新冠肺炎

测试获胜’告诉我们我们需要去的地方

By ANISH KOKA, MD

大流行是造成严重破坏,我们被告知,因为国家没有足够的测试。   

白宫是这项测试策略的迷你实验室。 与总统和副总统联系的每个人都经过每日测试。 这是据说是让每个人一起坐在会议上,一般正在进行国家的基本业务。 但是,在这位母亲节周末的白宫周末成员花了他们的时间争先恐后地追踪副总统的副总统秘书的联系人。 和联系人尚不清楚究竟是什么。 一个官员开始自隔钓,而另一个官员没有。 

如果白宫遇到了大规模测试,并联系跟踪策略,一个奇迹将如何在全国范围内与每天成千上万的新案例一起工作。 虽然在土地上最重要的家庭困难归咎于行政无能为止,但实际困难具有固有的局限性,以便在进入测试潮流之前需要了解。

RT-PCR.

世界上最常用的测试类型是基于使用PCR试验来了解RNA病毒的遗传序列。 PCR代表聚合酶链反应,它用于直接检测病毒本身的存在。 另一种类型的试验是抗体试验,用于检测抗体抗体蛋白质的存在,身体响应于病毒的攻击,并且感染后的数周,数月甚至几年。  

标准PCR仅适用于DNA - 该分子是人类遗传蓝图的主要载体。 Covid-19病毒使用RNA用于其基因组,其在来自DNA的结构中类似但略微不同。 幸运的是,已经发现了将RNA转化为DNA的病毒酶,因此PCR可以适于在称为逆转录PCR的过程中的RNA或RT-PCR工作。 从身体的部位收集拭子,病毒被发现并放入介质中。 在实验室中,从样品中提取RNA,然后与包含酶(DNA聚合酶和逆转录酶)的鸡尾酒混合,DNA构建块,DNA的DNA探针和短序列,称为引物专门设计成与这种特定结合的冠状病毒。 

将混合物置于RT-PCR机器中,该机器循环触发特定化学反应的温度,该化学反应创造了病毒DNA的目标部分的新的相同副本。 典型的RT-PCR机通过35个循环,将每个RNA分子转化为340亿新DNA拷贝。由于正在进行病毒DNA序列的新拷贝,附着于特定靶序列的探针被另一种产生荧光信号的另一酶降解。 计算机跟踪发出的荧光量,并且当它达到足够的水平时,病毒被证实如此。 


血清学测试

血清学检测识别身体响应病毒的抗体。 抗体鉴定涉及患有通常血液和测试的样品,用于存在或不存在抗体或测量存在的抗体量。 抗体是由身体设计的蛋白质,以对抗感染。 抗体是独特的,并选择结合称为抗原的感染病原体的特定部分。 抗体与抗原的结合导致复合物吸引身体中的其他细胞以杀死病原体。 抗体属于一类称为免疫氟脲的蛋白质。 有5种不同的免疫球蛋白(IgM,IgG,IgE,IgA,IgD)。 IgM抗体在身体的初始响应中产生到病毒或细菌中,而IgG抗体在后面制备,并且代表对病原体返回的更长的术语反应。

IgM抗体的检测代表急性或最近的感染,而IgG抗体的检测表明过去感染。 可以以定性方式(即,存在或不存在)检测到的结果,或者可以在称为抗体滴度的测量中进行量化。 传统上,使用连续稀释液测定抗体滴度。 报告仍然阳性的最高稀释度,因此A 1:320稀释表明存在于含量的较多抗体,而不是1:4稀释。

一种常用的抗体测试方法是ELISA测试(酶联免疫吸附测定)。 在ELISA中,将抗原固定在固体表面上。然后加入来自血液的液体,然后将抗原的抗体粘附到该抗原上。通常来自动物源的特殊抗体,其与制造诸如颜色变化的酶如颜色变化的酶相关,以确认抗原抗体。 

侧向流动测定

横向流量测定(LFA)是低成本的基于纸张的平台,提供简单,快速和便携的护理检测设备。 LFA是在医院和医生办公室广泛应用的测试,以允许检测特定抗原,抗体和基因扩增产物。 LFA是便宜的生产,易于使用,可与各种生物样品一起使用。 对于Covid,讨论的特定类型的试验以检测抗体是横向流动免疫测定(LFIa)。

在这种类型的试验中,含有材料兴趣的液体样品通过毛细作用通过可以连接可与分析物与分析物相互作用的分子的毛细管作用移动。 附着在纸条上的分子与着色或荧光颗粒缀合。 如果样品具有感兴趣的分析物,则在测试线上发生响应。 对控制线的响应表示通过条带的充分流动。 LFIA可能是所有测试中最知名的,因为它在尿液妊娠试验中广泛使用。

测试考虑

对测试准确性的基本理解需要了解四个术语:敏感性,特异性,阳性预测值&否定预测值。 

如果一个假设世界可以分为疾病患者,没有疾病使用一些黄金标准测试变得相当容易。测试验证需要在有没有疾病的人口上进行测试。出于这个简单的例子的目的,已知100名已知疾病的患者进行了新的诊断测试。如果100人中有90人具有已知的疾病测试阳性,则这意味着90是真正的阳性,10个是假底片。因此,据说测试是90%敏感性。如果测试在没有疾病的100人上运行,并且5个测试阳性,这意味着95是真正的否定,5是误报。该测试具体95%。灵敏度可以被认为是真正的阳性率,并且可以认为具体是真正的负率。两者都很重要,对准确进行准确。

然而,患者想要知道的是患有疾病的机会取决于测试结果。如果测试阳性是阳性的预测值,则具有疾病的可能性。如果将负面测试为负预测值,则不具有该疾病的概率。具有预测值的关键点是他们无法计算,而不知道疾病的潜在患病率。

例如,让’想象一下1000人的岛屿,具有1%的结肠癌的患病率。这意味着10名患者在岛上的结肠癌(0.01 x 1000)。如果我们使用上述敏感性和特异性(90%敏感,95%特异性),则10名患者中的9例是真正的阳性,940(0.95 x 990)患者是真正的否定。这使得1假阴性和50个误报。

一些简单的数学表明,这种情况下的阳性测试赋予患病的15%概率,而阴性试验表明不具有疾病的概率为99.8%。 

将患病率变为10%,阳性预测值变为66%。 

这仍然意味着具有90%敏感性和95%特异性的测试能够预测您是否具有给定的疾病。 基本上,如果在低流行率患者中进行测试,则测试特异性必须非常高,以有用。 

下面的图表是在一系列普遍存产上进行的预测值(互动闪亮应用程序在这里)对于具有99%特异性的测试。 如图所示,即使在具有更具体的测试的情况下,患群中疾病的患病率也需要超过10%的测试,以便对医生和患者有用。

特异性

幸运的是RT-PCR是一种令人难以置信的特定测试,因为所使用的引物对感兴趣的遗传信息非常具体。 除非样品从另一个Covid阳性样品中被遗传物质污染,否则测试基本上是100%的特异性。 随着这种特异性水平,阳性预测值基本上是阳性测试的100%。 不幸的是,血清素测试和横向流动免疫测定不像PCR那样具体。 SARS-COV2属于冠状病毒家族,其具有许多相关病毒引起人类的重要病毒。 抗体试验可能对其他非SARS-COV2冠状病毒交叉反应。 找出测试的特殊性需要验证一个“知道”为消极的样本。 可能是不可能的100%关于任何关于任何内容(更稍后的内容),但在SARS-COV2的情况下,有一些方法可以采取一些方法。 我们可以试图依靠判断来决定谁是患有没有症状的患者是阴性的,并且没有近期与病毒接触的患者。 由于认为SARS-COV2可能具有相对温和或无症状,这风险污染实际正为阳性的患者污染的负验证人群。另一种方法是服用近期与另一种冠状病毒进行确认的感染的人。 这将是有吸引力的,因为它将直接检查测试与其他冠状病毒的反应的测试能力,但它也会冒着包括SARS-COV2共感染的患者的风险。 最好的方法可能是使用在当前爆发前的时间之前存储的样本,而其他冠状虫病毒的时间是流通的,尽管即使这是不完善的。 当其他冠状虫病毒循环时,我们不确定,并且对循环病毒的抗体反应可能在不同的时间内衰落。 显然,这很难,没有测试将是完美的。

灵敏度

RT-PCR.不幸的是敏感。 这对样品采集有很多事情。 由于在测试时的技术,患者不适或低量的病毒脱落,试图从鼻咽中检索来自鼻咽的样品可能不会成功。 大量假底片的报告表明敏感度范围从40-70%(1,2,3). 建立敏感性也具有相同的问题特异性:金标准。 已知的阳性患者是验证队列。但禁止另一种接受的测试,使用临床金标准。在这种情况下,它通常意味着在大流行中患有Covid19的临床图像的患者。 这根本不是一个不公平的假设,但其他病毒可能可能导致一个非常相似的临床图片到Covid19。当然,这应该导致低估了Covid的敏感性。 

用于医生和患者的测试的实践考虑因素

每个人都同意,了解社区中的哪些人被SARS-COV2感染了这一点非常有用。 广泛的测试能力的许多呼吁基于理解社区中的Covid的理解将允许有效的隔离和联系跟踪来减轻病毒的进一步扩散。 但是当医生试图向他们治疗的患者申请结果时应该考虑考虑的测试存在一些固有的局限性。 当然,这也有公共卫生政策制定的影响。 RT-PCR对病毒的灵敏度有限,不能用于排除病毒的存在。  Anywhere from 20 –40%的患者可能有Covid但PCR阴性。 血清学测试,不幸的是,没有帮助。 血清学也可以在受感染的患者中产生负面测试结果,因为它可能需要数周才能在血液中产生抗体,并且它们可能在可能低于一些阈值以进行检测的量产生。 

这些测试中的两者都是有限的价值在怀疑Covid-19的患者的立即诊断中。 RT-PCR能够在病毒存在下有效统治,因为其具有非常高的特异性,但血清学测试不幸的是不能。 如所讨论的,用非SARS-COV2病毒的抗体试验的交叉反应性的概率提高了假阳性的可能性,并且在具有感染的可能性低的患者人群中具有很少的效用。 即使发现抗体,仍然被理解为SARS-COV2的免疫力,如果抗体的简单存在对病毒建立豁免,或者这可能持续多长时间,尚未知道。其他冠状病毒确实表现出耐受免疫力。所以Rt-PCR可以统治疾病,不能排除疾病,血清学检测既不规则也不会造成疾病。

这并不是说测试并不重要。  对于患有冠状病毒的伤害的病毒,测试允许社会通常在人口中跟踪病毒。 将其视为一个让您到右侧块的GPS,但不能用来到达右边的房子。 测试允许跟踪疾病的兴起或堕落在人口中传播,因此在引导公共政策方面可能非常重要,但应由医生观察,因为只需要考虑如何最好地管理患者的数据点。 鉴于患者的试验特征不太可能有疾病,它也不清楚我们完全应该扩大测试。

CDC将这些限制识别为他们的限制 建议书 是优先考虑具有较高风险的患者具有Covid的患者。 重要的是要理解这一点,不是因为测试能力有限,而是因为测试结果在这个人口中更有用。

CDC最近达到了Covid-19的潜在症状,并且除了咳嗽的主要症状和呼吸急促,增加了头痛。 这扩大了可以进行测试的患者的网络,并希望增加我们可以捕获的患者的数量,而是意识到较宽的网络,这些网是对不特别具体的症状,疾病的可能性越低的症状,而且较少有用的测试是预测疾病。

通过测试指导政策

讨论了许多政策处方有重要的影响。 主动争议的一个领域涉及试图建立人口中疾病的患病率。 社区中疾病流通的患病率至关重要了解有效的测试,以及可能需要由公民,企业和政府采取的缓解策略。 所需的缓解程度也取决于病毒的感知风险,并且很难了解不同社区中病毒的风险,而不了解有多少人或积极感染。

不幸的是,试图建立Covid的真正普遍性,因为围绕Covid的死亡率计算的政治,但我试图试图在中性审查一些当前数据。

一群斯坦福研究人员的一项研究看着加利福尼亚州圣克拉拉县。 圣克拉拉在加州任何县都有最多的确认案件,并有一些最早的Covid-19病例。 研究人员试图估算这个县的Seroprevalence使用有针对性的Facebook广告。 超过24小时,他们能够注册3,285名成年人,最终吸取血液样本。 他们使用的测试是来自Premier Biotech,MnN,MN的SARS-COV-2侧向流动测定。  虽然测试已经被测试的制造者(不是FDA)验证,但研究人员试图在37例PCR阳性Covid患者样本中再次验证测试,以及来自HIP手术患者的30个预科预科样品。 PCR阳性患者的25例是kit阳性,而30个预科水平样品中的30个是阴性的。 他们将向他们提供的验证测试结果组合在公司中达到80%(CI 72.1-87)的敏感性,特异性为99.5%(CI 98.3– 99.9).

调查中有50个阳性测试,这转化为粗产率1.5%。 通过Zip,种族和性别将其样本加权匹配县,他们的流行率增加到2.8%。 这里有很多不确定性,因为估计是因为非常低的数字意味着测试特征的微小变化可以完全使普遍存在估计估计。 作者注意到他们的讨论,特异性小于97.9%会提出所有50例阳性病例的可能性是误报。 但是,使用当前的测试特征,他们估计48,000和81,000人被感染圣克拉拉。 测试时的确认病例数为〜1000,表明确认病例的真实感染率为50-80x。 如果许多人被感染,这表明在圣克拉拉的Covid中死亡的风险在0.12之间– 0.2 %. 这个非常低的数字是许多人抓住的主要结果。那些希望更快地重新开放经济的人放大了研究结果,而那些支持较长锁定的人专注于研究的局限性。 作者也明确讨论研究的主要限制,但显然没有觉得不确定性使结果无效。 有趣的是,一个持怀疑态度的医生进行的贝叶斯重新分析 still suggested 报告案件的患病率为20倍。这将提示20,000例,感染死亡率为0.5%。

斯坦福小组贡献了 另一项研究 (不是在洛杉矶县的预先打印,或同行),建议4%的La County受到感染。这一建议县中的221,000至442,000名成年人被感染了,估计值高于7,994个确诊的科迪德病例,再次感染死亡率接近0.1-0.2%。 虽然这些研究是了解SEROPREVALING的重要贡献,但研究的小规模和未完全理解的测试性能导致大量的不确定性。 他们可能反映了真理,但它’难以明确地说,没有更大的研究,以进一步证实这些结果。


额外的数据确实来自美国的Covid的震中是纽约,这是令人兴趣的,因为它反映了该国每个其他地方想要避免的最坏情况。 

4月23日,纽约州长库米发布了数据,提出纽约市患病率为20%,大致转化为170万感染的纽约人。截至4月23日,纽约市有151,000例患有16,300人死亡,这表明感染死亡率为0.9%(16,300 / 17万)  –比加州研究更高的估计,虽然仍然低于许多人令人担忧的程度。 毫不奇怪,有些人袭击了使用未知,未经验证的测试的数量。

应该清楚,不知道测试表现如何,数字很难解释,但一切都没有丢失。 人们可以做出假设并到达最糟糕的情况。  Venk Murthy博士 –密歇根州的心脏病专家/研究员–走过一个理论运动 推特 假设在州内难以击中的纽约市中国大都市区之外的所有测试都是误报。

调速器Cuomo注意到总共3000个抗体试验,这意味着在其余的状态下进行984(32.8%x 3000)试验,其中35个试验为阳性(3.6%x 984)。 这允许计算真正的否定:984-35 = 949。 然后可以通过采取真正的否定和除以负面测试总数来计算特异性(真正的否定和误报的总和。) 这为我们提供了96.4%的特异性(949 /(949 + 35))。 这呈现出95%的置信区间95.1%-97.5%,这是一项令人印象深刻的高位,考虑到我们刚刚在占人口中的三分之一的所有阳性测试中失效了。 当然,这可能不太可能并且实际的特异性可能高于这一点,这意味着纽约市的普遍性20%确实是合理的。

显然,广泛测试的应用充满了许多与拭子或RNA提取套件无关的问题,该国家可能不得不耗尽。  许多公共卫生专家的挫败感侧重于无法对病毒进行测试,因为它可能不安全地打开国家而没有它。 该计划,尽可能理解的是,可以获得巨大的测试能力,以便允许测试阳性公民及其联系人的快速隔离和检疫。 这将阻止纽约城市风格的崩溃,同时保持经济以某种方式移动。 

关于这个计划有一些务实的问题。 Seroprevalence调查以及关于临床流行病学家的传播的观察似乎强烈支持在无症状或假设时传播的病毒。  即使测试是100%敏感,如果症状需要48小时。 这需要追溯到2天内的追溯联系人,其中大都会城市可能遇到数百人。 下图是纽约的旅行者的快照,在3月2日期,旨在驾驶美国的课程, 启动了纽约的锁定。

Source: //youtu.be/mFjeXZuRAsY

联系追踪的最佳方法可能会捎带普遍存在的智能手机,并使用允许的蓝牙信号允许允许每一个手机的基于时间和位置的地图接触。  But 这个计划 它也有一些洞。 因为它工作,需要大约60%的人口来安装联系跟踪应用程序。 即使在非自由主义中,在新加坡之后的击败你的戒备 - 咀嚼胶规则,这个数字越来越近12%。 另一个大的无聊问题是误报。 蓝牙穿过墙壁,所以即使你在墙的两侧,或者如果有人在6英尺的地方慢跑,你也可以登记联系。 从硅谷的技术应用有一个很酷的因素,似乎令人欣慰公共和政府官员的大量条声中,以派遣大量纳税人为解决方案不起作用。 但很酷,不应允许技术展示稳健的结果或至少稳健的合理性 事先的 从纳税人购买。 新加坡是一个人口500万个人口的非常小的国家也是如此值得注意的是,是在一个中间 significant outbreak 强迫广泛的锁定 尽管 其广泛称赞和基于Ballyhooed基于应用的联系跟踪。 

在没有有效排除疾病存在的测试之上,你有一个非常高的山来爬上这一切的测试。  

考虑一下小医生办公室的员工。 是否应该测试无症状员工?鉴于低风险患者的低阳性预测值,在这个环境中的员工中是否存在阳性抗体测试是放心的?员工多久需要想念工作以获得测试? 我们应该运行常规监测是否有患有RT-PCR的活性感染?由于PCR仅在测试时告诉我们,我们是否有感染,我们应该多久使用PCR进行测试?如果一个员工确实测试正面,整个办事处需要关闭吗?

广泛测试的可用性 症状 患者似乎是至关重要的,不是因为它可以有效排除疾病,而是因为它可以捕捉人口中的新的疾病爆发。 缩放测试到目的,我们只能基于测试结果为个人做出决策,似乎超出了当前测试技术的范围。 

支持广泛测试效力的唯一证据似乎导致了一般的想法,以至于测试许多的国家具有最低的死亡率。  一个这样的图表在下面是下面。

圈子可能似乎引人注目,但超出了令人困惑的相关性和因果关系的愚蠢,甚至在你尝试通过这些数据点绘制一条线时难以找到相关性。 下面的数字由Andrew Foy(心脏病专家Hershey,PA)提供,证明了测试和死亡率之间的相关性。

这不应该令人惊讶地认为假设论文在各国的巨大差异上有规模,密度,地理位置,人口统计学,关联和与旅行和社会疏散有关的高度可变政策的巨大差异。 它还未能欣赏测试可用性的差异,并假设Covid相关死亡计数到处准确。 一些季度的确定性,测试将是一些灵丹妙药尤其令人惊讶,因为斯坦福研究人员从早期的血清患者数据中得出来自同一季度的oprobroium。

结论

  • 在社区中跟踪疫情的轨迹是重要的,以指导在缓解时的当地或国家努力
  • 我们目前对Covid的测试对个体患者的准确性有限
  • 抗体试验表明,某些社区的科迪德的死亡率可能是低的,但来自纽约的数据表明,任何主要的大都市区都有潜力的重大死亡和发病率
  • 通过智能手机技术启用的联系跟踪可能无法有效,因为它们不会克服Covid测试的固有局限性,需要广泛采用,并且甚至在确定高风险触点时甚至可能无法准确。 
  • 单独的大规模测试不太可能完全解释国家所见的不同死亡率
  • 测试没有灵丹妙药。这表明了一种融合测试的全面策略,但不依赖它。

anish koka.是一位心脏病专家在费城的实践中。他是播客的共同主机,accad&Koka报告,可以在Twitter @anish_koka上遵循。 这件作品的编辑版本出现在 Medscape..

传播爱心

2回复 »

  1. 非常好的文章。对与测试相关的统计科学的详尽综述。我学到了很多的地狱。

  2. 通过使用两种抗体试验,可以显着提高Covid-19抗体的血清学检测的准确性,而不是仅仅依赖于单一测试。

    以10%的人口普遍存在的例子。具有90%敏感性和95%特异性的测试给出了PPV 66.7%或33.3%的假阳性。如果使用两种测试方法,PPV将增加到97.3%或2.7%的假阳性。

    虽然既然疾病的患病率会影响正确的测试结果的机会,但做一个重复的测试可以减少有误报的可能性。

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