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2016, 03. 05 (Sat) 01:33

先日もJRC楽しく終了しました♪

今回から新しい冊子に新しいメンバーも加入されるということで、
少しいつもより皆さん気合入っていた感じがしました。

それがまた面白いやりとりになったり(笑)
面白い中にも、それぞれが予習や目の付けどころが最初と比べて非常に鋭くなった感じも受けました。

私も私レベルの中で成長していますが(笑)
皆さんも皆さんレベル(ハイレベル)の中でさらに成長されているので、、
更に頑張らないとです。
楽しい雰囲気なのがありがたいです♡

さて、昨日の部分で少し自分が難しいなぁと思った部分

Beware Prenatal Gene Screens
出生前検診が妊婦の血液採取だけでできるという、
更に安全な方法で出来るようになった(日本ではまだ出来ない)が、
その信頼度はいかほど??と言うようなテーマです。

If a screening test on 1000 people correctly identified 19 out of 20 true cases of a genetic problem, it would have what statisticians call a sensitivity rate of 95 percent.(中略) same test might also 10 false positive - 10 other people in the group for whom the test incorrectly suggested a problem.(中略)just over 65 percent of all the positive results - 19 out of 29 - were actually correct.

この文章、数学的に苦手なので良く分かりませんでした。
(本番では特に話題に上がらなかったので、一般的には常識レベルでしょう(笑))


実際遺伝子に問題がある20人のうち、19人は検査で検出することができた。
この場合この検査精度は95%となるが、、
この検査で陽性ではないのに間違って陽性だと判定された人が10人いた。
と、言うことは、陽性反応を示した29人のうち、本当に正しく検出できたのは19人だけなので、
実際の確率は65%だと。
ちなみに、陰性判定をされた971人の中に本当は陽性の人が1人いたってことでしょうか…

いや~数字はホントに苦手です…(T ^ T)

まだまた精進の日々は続きます…

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コメント

かつおぶし

お世話になっています
自分もその場所難しくて、計算上%が合うような訳文を作ってしまいました
ですので自信はないのですがkakao様と同じ読み方です

このテストは、「今までよりもリスク低く検査が受けられるけれど、このテスト結果だけで決めず、リスクのある従来法テストの結果と合わせて考える」という位置づけなので
”1000人テストして、50人陽性になってしまう。障害のある20人は全員発見できる。50人中30人はこのテストでは陽性と言われたが次の検査をすると陰性とわかった”
と偽陽性は多少増えてしまったとしても、偽陰性をなくすべきテストなのかなと思います。

2016/03/05 (Sat) 20:22 | かつおぶし | 編集 | 返信

Ken

本件ですが

ここ誰も質問しなかったので、皆さん理解されてるんだろーなーって思ってました。
なので本当はGoogleしてそれぞれのレートを調べていたのですが、敢えてあの場では言わなかったんです。あの時に言って下されば(泣)!

この手の薬の効果検証には以下の2種類があるようです。

①Sensitivity=テストで陽性が出た人/実際に陽性の人(この例では19/20)
②Positive Predictive Value=実際に陽性の人/テストで陽性が出た人(この例だと19/29)

①は実際に陽性の人の的中率みたいな形で、多くの製薬会社はこちらのレートしか提供していない。(高いからだと思われる)
一方で②はテストで陽性と判定された人の内、本当に陽性の人のレート。偽陽性をいっぱい検出していまうテストだと分母が大きくなるのでこれが低くなりますね。

直感的には保守的に何でもかんでも「陽性」って出しておけば網羅性が高まり分子が大きくなるので①のレートが高くなり、②は分母が大きくなるので低くなりますよね。

そうやって高くなった①を公表して、(嘘はつかない範囲で)事実を発表して実績を良く見せるやりくちなのだと思います。

おっしゃる通り最後の一人の陽性は本テストでは判定できなかったとの理解です。

2016/03/06 (Sun) 00:27 | Ken | 編集 | 返信

kakao

Re: タイトルなし

かつおぶしさーん!
ありがとうございます!!

確かに、この検査で陽性が出た人は、そのあと続いてより詳細な検査を受けなければいけないと、つぎの段落にもありましたもんね!自分のところなのにつなげて考えられていませんでした(;゚Д゚)

> 偽陽性は多少増えてしまったとしても、偽陰性をなくすべきテストなのかなと思います。

確かに、この検査の方向は結局こういうことなんですね。
数字の方は弱いんでよく分かりませんでしたが、、(^▽^;)
もしこの50人という数が、1000人に対して95%=950人の残りの数であるとしたら、検査する人数に対して必ず陽性と判定される数が確定してしまうので、それだとちょと今回の検査とは異なるのかなぁと思ったり。陽性である人数はここでは20人と判明していますが、本当はそれは不確定なもので、1000人テストしたうち10人の場合もあれば30人の場合もあり、そこは変動するのかなぁと考えています。

しかし、この数字問題(笑)私にとっては非常に難しく時間かかりました~!
こうやってコメントをくださって一緒に考えられることがとてもありがたいです。ありがとうございます!!
てか、かつおぶしさんブログ見てくださってたんですね(◎_◎;)実は私も拝読しております♡今後ともよろしくお願いいたします♪

2016/03/06 (Sun) 15:14 | kakao | 編集 | 返信

kakao

Re: 本件ですが

Kenさん!!
そうだったんですか~!
いや~質問しようかと思っていたんですが、その次のパートが自分だったもんで余裕がなく(笑)にゃんこ先生がさら~っと訳してくださったのを聞いて、わかったような気になっていました~(^▽^;)
でも、後からもう一度考えてみてやっぱり全然わかってなかったです(+o+)
しかし、Kenさんのご説明とても分かりやすくて、ここへきてようやくわかった感じです。
いつもありがとうございます!!!
こう言う検査に対する確率の出し方は2パターンなんですね。。
勉強になります。
冷静に考えて、この検査まだ日本では出来ないけど、もしできるようになっても自らやるかどうか、何とも言えないテストだな~って感じました。(年頃の女性として(笑))日々色んなことを勉強して、一人で賢くなっていっている気がします♪
本日もよろしくお願いいたします!!

2016/03/06 (Sun) 15:23 | kakao | 編集 | 返信

かつおぶし

紛らわしいコメントしてしまって申し訳ありません。

自分のコメント後半の方は、
Ken様コメントで挙げられている、②が大きくなってしまっても、①を100%にするべき(べきって言ってもできるものではないですが)テストなのかなという意図でした。
もちろん、①が100%でも1000人受けて500人は陽性判定になっていて、本当に陽性なのは20人、②は4%、では試験としてダメですが。。。

①と②、どちらも100%ではない試験が世の中多いと思います。
何を診断するかによって偽陽性をださない、偽陰性をださない、どちらに重点を置くかが変わってくるんだろうなーと、英語から全然違うことを数字計算しながら思いました。

自分が頑張って読んだ文章だったものでながなが書いてしまいました。
S.A. after talk 出来て嬉しいです。

2016/03/06 (Sun) 20:49 | かつおぶし | 編集 | 返信

kakao

To かつおぶしさん

あ、なるほど!このテストの方向性の話しの例を数値で表されていたんですね(^▽^;)
やっとわかりました~(≧▽≦)すみません、、ホント数字弱くって…
(※なんせmillionを間違えますから…)
かつおぶしさん本当によく読み込んでいらっしゃいますね。毎日お忙しいのにとても丁寧に学習されている姿勢、尊敬します。
こちらのブログはマイナーブログですから、どうぞお気軽にコメントください(笑)
お仕事お忙しそうですが、お体大切に♡

2016/03/07 (Mon) 00:00 | kakao | 編集 | 返信

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