Thread by @diabolicus23

Recenti scambi con @emmevilla e @Cartabellotta hanno fatto nascere in me la voglia di capire l'altro lato della medaglia, quanto i test sierologici possano essere utili nell'identificare gli "immuni" (ammesso che si scopra prima o poi che chi è guarito è davvero immune).

1/15

Leggo spesso di accuratezza dei test sierologici ma non leggo dell'importanza della diffusione del virus per poter valutare realmente l'efficacia del test.

@emmevilla e @Cartabellotta invece sottolineano spesso questo aspetto, colgo l'occasione per unirmi alle loro voci.

2/15

Immaginiamo un test efficace al 95% (non male, no?), questo significa che:
- su una persona che ha avuto il virus, si ha il 95% di probabilità che il test sia positivo;
- su una persona che non ha avuto il virus, si ha il 95% di probabilità che il test sia negativo.

3/15

Fatta questa premessa, se eseguo il test su me stesso e l'esito è positivo, quante sono le probabilità che io abbia davvero avuto il virus?
La risposta, sorprendentemente, non è 95%. La risposta, semplicemente, è che non posso saperlo.

4/15

Il tema di fondo è che se non si sa qual è la percentuale di popolazione colpita dal virus (prevalenza, appunto), non si hanno abbastanza informazioni per essere in grado di rispondere.
Cerchiamo di capire per quale ragione, con un esempio pratico.

6/15

Scenario di esempio.

In un ipotetico Stato, il 3% della popolazione ha avuto il Coronavirus.
- 30mila persone hanno contratto il virus
- 970mila persone non hanno contratto il virus

In questo Stato, testiamo 1 milione di persone scelte in modo completamente casuale.

7/15

Delle 30mila persone contagiate, il test ne identificherà correttamente 28.500
Delle 970mila persone non contagiate, il test ne identificherà correttamente 921.500

Il margine di errore del test avrà quindi prodotto alcune "false informazioni".

8/15

Avremo 1.500 persone che riteniamo a rischio quando in realtà non lo sono (problema, ma non così grave).

Avremo però 48.500 persone che riteniamo al sicuro quando in realtà sono a rischio (quasi il doppio dei realmente contagiati).

9/15

E se fornissimo patente di immunità su queste basi?
Si darebbe il via libera a 77mila persone ma solo il 37% di queste sarebbero davvero immuni.

L'efficacia del test dipende non solo dalla sua accuratezza ma dalla diffusione del virus nel campione analizzato.

10/15

Per capire quanto la diffusione del virus nel campione sia fondamentale, ecco un altro esempio.

Scenario simile al precedente ma la diffusione del virus è del 40% (come campione che ha avuto tosse e febbre alta).
In tal caso la reale accuratezza del test sarebbe del 93%.

11/15

Per dare altri numeri sparsi.

Con prevalenza del 50%, l'accuratezza sarebbe del 95%.
Con prevalenza del 60%, l'accuratezza sarebbe del 97%.
Con prevalenza del 70%, l'accuratezza sarebbe del 98%.

12/15

Disclaimer 1: ripeto ,ancora una volta, che l'assunto guariti = immuni è stato adottato solo per focalizzarsi su una tematica differente; questa parte è tutta ancora da dimostrare.

13/15

Disclaimer 2: lo scopo non è quello di sostenere che i test sierologici non siano utili, affatto, ma solo di sottolineare come a volte l'intuizione ci giochi brutti scherzi. I sierologici sono utilissimi per finalità statistiche ma non puntuali (per i motivi di cui sopra).

14/15

Disclaimer 3: mi sono permesso di attingere a piene mani da questo articolo così da renderlo fruibile anche a chi non macina la lingua inglese.

Dislclaimer 4: se non seguite ancora @emmevilla e @Cartabellotta (shame on you!) fatelo subito 🙂

15/15

unherd.com/2020/04/how-fa…