Test na přítomnost psychické poruchy v době Coronavirové epidemie

Screeningový test na rozvoj psychické poruchy Covidového šílenství v době epidemie.
V České republice se opět rozhořel boj o roušky nebo o opatření, která ochrání obyvatelstvo před rozvojem epidemie nebo ekonomickým kolapsem. Objevila se první demonstrace nespokojených občanů , zmenšila se rozmanitost zboží v obchodech a zvýšila se agresivita v internetových diskusích. Corona virus je dle vlády, odborníků a všech, kteří mají svými vystoupeními možnost přiložit své polínko na hranici davového šílenství rozšířen všude a proto se ve všech mediích předkládají po hodinách čísla o množství nakažených lidí, většinou s emočním potenciálem , který byl slyšet naposledy při úmrtí generalisima Stalina. U některých našich spoluobčanů – zejména starší generace v důchodovém věku dochází k výraznému rozvoji úzkostných stavů a depresí a bohužel i psychotických reakcí ve smyslu paranoie neboli stihomamu- neboť jím zasažení nešťastníci trvale hledají osobu, která již někoho nakazila a nebo dokonce pouze mohla teoreticky nakazit.

Důvodem rozvoje psychických poruch u našich spoluobčanů je biologická podstata zakódovaná v naší povaze. Tato sta tisíce let stará reakce je stereotypní odpověď na náhlou hrozbu , kdy reagujeme dvěma základními mechanismy , které představují:

A.útok 

B.útěk

 

Samozřejmě, že nošení roušek neumožňuje ani jednu z těchto reakcí a proto dochází k rozvoji patologických psychických reakcí. Kdo by dokázal útočit nebo utíkat se šmirgl papírem přitisknutým na obličej ?

Proto je užitečné všem  tlamohubkám poskytnout test na zákonitě vznikající psychické poruchy spojené s dlouhodobě neřešenou tíživou situací a jeho vyhodnocení přikládáme v dalším textu.

Metodika testu na  výpočet psychické poruchy.

Přiložený  test rozvoje psychické poruchy je genderově neutrální , s určitými úpravami dokonce vhodný i pro muže a ženy, otestovaný na zástupcích 72 ras , včetně německých ovčáků , vyvinutý v nejlepších zahraničních univerzitách. Je propagovaný většinou odborníků a specialistu. Propaguje ho Welt, BBC, CNN , Washington Post, Guardian a se zpožděním několika hodin i Česká televize,Český rozhlas a internetový portál Seznam. Test je jednoduchý, používá jenom několik parametrů, které se  zadávají do vzorce  obsahujícímu  několik jednoduchých matematických parametrů a nejsložitější  funkcí je používání procent. V čem tento test spočívá? 

Základem testu na záchyt Covidového šílenství je Bayesianská pravděpodobnost.   V následujícími odstavci , který nyní   můžete přeskočit přikládáme  její definici. 

https://cs.wikipedia.org/wiki/Bayesovsk%C3%A1_statistika

Bayesovská statistika   je  relativně nové  odvětví  statistiky, která pracuje s podmíněný  pravděpodobnostmi a dovoluje zpřesňovat pravděpodobnost výchozí hypotézy, jak se v průběhu objevují další relevantní skutečnost . Má rozsáhlé využití všude tam, kde se pracuje s nejistými znalostmi: ve financích, managementu ;lékařství, v kriminalistice a také při odhalování spamu-  v každé emailové schránce je pravděpodobně program na odhalení nevyžádané pošty na jeho principu.

Bayesova věta  udává, jak podmíněná pravděpodobnost nějakého& jevu ;souvisí s opačnou podmíněnou pravděpodobností. Poprvé na tuto souvislost upozornil anglický duchovní Thomas Bayes(1702–1761) v posmrtně vydaném článkuAn Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances(1763). Roku 1774 větu znovu objevil francouzský matematik a fyzikPierre-Simon Laplace, nicméně postupně upadla v zapomnění a rozšířila se až v 2. polovině 20. století.[1]

Frekvenční interpretace pravděpodobnosti  se  proto  nazývá klasická či Laplaceova pravděpodobnost, právě podle Pierre-Simona Laplace Zkusme jednoduše vysvětlit principy Bayesovi věty,  abychom si objasnily váš psychický stavu v obdoví současné Coronavirové epidemie.  S její pomocí se  pokusíme vysvětlit význam pozitivity testu pro diagnostiku  přítomnosti  onemocnění Coronavirem.

Cílem Bayesovy věty není zjistit, s jakou pravděpodobností je test u nemocného pacienta positivní.  ale naopak, jaká je pravděpodobnost nemoci u člověka s pozitivitou testu.  To je kardinální otázka,  ale její řešení neodpovídá našim očekáváním a výsledkům , jak jsou nám často předkládány v medicíně. Zjednodušeně se v Bayesově otázce neptáme, s jakou pravděpodobností má kočka čtyři nohy   ale naopak, s jakou pravděpodobností je tvor se čtyřmi nohami, kterého potkáte v noci  kočka.

V tomto okamžiku již vidíme rozdíl ve výsledku. V našem středoevropském prostoru máte jenom několik možností, o které zvíře se může jednat – krysa pes, morče, kočka. Přestavte si soumrak , kdy  zřetelně nerozeznáte   tvar zvířete, jeho velikost a   budete moci pouze spočítat nohy.  V   závislosti na celkovém  množství a počtu druhů  savců,  pak ve vašem okolí  bude pravděpodobnost, že čtyřnohý tvor je kočkou  často malá . A nyní si přestavte, jaká bude  pravděpodobnost,  že čtyřnohé zvíře které potkáte  bude kočkou , pokud se vydáte    na africkou savanu , do jihoamerických pamp a amazonských pralesů.  

 

Chybnou  otázku pro přežíti v přírodě představuje  : Jak  je velká   pravděpodobnost,    že má  kočka 4 nohy neboli (jak velká pravděpodobnost je,   že   člověk,  který onemocněl má positivní test),  protože  správná  odpověď na tuto otázku  je že   pravděpodobnost je velká .

Zásadní otázka pro přežití a možná i poslední otázka , kterou si v životě na safari položíte je opačná - s jakou pravděpodobností je čtyřnohé zvíře , které mi v noci na savaně olizuje nohu je  kočka z reklam a nikoliv všechno co vás může sežrat ( s jakou pravděpodobností člověk s pozitivitou test skutečně onemocněl chorobou).

Správná odpověď na tuto otázku zní : jak kde a kdy- záleží na situaci někdy skoro vůbec ne . 

Život zachraňující otázka kterou je nutné položit při používání testů není :  s jakou pravděpodobností máte v případě onemocnění Coronavirem pozitivitu testu na Coronavir (odpověď na tuto otázku zní– samozřejmě vysokou ) ale odpověď na otázku - s jakou pravděpodobnost má otestovaný dychtivý internetem poučený virolog amatér šanci být nemocný v případě pozitivity testu na Coronavir. ( odpověď na tuto otázku zní– jak kde , kdy ,někdy skoro žádnou).

Matematické řešením nejisté pravděpodobnosti současné situace coronavirové epidemie s opačnou podmíněnou pravděpodobností přináší Bayesův theorem , který nyní uvedeme podrobněji
Ještě jednou si zopakujme,  že pravděpodobnost, že kočka má čtyři nohy   (člověk s Coronavirem má pozitivita testu)  je vysoká ale to není  odpověď na otázku jaká je pravděpodobnost , že  čtyřnohé zvíře je kočka  (pozitivita testu je spojená s onemocněním),  

V naších výpočtech budeme předpokládat že

A : citlivost testu na zjištění choroby -sensitivita testu na Coronavir  je vysoká - 95%

Test odhalí zhruba 9 ( tedy přesně 9,5 ) nemocných z 10 nemocných. V našem případě pohled z vašeho okna potvrdí že má 9 z 10 koček vašich sousedů 4 nohy / u nás v ulici má jedna kočka 3 nohy ( autonehoda)

B: specificita testu na vyloučení  Coronaviru u zdravých  bude také   vysoká - 95 %. 

Specificita testu 95% znamená,   že test správně rozpozná  správně  ve skupině 100  zvířat které nejsou kočkou    95 těchto zvířat správně   a 5  zvířat označí za kočku i když kočkou nejsou  .  

obrázek - specificita testu v běžné praxi - jak správně rozpoznat   ve tmě  všechna čtyřnohá   zvířata  od kočky  ( neboli jak správně odlišit  všechny  zdravé ve skupině zdravých falešně positivních)

Důvodem platby 2000 Kč  za   test  na  Coronavir není   zjistit  pravděpodobnost  choroby ( ta je samozřejmě velká)    v případě pozitivity testu   ale  jakou pravděpodobnost  choroby   má  nemocný  s  positivitu testu na Coronavir . S jakou pravděpodobností   positivní výsledek odeslaný na email nebo mobil do 48 hodin ,  po stání    ve 50 dlouhé řadě se davem  stejně smýšlejících  testo-estrogenů zdůvodňuje karanténu, do které vrhnu všechny své blízké, znemožní školní výuku  vlastních  dětí a zdůvodní ztrátu výdělku. 

V nejlepších laboratořích v USA je u  testování Coronaviru  specificita  90 % a sensitivita 100%  . 

Altamirano J, Govindarajan P, Blomkalns AL, et al. Assessment of Sensitivity and Specificity of Patient-Collected Lower Nasal Specimens for Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 Testing.  JAMA Netw Open.  2020;3(6):e2012005. doi:10.1001/jamanetworkopen.2020.12005

Pokusme se tedy nejdříve namodelovat 4  příklady,    které nastanou při testování v případě rozsáhlého testování s testem na Coronavirus, který má velice dobrou   sensitivitu 95 % a specificitu 95 % což odpovídá současným pozorováním o přesnosti testů. To je ale spíše optimistická domněnka a bohužel výsledky pravděpodobností choroby a pozitivity testu mohou být daleko nižší .

Příklady pravděpodobnosti při různém  rozšíření infekce  

1.Česká republika postižena rozsáhlou epidemií, která bude postihovat například 10% populace ( přiklad na malém vzorku a na celé populaci české republiky )

2.Česká republika bude postižená menšího rozsahu kolem l% populace - uveďme pro příklad 27.9. 2020. kdy bylo provedeno 1325000 testů a bylo potvrzeno 64597 případů Coronaviru! Pokud bychom věřily testům, pak by 65 000 postižených přestavovalo 0.65 % populace z 10 000 000 obyvatel České republiky 

3,Čína by provedla testování ve své zemi s miliardou obyvatel v únoru 2020 , kdy by onemocnění ve Wuchanu prvních 10 nešťastníků

4.Provedeme testování  v    České republika jako v případě 2  ( populace  postižená epidemií  menšího rozsahu kolem l%)

1. Příklad  rozsáhlé epidemie s postižením 10% obyvatelstva

95 % sensitivita a specificita testu

Použijme znalosti a zkušenosti z roku 1995 kdy chřipkovou epidemii bylo postiženo asi 10% populace české republiky. Předpokládejme, že bychom v té době provedli test na chřipku , který byměl stejné vlastnostik  jako test na Coronavirus . Přesnost testu zachytit chorobu u nemocného člověka se nazývá senzitivita a současného testu se předpokládá senzitivita 95%. to znamená že odhalí 95% nakažených. 10 % nakažených znamená, že v naprosté většině 3 generačních rodin kde jsou 4 babičky a dědečkové. 2 rodiče a 3 děti a jedna milenka nebo jeden milenec byl přítomen jeden nemocný. 10 procent postižené populace znamená ,že minimálně 1/3 dětí nechodí do školy,  protože je nemocná. Já tedy podobnou situaci nevidím, ale i tak číslo 10 % populace použijeme v našem výpočtu i když je podle mě neskutečně nadhodnocené. 

 

obrázek pravděpodobnosti nemoci a testu při 10% promoření populace a 95 % sensitivitě a specificitě testu

Při 10% postižení populace v případě z 10000000 ČR obyvatel onemocnění  Coronavirem  jednu desetina to je 1000000 obyvatel . Z tohoto jednoho milionu bude správně rozpoznáno  900 000 nemocných pacientů, který budou mít pozitivní test a 100 000 nemocných bohužel tento test neodhalí. 90% populace bude zdravá , ale protože specificita testu % ( schopnost odlišit zdravé od nemocných ) je pouze 95 % pak 95% z 9 000 000 bude určeno správně jako zdraví pacienti ale 5 % z 9 000 000 vyšetřovaných to je 450 000 pacientů bude označeno jako pozitivní, i když jsou naprosto zdrávi. To znamená , že pouze 950 000 pacientů z celkově 1 350 000 pozitivně testovaných pacientů má skutečnou chorobu a pravděpodobnost mít chorobu a mít pozitivní test   je 67 %. V případě pozitivity testu za 2200 Kč si můžete hodit korunou. Výsledek panna nebo orel je zde stejně užitečný nástroj pro stanovení diagnózy i po  po použití tohoto super, bio,eco,turbo testu - nejpřesnějšího a nejcitlivějšího testu , který je vám prováděn  pravděpodobně dle  doporučení  Lorda Voldemorta. 

2. Případ málo rozšířené epidemie s postižením pouze 1 % obyvatelstva

95 % sensitivita a specificita testu

Co by znamenal přítomnost pozitivity testu 27.9. 2020 kdyby bylo nakaženo zhruba 100 000 občanů české republiky Coronavirem podle masových medií - což představovalo 1% obyvatel České republiky

Pokud by bylo v České republice z 10 000 000 obyvatel skutečně nakažených pouze 100 000 lidí jak se nám v údajích prezentuje, pak  by při vyšetření  celé repub liky bylo označeno 95 000 lidí  pravdivě označeno za nemocné. 5000 testovaných by bylo označené za zdravé i když by byli nemocní tzn. falešně negativní. Specificita testu by se opět aplikovala na zbývající zdravou populaci. V tomto případě ale výrazně větší než nemocných 100 000 pacientů ale zdravých zbývajících 9 900 000. Z těchto zdravých pacientů by 5% bylo falešně pozitivní – tzn.495000 zdravých lidí by bylo označeno positivní ( falešně pozitivní). Výsledkem testování by bylo zjištění pouze 90 000 opravdově nemocných pacientů z celkového množství 590 000 pozitivních testů tzn. Že v případě pozitivity testu máte šanci, že se u vás opozice o tuto chorobu pouze 15%.( každý šestý pacient).  Z ůdajů tedy vyplývá, že pokud máme positivních 65 000 testu při vyšetření 1 milionu vzorků, pak se nemusí jednat o závažné rozšíření nemoci v populaci ale pouhou přítomnost falešně positivních výsledků, zcela v souladu s Bayesovou pravděpodobností. 

obrázek pravděpodobnosti nemoci a testu při 1 % promoření populace a 95 % sensitivitě a specificitě testu
 

V případě nízkého výskytu choroby v populaci je pozitivita testu spojená s nízkou pravděpodobností choroby. V případě pozitivity testu za 2000 Kč máte velmi malou pravděpodobnost přítomnosti choroby. Test Vám v podstatě nic neřekne. 

 3.   Případ   extremně nízké přítomnosti  choroby  v populaci

95 % sensitivita  a specificita  testu

Co by se stalo,  pokud by Čína otestovala celou populaci na začátku epidemie například  prvního záchyt  Coronaviru ve Wuhanu u prvních 10 nemocných s parametry  testu   95 % sensitivity a specificity  

V tomto případě by snad nemělo cenu se nechat vyšetřovat . Mít pozitivitu testu a s pravděpodobnost přítomností choroby 1:10 000 000 by snad 2000 Kč za test neospravedlnilo ani u nejvíce vystrašených lidí.

4. Případ menší  epidemie s postižením pouze 1 % obyvatelstva   a  mírně  horšími vlastnostmi testu vůči případu  č.2.

specificita 90 procent a sensitivita  95 procent

Každý test je spojen s přítomností falešné pozitivity !

Pravděpodobnost testu potvrdit správně diagnosu se zvyšuje úměrně s tím,  jak je nemoc ve vyšetřované populaci zastoupena –  viz Příklad 1. ( 10 procent populace je postiženo chorobou ) Čím je choroba ve vyšetřované populace vzácnější, , pak je pravděpodobnost býti zdrav a přitom označen falešně positivním výsledkem je vyšší viz   Příklad 3 . Čína 
 95 % specificita testu znamená,  že 5 procent výsledku je předem positivní i u zdravých lidí . To znamená že test může  vyjít positivně   minimálně u každého 20 vyšetřovaného i když chorobu nemá.  Pokud bychom udělali 1 000 000 testů na Coronavir v české republice ještě před vznikem epidemie – například  již  v roce 1960 automaticky bychom při specificitě testu 95 procent dostaly 5 procent falešně positivních výsledků. To znamená že v České republice by v té době bylo diagnostikováno 500 000 positivních na přítomnost choroby, která by ještě neexistovala. 

Pokud bychom se tedy ptaly proč je Česká republika nejvíce postiženou v Evropě může odpověď přinést : 

1. Velmi, velmi kvalitní zdravotní péče , kdy je možnost provést test v podstatě v každém maloměstě 
2. Fungující kapitalistické prostředí a konkurence laboratoří a technologický pokrok , které dokáži vyšetřit v neuvěřitelných objemech ohromná množství vzorků 
3. Vlastnictví laboratoří oligarchy kteří jsou schopni ovlivňovat i strategii testování a platby ze zdravotního pojištění
4. Stárnoucí populace, která se bojí smrti a zároveň požaduje život věčný s pomoci testování, neboť testování mylně spojuje se zdravím 
5. Cena testů, která je v podstatě dostupná pro většinu populace
6. Dostupnost internetu, kde se šíří katastrofické scénáře o epidemii, na které jsme americkými filmy připravovány dlouhodobě a mediální vytváření tlaku na testování ( podle principu – testy si nežádáte protože je chcete, ale protože jsou testy nabídnuty tak je chcete)
7. Snaha zúčastněných politiků, lékařů , hygieniku . virologů , biologů konečně vystoupit v televizi a zvýšit si svoji popularitu, nebo doposud málo přitažlivé obory zažívají okamžiky 5 vteřin slávy.
8. Volby u USA , kdy Coronavirová epidemie je zásadní otázka při rozhodování o volbě Trump x Biden. Media přenášející tuto bitvu i k nám a k ní se přidružuje tendence domácích politických stran  trumpfnout své nepřátele navržením jednoho nesmyslnějšího opatření za druhým.

 Příklady  chybného uvažování o významu  testu bez přítomnosti klinické diagnosy  ke stanovení  diagnosy  již mohla vidět  většina čtenářů tohoto článku. 

 Pokud si vzpomínáte, za posledních 30 let proběhly období, kdy každý kdo  přišel s nejasnými příznaky k lékaři pacient měl v různých obdobích například diagnosu: 

 EBV virosy

 CMV virosy

 Chronického únavového syndromu 

 Fibromyalgie 

 Boreliosy

 Yersiniosy

 Chlamydiosy

Tyto diagnosy byly vždy zdůvodněny pozitivitou testu. Co měly tyto  společného ? Většinou byli pacienti v podstatě zdraví. Neměli žádné příznaky závažných onemocnění , často měli podobný psychologický profil. Nebyli spokojení s možností , že by jejich obtíže nedokázal lékař odhalit  během 10 minut. Proto  byly u  těchto pacientů  odebírány najednou desítky testů na jakékoliv choroby  a protože pro většinu těchto    testů  platí, že 5- 10 % testů je falešně positivních testů nebo odhalí abnomální  hodnoty,   pak po odebrání 10 vzorků vždy  byla velká pravděpodobnost ,  že se v jednom testu musela objevit  odchylka nad normu, která byla  interpretována jako důvod obtíží a choroba 

Pro medicinu   po celou dobu existence platí , že pacient stále nedokáže přijmout ,že o lidském těle nevíme stále vše a o mozku vůbec nic ,ale pacient je spokojený, pokud má jakoukoliv nesmyslnou diagnosu, než aby mu lékař řekl, že nevíme co mu je . Vzniká tak   přímá úměra   (abychom se drželi matematiky), že čím více přesvědčivý a méně informovaný  je lékař , tím je jeho pacient spokojenější a lékař populárnější , bohatší a pro svoji neotřesitelnou sebedůvěru i více mediálně známý. Pacient je spokojený i když umírá na neodhalenou chorobu , protože umřít v rukou renomovaného odborníka mu zvyšuje pocit vlastní důležitosti ve srovnání s ostatními sousedy,  kteří si mohou dovolit pouze ˇlevnou, snadno dostupnou a stejně špatnou diagnosu. Vzhledem k tomu, že cílem mediciny je vždy pacientovi dát naději v situacích, kdy žádné řešení léčby nebo diagnosy neexistuje nemůžeme však tento postup zavrhnout. 

Pokud se však stejný princip začne používat stát, na podkladě hlouposti, zlého  úmyslu  sobeckého  prospěchu několika  jednotlivců  podvodu , ideologie  nebo kombinace těchto spouštěčů   pak  je tento   stát  právě těmito principy nakonec zničen. Buďme rádi, že existuje střet civilizací, konkurence myšlenek, která dokáže odhalit tyto chyby  darwinistickým výběrem

Musíme si uvědomit co může vyvolat  přítomnost    existence falešně positivních ale i falešně negativní výsledků  v důsledku nadbytečného  testování a vyvolání hysterie napříč společností

pro jednotlivce

Odložení  operací a zákroků , zhoršení dostupnosti základní péče,  rozpuštění

finanční ztráty pro pacienty označené pozitivitou testu - ztráta zaměstnání omezení cestování >

 psychologické postižení - izolace ze strachu mohu být nakažen nebo mohu někoho nakazit   stigmatizace v případě pozitivity testu 

 nepříjemnosti spojené s testováním  a možnost nakazit se s těmi kteří jsou nemocní a dávají se proto testovat  ve stejné frontě 

 neléčení infekce v případě falešně negativního výsledku

pro společnost 

Přesun  peněz, které si půjčíme  na testování a trasování do kapes někoho jiného 

Zadlužení státu 

Zničení kultury , školstv vzdělanosti . sociálních návyků (chození do práce) 

Zvýšení depresí a s ní spojených agresivních aktů – šílení střelci , alkoholismus. domácí násilí a další atomizace společnosti a vyvolání nenávisti mezi nositeli roušek, vesničany a pražáky, odpírači , turisty do zahraničí, dětmi ,rodiči pracujícími a  důchodci, tlustými a hubenými.

Odlehčení situace v dnešní době nepřinese  historická zkušenost , že podobné situace nejsou výjimečné a trvají i stovky let .Hon na virus pomocí testu připomíná hon na čarodějnice. V okamžiku kdy vznikne úřad na potírání čarodějnic, tak inkvizitoři trvale udržují legendu o existenci čarodějnic při životě. Vždy dochází ke rozšiřování okruhu podezřelých a hledají se nové a nové důkazy pro jejich existenci. Čím více je to nesmyslné, tím více se hledají lépe maskovaní a více zrádní zplozenci podsvětí. Pihy, lepší výnos úrody a všechny dostatečně rozšířené ale nevinné příznaky jako důkaz nadpřirozených sil pak nakonec mohou být použity jako důkaz proti komukoliv. Pokrokem vůči minulým staletím je zkracování těchto období ,ale to je bohužel kompenzováno zvyšující se frekvencí těchto davových orgií hlouposti . Přelom 50 let s honem na nepřátelé komunismu, ( Rudolf Slánský , příslušníci protistátního centra nebo … by vám to potvrdili ) trval v Československu pouze několik let. V době internetu jsme rychlejší  i když se stejnými důsledky. Během posledních 20 let objevily hon na ozonovou díru , globální oteplení, rasovou nesnášenlivost, lživou propagandu - fake news, homofobii, doby ledovou , CO2, jaderné zdroje energie. islám. , bělošskou nadřazenost, komunismus , Čínu a jak vidíte, že tyto hony na čarodějnice jsou omezeny již jen na několik měsíců až let, ale úřady které na jejich potírání vznikly zatím nevymizely a pravděpodobně asi nevymizí a škody které vyvolávají mají stejné důsledky jako ve středověku.

 Rovnici psychické stability která popisuje váš současný stav tedy máme za sebou. Jaké jsou tedy výsledky Bayesovi statistiky pro popsání vašeho zdravotního stavu?
1 . V případě , že po výpočtu pravděpodobnosti přítomnosti choroby v případě positivity testu se vám zdá , že pravděpodobnost může být velice nízká a že testování na přítomnost coronaviru ve zdravé populaci je zbytečné, pak vás ubezpečuji ,že jste naprosto jasný blázen, protože všichni odborníci , lékaři , politici , media vás ubezpečují o opaku
 2 .V případě , že po výpočtu pravděpodobnost přítomnosti choroby v případě positivity testu se vám zdá , že pravděpodobnost může být velice nízká a že testování na přítomnost coronaviru ve zdravé populaci je zbytečné pak vás skutečnost při uvědomění tragické situace selhání všech úrovní řízení nejen českého státu přivede k šílenství definitivně.

Souhrn článku :

Pozitivita testu neznamená chorobu . Neptejte se, zda jste positivní , ale s jakou pravděpodobností je pozitivita testu spojená s přítomnosti choroby . Zjistěte si jaká je kvalita testu , kterým jste vyšetřen (sensitivita a specificita ), protože parametry   testů se často u jednotlivých výrobců parametrech výrazně liší. Na výpočet pravděpodobnost choroby a pozitivity testu vám musí někdo sdělit jaká je přítomnost choroby v populaci,  která se však nedá zjistit pouze testováním pomocí jednoho testu. Přítomnost pozitivity testu v době honu na čarodějnice neprokazovala  že čarodějnice existují a  i když z vlastní zkušenosti některé čarodějnice ve svém okolí znám na jejich odhalení nemusím používat testování. Poslední otázkou kterou vám položím a na  na  kterou si prosím odpovězte bude znít.  Jak vůbec naši předci dokázali přijít existencí  epidemií, když první epidemie byly popsány v době, kdy jsme žádné laboratorní ani  zobrazovací testy neměly ? Po přečtení tohoto článku vás vítám mezi blázny.