指揮中心為何說目前檢疫政策CP值高?名醫列6大點揭真相

  • A-
  • A
  • A+

記者李鴻典/台北報導

彰化縣衛生局私自篩檢引發爭議,對此,衛福部長陳時中昨(22)日在記者會上也做出解釋,表示現行防疫政策對台灣而言已是最佳,若全面普篩恐出現1.2萬名偽陽性者,造成隔離、檢疫人數倍增,甚至醫療量能崩潰,全台恐面臨「大癱瘓」。重症醫師陳志金表示,指揮中心這次用具體,而且接近事實的數字來說明,非常好!

▲衛福部長陳時中

陳志金醫師在臉書粉專「Icu醫生陳志金」發文表示,如果你看不懂什麼「偽陽性」或「偽陰性」,也沒有關係,現在就用非常淺顯的話來說明,如果普篩派還不願意聽的話,就別理他們了!

以下為陳志金醫師列出的6大重點:

1.篩檢本來就不是百分之百準確的,世界上沒有100%準確這種檢驗!很多吵著要普篩的人,可能都以為「驗有就是有」、「驗沒有就是沒有」,一翻兩瞪眼,幹嘛不篩?現在就要告訴普篩派,他們這種「以為」是錯的!請瞪大眼睛看下去!

▲圖/指揮中心提供

2.指揮中心以篩檢的敏感性90%、特異性95%來舉例,這樣的篩檢能力,已經是算很厲害了!這麼厲害的檢驗,它還會犯什麼錯誤呢?請看:
【A】每100個有感染的人,它驗完會有10個被誤認為「沒有感染」。
【B】每100個沒有病的人,它驗完會有5個被誤認為「有感染」。
這樣10個、5個的數字,你可能還不知道它的可怕吧?
如果是像普篩一樣,統統都驗的話,這個數字就很可怕了!
指揮中心以一月份至今入境25萬人來算,如果統統都驗的話,我們來看看會發生什麼事?

3.這裡假設盛行率是0.2%,也就是每1000位入境的人,有2人是真的有感染的。這25萬人入境的,就有500人是真正有感染的,但是,重點是,你不知道是哪500人。

【A】每100個有感染的人,它驗完會有10個被誤認為「沒有感染」。
所以,500個有病的人,只有450會被揪出來,還有50位有病的人會被誤判成沒病,不會被揪出來。
【B】每100個沒有病的人,它驗完會有5個被誤認為「有感染」。
這件事情有多嚴重你知道嗎?249,500沒病的人,有12,475人會被誤認為「有感染」!

4.好了!從A和B,你就總共會驗出12,925人是陽性!
450個真正有病的人,是混在這12,925位陽性的人當中,你跟本不知道誰才是真的有病。那你是不是要把這12,925人,全部都收進醫院的隔離病房?是!
那你知道全台灣也只有1000間隔離病房嗎?占床率一半,也就是目前只有一半的空房可以住人!
當然,這12,925人是分散在7個月內住院的,但是,這給台灣的醫療體系帶來多大的負荷啊!你驗出來陽性的,其實真正有病的才占3.4%(陽性預測率)而已,其餘96.4%,12,475人都是被誤抓的,每個人再匡列一些接觸者,這又是要花多少人力物力去做這個白工?
現在這個節骨眼,多驗並不是好事,會多花費許多人力和物力,而且大部分都是做白工!

▲圖/指揮中心提供

5.那麼,剩下237,075驗出來陰性的人,你打算怎麼做呢?他們全部都說「我是陰性的,我要回家、我要上班、我要上學、我要自由活動!我都檢驗陰性了,你憑什麼不讓我自由活動?」這個時候你想想,那50位將來會可能會發病的感染者,偽裝成正常人混在237,075的人群中,你要怎麼辦?

你要是把這237,075人全部放回社區,正常生活的話,這50個感染者就會趴趴走,到處去傳染給別人了!你說「怎麼可以!」好吧!那你說說看,這237,075人,你打算怎麼辦?你說「大不了,全部都不要放出來,等安全了,再放出去社區!」

你太聰明了!指揮中心現在就是這麼做的,把他們統統限制在家裡不能趴趴走,一旦有症狀,就會被抓出來檢驗,逐一的把這些人揪出來。萬一有感染者都沒有發病,沒有被揪出來呢?那也沒關係,居家檢疫14天,再加上自主管理7天,他即使已感染,但是沒有症狀,經過這些時間,他就已經沒有傳染力了。

5.所以,最後你看,如果入境普篩的話,驗到陽性,你要誤關12,475人,多匡列很多很多人,不只醫療系統無法負荷,也會多花很多疫調人力和財力,而且都是做白工的。驗到陰性的237,075人,你又不敢全部放回社區,統統也要先居家檢疫,那你不是在「驗心酸」的嗎?
一律都不必驗,25萬人統統先居家檢疫,等有症狀了,再一一揪出來驗。如果沒有症狀的,過了14天檢疫+7天的自主管理,即使是感染者,也不會有傳染力了。

▲圖/指揮中心提供

6.目前的政策,可以省下普篩的錢,可以少隔離至少12,475人,少匡列很多人,又不會誤把50位感染者誤放出去社區。這樣做,不是比較符合經濟效益嗎?你還有更好的辦法嗎?

所以,指揮中心才會說:1.目前的檢疫政策CP值較高;2.多做一點,並不見得是好事!是會多消耗許多資源、帶來更多的困擾,而無助於防疫!

 

▲圖/指揮中心提供

▲陳志金醫師(圖/翻攝自「Icu醫生陳志金」)

 

大數據推薦
熱門人物
熱銷商品
讀者留言
直播✦活動
三立新聞網為了提供更好的閱讀內容,我們使用相關網站技術來改善使用者體驗,也尊重用戶的隱私權,特別提出聲明。
了解最新隱私權聲明 知道了