Page 9 - IDEA Testovani na Covid19 brezen2020 5

EKONOMIE TESTOVÁNÍ NA COVID-19: POZOR NA VÍCE ŠKOD NEŽ UŽITKU IDEA 2020
Musíme počítat s nespolehlivostí testů
Při vyhodnocování výsledku jakéhokoliv testu je nutno brát v potaz, že žádné testy nejsou zcela přesné (spolehlivé). Rozlišuje se tzv.:
• Falešně pozitivní chyba, k níž dojde, když test nesprávně označí zdravou osobu za nakaženou.
• Falešně negativní chyba, k níž dojde, když je nemocná osoba označená za zdravou.
Pravděpodobnosti těchto chyb jsou v terénní praxi vyšší než v laboratoři. PCR testy jsou sice v laboratorních podmínkách vysoce přesné, ale k chybám dochází při odběrech vzorků v terénu. I jinak přesné PCR testy tak mohou v praxi vykazovat poměrně vysokou pravděpodobnost falešné negativity.
Vyhodnocení testu se provádí pomocí obecného tzv. Bayesova pravidla.10 To bere v potaz nejen laboratorní přesnost testu, ale i apriorní pravděpodobnost, že je zkoumaná osoba nakažená. Pokud je použitý test nepřesný, což platí zejména u tzv. rychlotestů, je vyhodnocení testu vysoce citlivé na apriorní pravděpodobnost nákazy.
Zásadní význam apriorní pravděpodobnosti nakažení osoby je ilustrován v následující tabulce. V ní uvedené apriorní pravděpodobnosti tří osob A, B, C jsou smyšlené, protože v praxi se tyto mění s vývojem epidemie. Čísla potom vyjadřují pravděpodobnosti, že je zkoumaná osoba nakažena, v závislosti na výsledku testu a na apriorní pravděpodobnosti jejího nakažení. Výpočet podle Bayesova pravidla je proveden pro covid-19 rychlotest, u kterého je na základě laboratorního ověřování výrobcem uvedeno, že nakaženého i zdravého určí s pravděpodobností11 90 %.
10 Viz wikipedie https://cs.wikipedia.org/wiki/Bayesova_v%C4%9Bta 11 Těmto dvěma parametrům se odborně říká sensitivita a specificita.
7