相変わらずテレビでは「PCR検査ガー」ばかりですね。昨日は某国立大学の学長がで「PCR検査抑制は日本の恥」とのたまわっておりました。
前回の記事で「検査は万能じゃないヨ」ってことを書きましたが、その後、YouTubeですごく分かりやすい動画を見つけてしまい、深く深く納得してしまったので、今日はその情報をシェアしてみたいと思います。
まずは、その分かりやすい動画はこちら。
基本的な数学でコロナウイルス検査を全員にしても意味がないことを証明してみた
まぁ、動画を見てもらえればOK！なのですが、一応わたしなりに動画の内容をまとめてみたいと思います。
【この動画のポイント】
- 算数レベルの計算で検査がどれだけ有効であるかが分かる
- 広く検査を行っても、正確な患者数は把握できない
- ある程度、検査対象者を絞り込むことでより正確な患者数を把握できる
最初に以下の問題を読んでみてください。
精度９９％の検査で陽性判定が出たら、間違いなく病気にかかってると思いますよね？ でも、本当でしょうか？計算してみたいと思います。
図を見てもらえれば分かると思いますが、順番に説明していきますね。
（１）本当に病気にかかってる人数
全体が10万人で有病率が0.1%ですから、10万人×0.1%=100人
（２）病気になってない人の人数
10万人の残り99,900人は病気ではないということになります
（３）本当に病気にかかってる人への検査結果
（１）の100人に精度99％の検査をすると陽性判定が99人、残り1人は偽陰性の判定となる
（４）病気になってない人への検査結果
次に（２）の99,900人に同じように検査をします。 99,900人×99%=98,901人は正しく陰性判定になり、残りの1％、999人は偽陽性という間違った判定が出てしまいます。
（５）検査の結果、陽性判定者が本当に病気である確率
この検査で陽性判定（偽陽性を含む）が出た人は99＋999＝1,098人になります。このうち本当に病気の人は99人ですから、計算すると確率は9.01％ということになります。
つまり、精度99％という高精度の検査をしても偽陽性判定者が多くて、本当に病気にかかってるかどうかの確率はわずか9％なのです。
次に少し条件を変えて、有病率を10%にするとどうなるか？
同じように計算をすると、陽性判定者のうち本当に病気の人の確率は91.6％という結果になります。
この二つの計算結果から何が分かるか？
有病率が低い状態での検査（つまり、広く多くの人に検査）をしても、陽性判定者が本当に病気かどうかの確率は）9％となり、９割以上の人は病気でもないのに、病気だという偽陽性となってしまうのです。
しかし、事前の診察などで病気の可能性が高い人を絞り込んで検査をすると、９割以上の確率で本当の病気の人を見つけ出すことができるのです。
つまり、むやみやたらと検査をしても本当に病気にかかってる人を見つけるのは難しく、むしろ偽陽性の人がたくさん出て医療現場に要らぬ負担をかけてしまう、ということです。
それよりも、ちゃんと絞り込んで検査をした方がより正確な結果を得られるんですよね。
さて、ここまでの計算では「精度99％の検査」という条件でした。
今、世間で問題にされてるPCR検査の精度（感度）は50〜70％くらいといわれてます。
・・・ということは、
むやみやたらとPCR検査をすると、多数の偽陽性（偽陰性）が出る
その偽陽性者を隔離するために多くの医療リソースが必要になる
さらに、偽陽性者に対しては陰性判定が出るまで再検査が必要になる
こんな弊害がありますが、それでも検査の数を増やさないといけないんですかね？
むしろ、他国と比べてダントツに多いCT検査機器などを使ってPCR検査をするべき人をちゃんと絞り込んだ方が良くないですか？
推測だけど、他国は日本のようにCT検査のキャパが多くないからPCR検査の数を増やすしかなかったのではないか？と思うのです。
取りあえず動画の方がずっと分かりやすいと思うので、興味のある方は是非とも見てくださいね。
（もう一度、動画を貼っておきますね。上のと同じ動画です）
基本的な数学でコロナウイルス検査を全員にしても意味がないことを証明してみた
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