打完新冠疫苗自費驗抗體之解讀 請問你抗體有幾四叉貓?
9月19日記者會中,羅副說自己也是網民,整理分析網路上5位網紅分享抗體檢驗結果的資料。這集來談談吧。
重點整理:
1.五人的抗體檢驗數值從2位數到4位數都有,可能跟檢驗時間點與個人體質不同有關。抗體產生速度快慢各人有所差異,而且太早檢驗抗體數值可能較低,較晚檢驗抗體濃度較高,數值也會較好看。
2.羅一鈞以龜兔賽跑來比喻,打完第1劑後抗體數值偏低,不見得之後抗體數值都是低的,因抗體生成是動態變化過程,因此打完2劑疫苗過後抗體數值才較穩定。
3.抗體檢驗有其限制。包括檢驗時機點是否合適,檢驗的抗體不能反應真實保護力等等。
我的解讀是:
1.如果是像歐美目前熱烈討論第三針一樣,很多人在兩劑施打完半年後擔心自己抗體已經下降,保護力是否下降,是否該打加強針booster了,這可能還有些意義。但美國到目前為止也沒有建議一般人去檢驗抗體,因為一般診所醫院可以驗到的抗體有其不準確性,是否能真的反應有無保護力是有爭議的。
2.目前並沒有規定抗體超過某個數值就是有保護力。因此你驗了只是徒增困擾,花錢驗心酸的。在台灣也不會因為你驗出來很低,醫院就要幫你多打一針。
3.檢驗抗體本身也會有偽陰偽陽性,偽陰性讓你白擔心,偽陽性讓你有錯誤的安全感。在Delta的時代,應該要推廣的是即使你打了疫苗,還是要維持一定的NPI好習慣,戴口罩勤洗手避群聚,這比較重要。
4.比較準的,以後會訂出保護力標準的可能是中和抗體,但這不是可以隨便檢驗到的。
5.而在第一劑和第二劑之中去驗抗體更沒意義,因為那是抗體正在生成的過程,只看一個點是沒有意義的。臨床試驗中多半是抓第二劑的14~28天之後抽血,此時抗體到高點比較穩定,以這個數值來比較才比較有意義。
檢驗值臨床意義 在 蔡依橙的閱讀筆記 Facebook 的最佳解答
💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀
⠀
MedCalc 的作者 Frank,在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章,叫做「生物醫學研究文章中,連你都可以發現的 20 個統計錯誤」,很有意思。(連結請見原始貼文)
⠀
我(蔡依橙)認真看完後,覺得蠻不錯的,於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文,協助大家節省時間,如果剛好有興趣的,可再針對該部分去閱讀原文。接著,分享一些我看完之後的想法。
⠀
⠀
1. 數值報告時,提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重,硬要寫成 60.18 公斤。
⠀
2. 將連續變項分組,變成次序變項,但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計,而分成低、中、高三組,卻沒說明為什麼這樣分。
⠀
3. 配對資料,只報告各組平均,卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓,卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。
⠀
4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。
⠀
5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。
⠀
6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。
⠀
7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
⠀
8. 使用線性迴歸,卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。
⠀
9. 沒有使用全部的資料,然後又沒把去掉的資料「為什麼被去掉」說清楚。
⠀
10. 多組比較的 p 值校正問題。
⠀
11. 在隨機分組研究時,過於詳盡地比較了兩組受試者的基本資料,像是性別比例、年齡、體重、血壓等等,而且資料好得太奇怪。
⠀
12. 報告檢驗數值時,沒有定義 normal 與 abnormal。
⠀
13. 計算 sensitivity 與 specificity 時,沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果,如何呈現與去除。
⠀
14. 使用圖片與表格,只是為了儲存數據,而非以協助讀者理解為出發點。
⠀
15. 畫出來的數據圖,視覺主觀上給人的印象,竟然跟數據本身不同。
⠀
16. 在報告數據與解讀時,搞不清楚 units of observation 是什麼,例如心臟病的觀察研究,在 1000 個患者中有 18 位心臟病發,那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主,那 sample size 就是 1000。
⠀
17. 把不顯著的統計,或 low power,解讀成 negative,而非 inconclusive。
⠀
18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究,前者為 explanatory / efficacy / laboratory,後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做,結果兩邊都做不好。
⠀
19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
⠀
20. 把統計的顯著性,當成臨床的重要性。例如:癌症用新藥治療,統計上很顯著的好,但追蹤了五年,患者只延長了七天的壽命。這就是統計有顯著,但臨床意義不大的例子。
⠀
⠀
🗨 我(蔡依橙)的一些想法
⠀
由統計專業人的角度,來看生物醫學發表,是很有警惕意義的,能讓準備發表的朋友,仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。
⠀
但另一個角度看,作者也提到,這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現!這就代表,其實生物醫學論文要刊登,並不代表我們什麼錯都不能犯,相反地,這 20 個錯誤裡頭,有些就算犯了,也還是能被刊登。
⠀
以我們自己發表,以及過去協助同學的經驗來說,我會認為 2、7、10、14、15,是初學者也 #必須理解並避開的,其他的則是發表起步了之後,陸陸續續去注意,在往更高分期刊挑戰時,逐漸進步就行。
⠀
實務上,3 分以下的醫學期刊,幾乎沒有專門的統計查核,你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。也就是說,我是一個放射科醫師,剛開始起步,投稿到放射科 3 分以下期刊,文章中的統計,只要「#一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行,不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。
⠀
對於初學者如何起步,實務的協助,新思惟規劃了各種類型的研究課程,歡迎有興趣的朋友可以參考。目前正在開放報名中的,有以下三場工作坊,歡迎您瞭解各課程的課綱後,評估挑選最符合您需求的內容,前來上課,讓我們協助您成功起步。
⠀
🟠 2021 / 11 / 7(日)統合分析工作坊
無經費、資源少也能發表,不用 IRB 且免收案的好選擇。
https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
⠀
🔵 2021 / 10 / 17(日)臨床研究與發表工作坊
全新改款!跟著國際學者走,讓你寫作投稿都上手。
https://clip2014.innovarad.tw/event/
⠀
🟢 2021 / 10 / 16(六)個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
把臨床上的各種想法,在 PubMed 化作專業生涯上的里程碑。
https://casereport.innovarad.tw/event/
⠀ ⠀
不只是說說而已,我們會舉實例,說明其意義、如何避開,在互動實作過程,實際由各位在自己的電腦上操作,從數據到軟體,從統計到繪圖,一次搞定,並避開常見錯誤,是真正以 #初學者起步 為核心的規劃。
⠀
⠀
二十個常見的統計錯誤,與實務寫作時的考量。
🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu
檢驗值臨床意義 在 新思惟國際 Facebook 的最讚貼文
💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀
⠀
MedCalc 的作者 Frank,在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章,叫做「生物醫學研究文章中,連你都可以發現的 20 個統計錯誤」,很有意思。(連結請見原始貼文)
⠀
我(蔡依橙)認真看完後,覺得蠻不錯的,於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文,協助大家節省時間,如果剛好有興趣的,可再針對該部分去閱讀原文。接著,分享一些我看完之後的想法。
⠀
⠀
1. 數值報告時,提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重,硬要寫成 60.18 公斤。
⠀
2. 將連續變項分組,變成次序變項,但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計,而分成低、中、高三組,卻沒說明為什麼這樣分。
⠀
3. 配對資料,只報告各組平均,卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓,卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。
⠀
4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。
⠀
5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。
⠀
6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。
⠀
7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
⠀
8. 使用線性迴歸,卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。
⠀
9. 沒有使用全部的資料,然後又沒把去掉的資料「為什麼被去掉」說清楚。
⠀
10. 多組比較的 p 值校正問題。
⠀
11. 在隨機分組研究時,過於詳盡地比較了兩組受試者的基本資料,像是性別比例、年齡、體重、血壓等等,而且資料好得太奇怪。
⠀
12. 報告檢驗數值時,沒有定義 normal 與 abnormal。
⠀
13. 計算 sensitivity 與 specificity 時,沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果,如何呈現與去除。
⠀
14. 使用圖片與表格,只是為了儲存數據,而非以協助讀者理解為出發點。
⠀
15. 畫出來的數據圖,視覺主觀上給人的印象,竟然跟數據本身不同。
⠀
16. 在報告數據與解讀時,搞不清楚 units of observation 是什麼,例如心臟病的觀察研究,在 1000 個患者中有 18 位心臟病發,那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主,那 sample size 就是 1000。
⠀
17. 把不顯著的統計,或 low power,解讀成 negative,而非 inconclusive。
⠀
18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究,前者為 explanatory / efficacy / laboratory,後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做,結果兩邊都做不好。
⠀
19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
⠀
20. 把統計的顯著性,當成臨床的重要性。例如:癌症用新藥治療,統計上很顯著的好,但追蹤了五年,患者只延長了七天的壽命。這就是統計有顯著,但臨床意義不大的例子。
⠀
⠀
🗨 我(蔡依橙)的一些想法
⠀
由統計專業人的角度,來看生物醫學發表,是很有警惕意義的,能讓準備發表的朋友,仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。
⠀
但另一個角度看,作者也提到,這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現!這就代表,其實生物醫學論文要刊登,並不代表我們什麼錯都不能犯,相反地,這 20 個錯誤裡頭,有些就算犯了,也還是能被刊登。
⠀
以我們自己發表,以及過去協助同學的經驗來說,我會認為 2、7、10、14、15,是初學者也 #必須理解並避開的,其他的則是發表起步了之後,陸陸續續去注意,在往更高分期刊挑戰時,逐漸進步就行。
⠀
實務上,3 分以下的醫學期刊,幾乎沒有專門的統計查核,你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。也就是說,我是一個放射科醫師,剛開始起步,投稿到放射科 3 分以下期刊,文章中的統計,只要「#一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行,不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。
⠀
對於初學者如何起步,實務的協助,新思惟規劃了各種類型的研究課程,歡迎有興趣的朋友可以參考。目前正在開放報名中的,有以下三場工作坊,歡迎您瞭解各課程的課綱後,評估挑選最符合您需求的內容,前來上課,讓我們協助您成功起步。
⠀
🟠 2021 / 11 / 7(日)統合分析工作坊
無經費、資源少也能發表,不用 IRB 且免收案的好選擇。
https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
⠀
🔵 2021 / 10 / 17(日)臨床研究與發表工作坊
全新改款!跟著國際學者走,讓你寫作投稿都上手。
https://clip2014.innovarad.tw/event/
⠀
🟢 2021 / 10 / 16(六)個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
把臨床上的各種想法,在 PubMed 化作專業生涯上的里程碑。
https://casereport.innovarad.tw/event/
⠀ ⠀
不只是說說而已,我們會舉實例,說明其意義、如何避開,在互動實作過程,實際由各位在自己的電腦上操作,從數據到軟體,從統計到繪圖,一次搞定,並避開常見錯誤,是真正以 #初學者起步 為核心的規劃。
⠀
⠀
二十個常見的統計錯誤,與實務寫作時的考量。
🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu
檢驗值臨床意義 在 血液檢驗與疾病判斷| 驗血| 甲狀腺數值| 肝功能 - YouTube 的推薦與評價
值高: 胰臟炎、膽結石值低: 無臨床意義1:09:00 糖尿病檢查: -Fasting Glucose (空腹血糖),12小時內沒有吃東西,乃指空腹時血液中的葡萄糖含量。 ... <看更多>