全台快篩，為何不可行？一篇算給你看：偽陽性率恐達70%

目前台灣的COVID-19快篩試劑有TFDA核准上市的廠商有3–4家，以寶齡富錦Vstrip最有名，當然試劑核准一定會經過實驗測試程序，包括多少個陽性檢體及陰性檢體，以估算出試劑的敏感度和特異性。

但因為台灣一直沒有疫情發生，因此這些去年早已核准上市的快篩試劑，事實上並無法用於真正的臨床檢體檢驗的評估。

直到最近，台灣本土疫情爆發，PCR核酸檢測（編按：核酸檢測為檢測檢體中是否含有病毒遺傳物質的一種檢測方法）來不及檢驗，所以COVID–19快篩試劑就緊急派上用場了，至於這些不同廠牌的快篩試劑的準確度（包括特異性敏感度），我相信CDC（衛生福利部疾病管制署）不久就會有評估報告，因此接下來要討論的是「快篩試劑為何不適用於低風險地區。」

敏感度與特異性

至於臨床端比較重視的是陽性預測值（Positive Predictive Value，PPV）和陰性預測值（Negative Predictive Value，NPV）。

這些名詞的定義及計算，我整理在下面的名詞解釋與表1，所以大家要先清楚定義之後（尤其是陽性預測值PPV），我們再來估算「在低風險區做COVID-19快篩可能的偽陽性機率。」

名詞解釋—通常檢驗端常會討論的:

敏感度（sensitivity）＝a／a＋b→有感染而被檢驗出是陽性的機率。

敏感度越高偽陰性就越低，但對病毒抗原篩檢，很重要的影響因素是採檢的時間，姑且定義成「假設是在疾病time course病毒量最高時可以測到的機率。」

特異性（specificity）＝d／c＋d→沒有感染而被驗出是陰性的機率。

特異性越高偽陽性機率就越低，好的病毒抗原快篩試劑，理論上要有很高的特異性，當然100%是最好。

而臨床端比較重視的：

陽性預測值（Positive Predictive Value，PPV）＝a／a＋c→這些檢驗結果是陽性而真的有感染的機率。PPV即真陽性的機率。那麼偽陽性的機率=1−PPV

陰性預測值（Negative Predictive Value，NPV）＝d／b＋d→這些檢驗結果是陰性而真的沒感染的機率，NPV即真陰性的機率，那麼偽陰性的機率＝1−NPV

低風險區，COVID-19有7成的偽陽性？

但為何還會有CDC羅一鈞副署長說的「在低危險區，COVID-19有7成（70%）的偽陽性」呢？2%怎會變成70%呢？

如羅副署長所說「假如COVID-19快篩試劑準確性（敏感度和特異性）是98%」

(1）在高風險地區，假設盛行率是10%

(2）在低風險地區，假設盛行率是1%。

現在（1）、（2）這兩種情況分別都有1000個人去做快篩，依照試劑98%的敏感度及98%特異性，我們來算一下分別可能結果：

（1）在高風險地區，假設盛行率是10%，表示事實上1000人中100人有感染、900人沒感染。

陽性預測值（PPV）＝a／a＋c＝98／98＋18＝84.5%→偽陽性＝1-PPV＝15.5%→也就是說高危險區快篩是陽性的約有15%是偽陽性。

（2）若在低風險地區，假設盛行率是1％，表示事實上這1000個人中有10人有感染、990人沒有感染。

陽性預測值（PPV）＝a／a＋c＝9.8／9.8＋19.8＝33.1%→偽陽性＝1-PPV＝66.9%→也就是說低危險區快篩是陽性的約有67%（近7成）是偽陽性。

當然一個疫情在各地區的盛行率，一定是要在整個疫情結束之後才可以較準確地統計出來，由以上科學的計算希望可以幫大家解惑「為何COVID-19快篩試劑不適用於低風險率地區?」

新冠病毒感染的進程以及感染後的不同時期，該選擇何種檢驗方法其實是很專業的，很難跟一般人講解得很清楚，但我想一般民眾當然最關心的是那「我適合去做COVID-19快篩嗎」? 簡單回答「有症狀且有活動接觸史的人才需要做快篩」。

作者簡介

董宜青副教授

學歷：高雄醫學大學醫學研究所博士
現職：高雄醫學大學醫學系公衛科副教授／高醫附院檢驗部病毒室兼任總級醫檢師
教授：微生物學、病毒檢驗學、傳染病學、公共衛生學

＊本文獲作者授權轉載，原文出自：董宜青副教授臉書

責任編輯：鍾守沂