SMENTIAMO le false affermazioni del mainstream sull'efficacia diagnostica dei tamponi antigenici utilizzati da molti lavoratori per il #greenpass
Il mainstream del pensiero unico dopo la “vittoria sottobanco” (diciamolo), per la definitiva eliminazione e condanna dei tamponi rapidi salivari come strumento diagnostico negli ambienti e luoghi di lavoro (tema sparito pure dai radar della politica di opposizione)…
…Ora si sta muovendo, nel gettare fango e portare pressioni al governo tramite il CTS, diffondendo affermazioni errate sul rischio che i tamponi antigenici diano un elevato numero di falsi negativi.
Attualmente in Italia vengono processati in media circa 370mila tamponi antigenici al giorno: nella settimana scorsa, da domenica 7 a sabato 13 novembre, sono stati processati 2,6milioni di tamponi con una media settimanale di positività dello 0.17% (fonte). Tutti questi sono prettamente individui che non hanno il #greenpass per accedere ai luoghi di lavoro o ad altri a loro vietati.
Incolpare a prescindere questa fascia di popolazione, per l’aumento dei contagi, quando chi ha il #greenpass da vaccino non fa tamponi da mesi.. capite bene che è una cagata pazzesca! Come la corazzata Potëmkin direbbe il buon ragionier Ugo Fantozzi.
Il fine è chiaro a tutti: la campagna denigratoria ha l’obiettivo di rendere inutili i tamponi antigenici a fini del #greenpass.
A tal proposito per smentire tali errate considerazioni dei professionisti dell’informazione, sull’efficacia di tale strumento diagnostico, riportiamo delle considerazioni del Prof. Dott. Marco Cosentino dove in un suo post dell’anno scorso e in uno più recente purtroppo bannato da Meta (Facebook), ma presente su Telegram affermava e afferma:
[…] Secondo le migliori evidenze oggi disponibili (fonte), i tamponi per SARS-CoV-2 hanno una sensibilità del 70% e una specificità del 98% (non prenderemo qui in considerazione la tecnica di esecuzione, ipotizziamo pure che siano tutti eseguiti in maniera eccellente).
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NOTA 1:
* Sensibilità: proporzione dei soggetti realmente malati e positivi al test (veri positivi) rispetto all'intera popolazione dei malati - https://it.wikipedia.org/wiki/Sensibilit%C3%A0_(statistica)
* Specificità: probabilità di un risultato negativo in soggetti sicuramente sani, si esprime come il rapporto fra i veri negativi e il totale dei sani (fonte).
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Quel che tuttavia ci dice la reale utilità diagnostica di un test sono il valore predittivo positivo (positive predictive value, PPV) e il valore predittivo negativo (negative predictive value, NPV).
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NOTA 2:
PPV: quota di soggetti veri positivi sul totale dei positivi (veri e falsi positivi), ovvero probabilità che un individuo abbia la condizione ricercata quando il test è positivo.
NPV: quota di soggetti veri negativi sul totale dei negativi (veri e falsi negativi), ovvero probabilità che un individuo NON abbia la condizione ricercata quando il test è negativo (fonte).
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Il valore predittivo di un qualsiasi test dipende dalla diffusione della condizione ricercata nella popolazione testata. Questo aspetto sfugge ai più, e anche molti, troppi medici non si rendono conto delle sue implicazioni.
Vediamo quali sono il PPV e il NPV per il tampone SARS-CoV-2 nel nostro paese, dove il recente studio sierologico ISTAT ha stimato in circa il 2,5% della popolazione la circolazione del virus (non è preciso e corretto come approccio, ma prendiamo questo valore come provvisorio riferimento). I calcoli matematici non sono immediati, ma sul web esistono calcolatori che semplificano il lavoro (ad es.: link)
Esempio1: Inserendo i valori di sensibilità (70%), specificità (98%) e diffusione del virus (2,5%) otteniamo:
* PPV = 47.3% (18.4% to 78.1%)
* NPV = 99.2% (98.9% to 99.4%)
(tra parentesi l'intervallo di confidenza al 95%, per chi sa cos'è).
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NOTA 3: nelle varie simulazioni i risultati possono variare di qualche unità a seconda dell'approssimazione dei numeri inseriti, ma gli ordini di grandezza rimangono i medesimi)
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Questo significa che:
un tampone con risultato negativo è al 99% un vero negativo,
un tampone con risultato positivo ha in media una probabilità su due di aver identificato un vero positivo (47.3% dal calcolo); come lanciare una monetina.
Tutto inutile dunque? I tamponi sono da gettare nel cestino? Ovviamente NO.
Esempio2: Come cambiano quei valori se ipotizziamo ad esempio una popolazione in cui il virus circoli nel 25% dei soggetti, ovvero 10 volte tanto la circolazione nella popolazione generale nel nostro paese? Ecco i risultati:
* PPV = 91.1% (74.6% to 97.9%)
* NPV = 90.7% (87.9% to 93.0%)
Ovvero, un tampone positivo identifica un vero positivo con probabilità media di oltre il 90%, mentre un tampone negativo comporta comunque circa una possibilità su dieci che la persona abbia contratto il virus.
I calcoli riportati negli esempi precedenti, possono essere ripetuti anche con valori di efficienza dei tamponi non ottimali: altre persone più o meno in buona fede citano studi che riportano sensibilità e talora specificità inferiori rispetto a quelle dichiarate quando alcuni di questi strumenti si verificano sul campo.
Ma NON cambia nulla! Le conseguenze sono per l'identificazione dei positivi, se uno ha un risultato negativo questo è altissimamente probabile, ai limiti della certezza.
E siccome chi fa i tamponi di regola ne fa diversi consecutivamente, a ogni ripetizione aumenta la certezza, fino a diventare un 99,999% con 9 periodico.
Quel che da sempre i tamponi sbagliano è la positività: sugli asintomatici (ovvero sulle persone apparentemente sane) i tamponi sono spessissimo falsi positivi, come le ovvie conseguenze per la statistiche e per l'isolamento in quarantena di persone del tutto sane.
Nell'impianto del lasciapassare sanitario #greenpass, la categoria in assoluto meno a rischio di essere contagiosa è quella di coloro che si sottopongono abitualmente a tampone. Almeno questo è fuori discussione.