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131. Screening test
文章主旨：介绍一种可以在发病前预判疾病的方法，同时提出一系列不利的问题
P1：主旨段；不愿意吃未经过测试的药的人们却愿意做没经过有效性验证的医学检查，他们可能会后悔这个结果
P2：这种检测相信提前预判疾病更好；这些人是“担心健康的健康人”，且他们的数量在增加。他们和他们的医生相信提前确认未来可能会得什么病比消极等待得病的那一天要好。发现潜在的问题并处理，那么得病的那一天可能就永远不会来到。
P3：这种检测的确在一些场景下很有帮助；这听起来特别合理，也的确在很多场景下奏效了。检测新生儿的xx病是一个例子，提前检测的话这个病对大脑的影响可以被中和，不治疗的话会使得大脑发育迟缓。检测避免了很多这样的命运
P4：提出假设，可能有可以在发病之前就治疗的药；这样的例子看上去带来了新药的希望，通过检测获取的信息可以让人提前介入解决疾病而不是缓和或对抗疾病：也就是不针对疾病的药。这种通过使用检测工具在大量健康人口中找到问题的方式正在快速推广，来自世界各地实验室的基因信息可能能加快这一进程
P5：这种新药研发是很困难的，无法知道药效；但是这种测试衍生出来的想法不一定是有效的。如果检测告诉你你身体有问题，你会希望通过一些方式来解决问题，但没有人知道什么方式是有效的。这并不比治疗普通疾病容易，也不能用同样的手段。相比治疗，检测技术更容易做到的是发现问题。能知道什么和能做什么，两者之间的错配看上去正越来越多
P6：这种检测会存在误差；除了发现无法被解决的问题之外，检测还可能会提供错误信息。两种错误可能会出现：假阴，也就是问题存在，但是测试没有测出来；假阳，也就是实际上没有问题，但是检测出来有问题。高敏感度的测试降低假阴的数量，高精确度的测试降低假阳的数量。当一群人接受测试，假阳的人数将会远远比假阴的人数多。想象一个会导致5%得病的情况，一个测试会导致1%假阴率和1%假阳率。如果100万人接受测试，50,000个实际得病了的人里有500个没有被测出来（假阴），9,500个健康人会被告知他们得病了（假阳）
P7：驳斥了支持者说的通过提高检测频率来提高灵敏度的方法；一些狂热支持者无视这个问题，并让检测技术提高敏感度的优先级高于精确度，举例来说，提高检测频率。如果上例中一百万人再次被检测，会出现大量的边缘案例——一个结果阳一个结果阴。那9,500个第一次测试被错误告知他们得病的人，9,405个人第二次测试会是阴性的结果，但是会有另外9,405个没有得病、第一次测试是阴性的人，在第二次测试例变成了阳性的结果。实际的确得病的人呢？500个第一次检测被误诊为阴性的人，495个人第二次会测试出阳性结果，但是另外又有495个得病的人虽然第一次测试是阳性，第二次测试结果变成了阴性。还有不幸的95个人虽然没有得病，两次测试结果都是阳性
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发表于 2022-10-9 13:01:03
