What percentage of the population has contracted COVID-19?

Emily Lambert | Jun 01, 2020

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Collections COVID-19 Crisis

如何致死与普通流感相比covid-19?要回答这个问题,卫生官员首先要知道有多少人在社区感染,或已经过去。他们使用棉签病毒测试,以确定谁拥有covid-19的人,他们是管理抗体的血液测试,以检测谁以前曾经感染。 

The accuracy of antibody tests is still in question, however. Inaccurate test results could produce inaccurate infection counts, which would then produce inaccurate prevalence and mortality rates. But Chicago Booth’s Panos Toulis suggests a statistical method that officials can use to arrive at more accurate counts and thereby craft more-nuanced containment policies. 

抗体检测尚未普及,所以官员在某些位置,包括圣克拉拉县,加利福尼亚州和纽约州进行的研究试图推断。在圣克拉拉,官员测试3,330人,其中50 covid-19抗体阳性。经过一番重新加权使样本更具代表性的普通人群,一个研究小组由斯坦福大学的埃兰带领bendavid估计,该地区总人口的2%-4%很可能被感染。 

但如何强大和可信的是这些结果?圣克拉拉研究中使用的是toulis比较瑞士军刀标准统计方法。标准的方法,这涉及假设,可用于多种用途和是伟大的,如果你需要一个工具做很多事情,他说。如果可能的话,你达到更具体手头任务的工具。 

toulis使用不同的方法,针对通过包括两个未知因素的参数,以消除不必要的假设重新检查的结果。一个是假阳性率,如果有人没有covid-19抗体,什么是概率的测试结果仍是阳性?第二次是真阳性率某人是否有抗体,什么是一个测试会出来正面的概率是多少? “我们的目标是疾病的患病率。在两者之间,还有我们不关心我关于这两个数字而是帮助解决方程,”他解释说。 

这给了他三个未知数,它充当了他的问题参数:真阳性率,假阳性率和患病率。他然后看着未知参数的所有可能值,并评估观察到的测试结果假定参数的任何给定的值的可能性。例如,什么是看到的3,330试验阳性50出来的时候真阳性率是85%的可能性,假阳性率是0.8%,而患病率是5%?他有实际的真和假阳性率,因为圣克拉拉研究员某种意义上说,使用covid-19危机之前收集的血液,进行的是给他们这些费率的更有意义的样本中的验证研究。 

toulis扫描每一个可能的联组合,在计算上管理的问题,因为只有三个参与号码,因为所有的人的百分比在0和100之间都有价值,如果一个特定的组合是与数据不一致,他扔出去的那些。其余的组合对应的置信一套流行的价值观,这都是合理的统计。 

例如,他发现在圣克拉拉,可以如果测试试剂盒中使用具有非典型低假阳性率只发生2%的患病率。相比之下,患病率接近0只如果有一个相对高的假阳性率约1.5%,发生。使用数据和逻辑,toulis变窄的可能性的范围,并认为可能的真实患病率为介于0%和2%,和之间0.3%和1.8%,如果测试的实际的假阳性率是0.5%,一基于从测试试剂盒制造商和圣克拉拉研究人员验证数据估计。

toulis看到两种方式产生偶数更准确的结果:要么运行更大的研究涉及到更多的人,与传统的统计方法产生更强大的结果,或有更多的数据,以更好地重做他的计算信号的假和真之间的关系阳性率。

toulis说,他的方法可以帮助评估圣克拉拉结果的准确性,或从传统的统计方法产生的任何结果的。当他适用相同的统计过程,来自纽约州,其中测试更多的人,并产生较高的患病率数据,他决定了四月中旬,在纽约的患病率为11可能与18%之间。

而他的研究并没有产生明确的结论,toulis说,它可以帮助官员避免出错。 “一个一致的发现,例如,是covid-19流行似乎仍然是非常低的与通常与群体免疫相关的70-90%的范围内进行比较,”他说。 “这意味着,如果他们过早地开始重新开放的政策很可能会失败,并且还有的在几个国家的数据已经发生的迹象。”缓解社会疏远的限制后,法国,德国,韩国和伊朗正在经历的病毒情况下重新崛起的国家之一。