多次接受了COVID-19的测试。

有两种方法可以计算阳性率:

  • 方法1:将(A)测试为阳性的人数除以(B)测试的人数

  • 方法2:将(C)阳性测试次数除以(D)总测试次数

这两种方法得出的数字不会完全相同,具体取决于有多少人多次被测试以及有多少人进行了多次阳性测试。但是他们会讲同样的故事。

不幸的是,直到上周,才使用明尼苏达州卫生部的已发布数据进行这些计算。该机构的每日情况更新报告了该州已确诊病例的人数(A),以及总COVID-19测试的人数(D)。

将确诊病例数除以总检测数无法准确估算出该州的阳性率,因为这不是一副比较的结果。

对该方程式中的一个数字(测试阳性的人数(A))进行了调整,以控制某些人多次测试的事实,而另一个数字(总测试(D))则没有。

卫生部自己的阳性率图基于方法2:阳性测试除以总测试。该部门的情况更新中并未包含每天的阳性测试次数,这意味着公众无法重新创建该州的指标。

由于公众缺乏使用方法1或方法2正确计算阳性率的数据,因此明尼苏达州阳性率的公开计算(包括MPR新闻每天发布的计算)必然低估了阳性率。

新冠肺炎测试的百分比恢复为阳性
新冠肺炎测试的百分比恢复为阳性
戴维·H·蒙哥马利| MPR新闻

新冠肺炎数学

要理解为什么,我们需要简短地绕回小学数学:请记住,分数由一个数字组成,一个分子,再除以另一个,即分母。

如果分母保持不变,则增加分子将使结果更大,而减少分子将使结果更小:3/8大于2/8但小于4/8。

这很简单。如果使分子相同并更改分母,将会发生稍微复杂的事情。

对于给定的分子,较小的分母将产生较大的数,而较大的分母将产生较小的分母:1/3大于1/4但小于1/2。

现在,我们来看看这与阳性率之间的关系。分子(分数顶部的数字)是方法1中的案例数,但方法2中的正检验。

分母是方法1中测试的人数和方法2中的总测试人数。

回顾一下:

  • 方法1:被测阳性的人数除以被测人数

  • 方法2:阳性测试数除以总测试数

因为有些人被测不只一次,所以总测验的数量总是会大于被测人数。阳性测试的数量将大于测试阳性的人数。

例如,在7月31日,明尼苏达州报告了779例新的COVID-19病例,共进行了17034例检测。用779除以17,034是0.046,即4.6%。

但是,在17,034项测试中,有一些是针对个人的双重测试:根据7月31日的报告,只有13,537名新人接受了测试。将779除以新测试的次数– 13,537 –等于5.8%的阳性率。如果我们保持分子不变并且缩小分母,那么更高的阳性率正是我们所期望的。

更改计算

从3月29日到6月4日,州卫生部门发布了有关执行的测试总数(D)和被测人数(B)的数据。

6月5日,该部门更改了报告测试数据的方式,并开始报告测试总数(D)而不是报告的总人数(B),同时继续报告的测试结果为阳性(A)而不是总数阳性测试(C)。

在7月30日,应MPR新闻的要求,该部门恢复了对被测人数的报告(B),这再次使公众能够计算出苹果对苹果的阳性率:这就是我们能够计算出5.8的结果。与旧方法计算得出的精确度为4.6%的准确率相比,7月31日的诊断率为6%。

但是,很难将这个数字放在上下文中,因为该部门目前尚未发布有关在6月5日至7月29日这段间隔期内接受测试的人数的数据。

但是,使用可用的数据,可以使用更准确的方法将被测人(A)除以被测人(B)来估计阳性率。

特别是,由于两个测试数据均在6月5日之前和7月29日之后可用,因此可以比较一下这两个数据点之间的关系:

新冠肺炎测试与测试人员之间的比例
随着时间的流逝,由于缺少数据,估计了6月和7月大部分时间的COVID-19测试与测试人员之间的比率。
戴维·H·蒙哥马利| MPR新闻

爆发初期,当时的测试非常有限,大约有98%的测试要送给以前没有经过测试的人。这个数字在4月和5月稳步下降,在6月4日(我们拥有这两个数据的最后一天)达到88.4%之前。当数据在6月30日重新出现时,该比例已降至81.6%。

这种下降正是人们所期望的。即使将可能经常接受检查的医护人员放在一边,在暴露于COVID-19之后于5月接受检查的人也可能会在7月再次暴露并寻求其他检查。

这将增加所管理测试的总数,但不会增加被测试人数的总数,并使两者之间的比率下降。

在没有实际数据的情况下,我们不知道在每天的差距中,总测试人数与总测试人数之间的比例是什么样的。

但是,如果我们出于建模的目的假设它每天线性减少0.13个百分点,则可以让我们根据该比率和我们拥有的总测试数来估计每天测试的人数。

计算明尼苏达州的两种方法's 新冠肺炎阳性检出率
计算明尼苏达州的两种方法's 新冠肺炎阳性检出率:一个(橙色)使用可追溯到爆发初期的数据,一种更准确的测量(蓝色),其中缺少在6月和7月大部分时间估计的数据。
戴维·H·蒙哥马利| MPR新闻

通常,此校正后的数据遵循与旧数据相同的趋势,仅高一个百分点或两个百分点。换句话说,明尼苏达州的COVID-19爆发可能比以前的数据看起来更为广泛。

这两行基本上是同时移动的,这意味着用旧数据将案例除以总测试并不是没有用的-它仍然可以显示阳性率是上升还是下降。

但是,由于总测试人数和总测试人数之间的比率随着时间的推移而下降,因此这两种计算方法之间的差距会随着时间的推移而扩大。


明尼苏达州的COVID-19

您的支持很重要。

您使MPR新闻成为可能。在全州我们的记者,报道与我们之间的联系以及提供观点的对话中,个人捐款的背后是清晰的。帮助确保MPR仍然是将明尼苏达州人聚集在一起的资源。