V Česku se chystá první projekt plošného testování většího vzorku obyvatel, většina Čechů má ovšem v paměti „fiasko“ s čínskými rychlotesty, které podle informace krajské hygienické stanice v Moravskoslezském kraji měly chybovost až 80 procent.
Zmíněné „chybové rychlotesty“ i testy pro plošnou kontrolu promoření (jak velký podíl z nás virus už má) přitom pracují na stejném principu. Dá se tedy očekávat otázka: jsou takové testy vůbec k něčemu?
Ano, dokonce i ty velmi chybové. Původně hrozivě vypadající číslo se dá dobrým vysvětlením „zmírnit“ a není třeba vyvolávat zbytečný pesimismus. Pokud už takovou informaci někdo vysloví, měl by ji dostatečně dovysvětlit, aby nevyvolávala nedůvěru ve veřejnosti. Žádný test se nehodí pro všechny účely, i ty zdánlivě velmi chybové mohou mít za určitých okolností své místo, pokud se s nimi zachází správným způsobem.
Jak se testuje
Dnes se v České republice i ve zbytku světa testuje téměř vždy laboratorní metodou RT-PCR (polymerázová řetězová reakce s reverzní transkripcí). Jejím principem je rozpoznání genetické informace viru, např. ze vzorku slinice nosohltanu – a tedy přítomnosti viru samotného v těle pacienta. Samotné zpracovávání vzorku trvá přibližně 6 až 8 hodin, pokud jsou volné kapacity personálu i testových souprav.
Tento typ testu odhalí nákazu až dva dny před vypuknutím příznaků a pak po celou dobu toho, kdy je pacient infekční. To může být jen po dobu, co má příznaky (tj. obvykle 5–7 dnů), ale může to být i výrazně déle (až 5 týdnů). Podstatné je, že na výsledky nemá vliv stav pacienta a průběh nemoci. Po vyléčení je test negativní.
Naproti tomu nechvalně proslulé z Číny dovezené rychlotesty patří do jiné skupiny testů, tzv. serologických, tedy „protilátkových“. Zjišťují přítomnost protilátek (konkrétně tzv. imunoglobulinů IgG a IgM).
Pro samotný test se odebírá vzorek krve. Protilátky si tělo začne tvořit po propuknutí nemoci, kdy se objevují symptomy (nemoc ovšem může proběhnout i zcela bez příznaků). IgM jsou „první linie“ imunitní odpovědi na virové infekce, detekovatelné jsou přibližně po čtyřech dnech od propuknutí nemoci. Kdežto IgG jsou specifické protilátky s důležitou rolí ve stálé, získané imunitě. Z posledních výzkumů víme, že lze tyto IgG protilátky detekovat až po osmi dnech.
Kde je tedy ten zásadní rozdíl? Pokud je pacient pozitivní na PCR testu a negativní na rychlotestu, nemoc propukla a imunitní systém ještě nevytvořil protilátky. Pokud jsou pozitivní oba testy, pacient je stále infekční a víme, že je nemocný déle než zhruba týden. Pokud je pozitivní pouze rychlotest, víme s určitou jistotou, že nemoc proběhla, ale pacient už není infekční.
Rychlotesty tedy nemá smysl používat pro zjištění onemocnění v počáteční fázi, protože většinou celou dobu, kdy pacient vykazuje příznaky onemocnění a je sám infekční, vychází negativně. Nejvhodnější využití rychlotestů je u osob, u kterých infekce pravděpodobně proběhla, jako kontrola. V případě pozitivního výsledku je na místě následný test PCR, aby bylo možné vyloučit, že pacient je stále infekční.
Zmíněná hygienická stanice však tyto testy vyzkoušela i u pacientů v prvních fázích propuknutí nemoci, což způsobilo onu významnou chybovost 80 %. Bez kontextu však tato informace zní velmi pesimisticky, navzdory tomu, že dle epidemiologa Romana Prymuly se chybovost ve skutečnosti pohybuje jen mezi 20 až 30 %.
Jak je to s těmi čísly?
V oblasti diagnostických nástrojů v medicíně (dále také např. v psychologii či v policejních testech na alkohol nebo jiné látky) se používá hned několik pojmů a statistických postupů, které na první pohled nemusí vypadat příliš srozumitelně. Jejich pochopení ale může velmi pomoci osvětlit, co reálně znamená zmíněná chybovost testu a proč toto na pohled hrozivé číslo není tak klíčovou hodnotou. Pomůžeme si následující následující tabulkou:
Tato tabulka umožňuje srovnání výsledků testování se skutečností. Hlavní jsou barevná pole uprostřed. Zelená pole označují výsledky, které odpovídají skutečnému zdravotnímu stavu. Konkrétně ty případy, kdy test správně odhalil nákazu (tzv. skutečně pozitivní případy, SP) i kdy došlo ke správnému vyhodnocení, že pacient nákazu nemá (skutečně negativní, SN). Těch by ideálně mělo být co nejvíce, ale žádný test není perfektní a nedokáže správně rozpoznat či vyloučit nákazu u všech testovaných.
Naopak červená pole označují chyby. Zaprvé jsou to případy, kdy u zdravého člověka test chybně vyhodnotí, že je nakažený (falešně pozitivní výsledek, FP). Zadruhé pak případy, kdy u nakaženého test nákazu nerozezná (falešně negativní výsledek, FN).
Spolehlivost a chybovost testu v tabulce není. Chybovost se získá sečtením obou červených polí a vyjádřením tohoto čísla jako procenta ze všech testovaných. Naopak spolehlivost se získá ze zelených polí (tedy znovu součtem a pak vyjádřením jako procenta z celkového počtu testovaných). Spolehlivost a chybovost dohromady tedy dávají vždy 100 %.
Jsou to jasná a na pohled srozumitelná čísla, reálně nám však o kvalitě testu neřeknou zdaleka všechno. Nedávají totiž informaci o zdroji chybovosti.
Kvalita testu se proto většinou posuzuje podle dalších hodnot. Senzitivita udává pravděpodobnost, že nakažený bude tímto testem správně diagnostikován jako nakažený, tedy jak velký podíl z celkového počtu nakažených test odhalí. Specificita je naopak pravděpodobnost, že test u lidí bez nákazy opravdu ukáže, že jsou zdraví. Jinak řečeno, kolik skutečně (pravdivě) negativních výsledků nám vyšlo u všech reálně zdravých lidí.
Není to (zdaleka) všechno. Další důležitý ukazatel je tzv. pozitivní prediktivní hodnota (PPV). Tato hodnota udává, jaké procento podle testů pozitivních lidí je ve skutečnosti nakažených. To je pro praktické užití často zajímavější informace.
Na rozdíl od senzitivity a specificity se do této hodnoty promítá i to, kolik procent lidí v celé populaci je nakažených (tzv. prevalence). Pokud je takových lidí málo, je obtížnější je odhalit. Ani dobré testy (tj. testy s vysokou senzitivitou a specificitou) nemusí v takovém případě stačit.
Jednoduchý příklad: hledáte v milionu obyvatel jediného nakaženého. K dispozici je opravdu téměř dokonale spolehlivý test, který pro jednoduchost najde každého skutečně nemocného (sensitivita 100 %). Zdravého pak označí omylem za nemocného jen v jednom procentu případů (má tedy 99procentní specificitu).
To vypadá na první pohled možná velmi přiznivě. V praxi by to ovšem znamenalo, že po prvním kole testování budete muset svého jediného nemocného stále hledat mezi 10 tisíci lidí, které test omylem označil za nemocné. V některých případech selžou i velmi dobré testy (tj. i ty mají za určitých okolností velmi nízkou pozitivní prediktivní hodnotu).
Obecně ovšem platí, že u kvalitních testů musí být co nejvyšší všechny zmíněné hodnoty. Při nízké senzitivitě nám zůstanou někteří nakažení neodhalení, budou se tedy dále volně pohybovat a zvyšovat možnost nákazy ostatních, aniž by o tom věděli. Při nízké specificitě naopak za nakažené označíme mnoho těch, kteří ji ve skutečnosti nemají, a budeme je neoprávněně držet v karanténě.
Dvě procenta mezi námi
Ukažme si vše na konkrétním příkladu. Představme si, že by zdravotnictví výrazně navýšilo testovací kapacity a zvládlo plošně otestovat 1 000 000 lidí, přičemž koronavirem by tou dobou bylo nakaženo třeba 20 000 z nich. Podíl nakažených v naší vybrané populaci (prevalence) by tedy byl 2 %.
Údaje o senzitivitě a specificitě současně používaných RT-PCR testů je poměrně obtížné dohledat, nicméně jedna laboratoř v Chicagu uvádí, že senzitivita používaných laboratorních testů je přibližně 93,7 % a specificita dokonce 99,9 %. Pro tento příklad je tedy použijeme, ale berte je s rezervou. Poslouží pouze pro to, aby se náš příklad nějak blížil realistickým číslům. Když zahrneme tyto hodnoty do výše zmíněné tabulky, vypadala by takto:
Počty v tabulce na první pohled ukazují, že takový test by byl poměrně vhodný i na plošné použití, neboť jeho chybovost je jen 0,2 % (sečetli jsme obě čísla v červených polích a vydělili je všemi testovanými – milionem). Přesto nám tento test z celkových 20 000 nakažených neodhalil 1 260 lidí.
Pokud by taková čísla byla reálná, ukazovalo by to na nutnost alespoň některých současných opatření, jelikož u 1 260 falešně negativních případů zůstává riziko, že budou přenášet virus dál. Zároveň jsme 980 zdravých lidí kvůli falešně pozitivnímu výsledku poslali do 14denní karantény neoprávněně. To je ale vzhledem k celkové populaci opravdu malé číslo a můžeme to v tomto kontextu považovat za „přijatelné ztráty“.
Test má také vysokou pozitivní prediktivní hodnotu, konkrétně 95 % (18 740 / (18 740 + 980) = 0,9503). To tedy znamená, že 95 % lidí, kteří byli otestováni PCR testem s pozitivním výsledkem, budou skutečně nakažení.
Vyzkoušejte si vlastní hodnoty v interaktivní aplikaci(odkaz v nadpisu) |
To bychom měli laboratorní PCR testy. Jak to ale bude vypadat s těmi rychlotesty? Jak již bylo řečeno, jejich skutečná chybovost se při správném zacházení pohybuje mezi 20 až 30 %. Ukážeme si tedy jednu z možných tabulek se stejnou populací jako v předchozím příkladu pro optimistickou variantu chybovosti kolem 20 %. (Ve skutečnosti je reálných variant mnoho, ale uvádíme pro ilustraci jednu z nich, opět tedy berte s rezervou. Pokud si chcete vyzkoušet, jak by situace vypadala s různými čísly, můžete využít naši interaktivní aplikaci).
Rychlotest s takovými výsledky má senzitivitu kolem 70 % a specificitu 80 %, což jsou o poznání nižší hodnoty než u předchozího příkladu. Počty lidí taky nevypadají uspokojivě, 6 000 nakažených nám tímto testem uniklo, naopak jsme u 196 000 lidí nesprávně konstatovali, že prodělali nákazu koronavirem.
Největší problém takového testu je, že na skutečně nemocného ukáže jen výjimečně. Pozitivní prediktivní hodnota (kolik lidí s pozitivním výsledkem testu je skutečně nakažených) dosahuje pouze 6,7 %.
Pokud je tedy chybovost uvedená epidemiologem Prymulou pravdivá, nezdá se, že by tyto rychlotesty byly vhodné na plošné testování populace, což koneckonců konstatovala i hygienická stanice. To však neznamená, že i méně kvalitní testy jsou zcela zbytečné, když už je máme k dispozici.
Méně je lépe
Je například možné zúžit počet testovaných, tedy v našem daném případě vybrat lidi, u kterých je zvýšená šance, že prodělali nákazu koronavirem. Například ti, kteří přišli do styku s nakaženou osobou.
Jeden příklad za všechny: z milionu lidí v předchozím případě vyberou hygienici na testování 100 000. Do skupiny se dostali i všichni skutečně nakažení, tedy 20 tisíc případů. V ten okamžik nám pozitivní prediktivní hodnota stoupne na 46 % (14 000 / (14 000 + 16 000) = 0,467). To jistě není ideální, ale už se s tím dá pracovat.
Tato změť různých čísel se snažila poukázat na to, že různá procenta můžou v různých situacích znamenat něco jiného a že je tedy potřeba vše zasadit do kontextu a dostatečně vysvětlit. Tam, kde na začátku byla pesimistická chybovost 80 %, je nakonec smířlivé sdělení, že „čínský rychlotest“ své využití má. Je ale třeba s ním zacházet trochu jiným způsobem tak, aby nám co nejlépe pomohl odhalovat potenciálně nakažené lidi kolem nás (nebo v tomto případě i ty, co si koronavirovou nákazou už prošli).
Oprava: V textu došlo během editace v redakci v jednom případě k záměně výrazů specificita a senzitivita. Chybu jsme opravili a omlouvám se za ni.
