PCR検査否定論のウソを理解しよう

　イギリスの牧師さんが提唱したベイズ統計理論というのがあり、これによれば仮に感度(陽性の検知)70%、特異度(陰性を検知)99%のPCR検査では次のような計算が成り立ちます。

　10万人の集団(感染率1%)を想定すると、感染者1000人のうち1回のPCR検査で分かる真の陽性者は700人で、300人は偽陰性です。一方で非感染者9.9万人のうちで偽陽性者は990人です。

　つまり感染率1%の10万人の集団でPCR検査を1回実施すると真の陽性者が偽陰性として300人も野放しにされ、一方で非感染の990人が陽性者として隔離されるからダメだと日本の専門家は主張します。

　ならば無症状の偽陽性者990人は隔離後5日間無症状が続けば退院してもらいます。問題は偽陰性者300人の扱いで、特に無症状者でも感染力があるから困ります。

　そこで濃厚接触など心配の種のある人は二度目のPCR検査を受けられれば偽陰性者は20%以下に低下しますから、スクリーニングとしては十分過ぎるほどの水準となります。

　NY市が何時でも誰でも受けられる体制を採用しているのはこの理屈を実践しているからで、そうすれば十分に経済は回せると考えているからでしょう。

　ついでに日本のコロナ統計が非科学的なのは、集団の感染率を知るために定期的に市民をランダムに抽出して検査する疫学調査さえ実施されていないことです。

　NY市のように何時でも誰でもの体制を取ればこうした調査も不要となり、また濃厚汚染地域も早期に把握できて拡散防止上有効な手段をタイムリーに取ることができるのです。