Jakkoliv se covid-19 objevil již koncem loňského roku, stále bojujeme proti nepříteli, jehož povahu neznáme. Data o nakažených, uzdravených či mrtvých sledujeme s denní pravidelností, což ale paradoxně neznamená, že víme, jaká část populace byla nakažena či jaká je smrtnost viru. V této chvíli - stejně jako v blízké budoucnosti - jsme schopni testovat jen velice malou část obyvatelstva. Doposud jsme se tedy (z mnoha dobrých důvodů) soustřeďovali na testování těch, u nichž se projevily významné příznaky nemoci.
To ale znamená, že nevíme, kolik lidí prošlo nemocí bez příznaků, případně s mírnými příznaky, a získali tak imunitu. Známe sice dobře počet mrtvých, ale nemáme-li žádná relevantní data o počtu všech nakažených, můžeme o smrtnosti viru jen spekulovat. Chceme-li znát smrtnost viru, máme jen jednu možnost: reprezentativní testování na náhodném vzorku české populace.
Naivní počty
V této chvíli máme k dispozici dva základní druhy testů. PCR test, který analyzuje stěr z hrdla na přítomnost viru. Ten dokáže určit, je-li testovaná osoba infikována, a má tak svou nezastupitelnou roli v první fázi průběhu infekce. Naopak krevní testy na protilátky jsou velmi užitečné ve chvíli, kdy zareaguje imunitní systém napadeného, tedy asi po dvou týdnech od nakažení.
Je zřejmé, že oba testy se doplňují: PCR test používáme k identifikaci momentálně nakažených a na základě jeho výsledku se rozhodujeme o průběhu léčby a případném umístění do karantény. Testy na protilátky nám naopak dávají podrobnou informaci o tom, jak je vir rozšířen v populaci a jaká její část je imunní.
Na základě této informace jsme též schopni určit přesnou smrtnost viru v našich podmínkách. Pokud chceme uvažovat o pojmech, jako je "stádní imunita" či "kontrolované šíření viru", musíme oba tyto údaje - tedy počet imunních osob v populaci a smrtnost viru - bezpodmínečně znát.
Asi není těžké nahlédnout skutečnost, že lidské tělo je komplikovaný organismus, a navíc se člověk od člověka liší. Není proto principiálně možné vyvinout test, který by byl stoprocentně spolehlivý. I velmi dobré testy budou pozitivní pro malé množství zdravých osob či negativní pro nemocné. V prvním případě mluvíme o "specifitě" testu, v tom druhém o jeho "senzitivitě".
V momentální situaci nás zajímá zejména specifita, která je důležitější, než je na první pohled zjevné. Představme si test s 90procentní specifitou - jinými slovy takový, který jednoho z deseti zdravých označí za nakaženého. Představme si, že nám v takové situaci vyjde test pozitivní pro 12 procent vzorku. Kolik lidí je v takovém případě doopravdy nemocných? Odpověď je přibližně dvě procenta - protože, malinko zjednodušeně, zbylých 10 procent s pozitivním výsledkem jsou přesně ti, kteří nakaženi nejsou.
Takže test, který je v jistém smyslu na 90 procent "spolehlivý", nás dovedl k tomu, že naivní interpretace dat nadhodnocuje počet nakažených šestinásobně (z čehož plyne, že jsme také vypočítali šestinásobně nižší smrtnost). To je samozřejmě obrovský rozdíl. Z tohoto důvodu je nutno zacházet s veškerými daty v dosavadních studiích s velkou opatrností.
Naštěstí dokážou statistici získat smysluplné údaje i z nepřesných testů. Ovšem pouze v případě, že znají jejich vlastnosti. Jakákoliv nejistota o přesnosti testů vede k ještě větší nejistotě o závěrech studií. Kdyby byla specifita testu 95 procent, pak ze skupiny s 12 procenty pozitivně testovaných by bylo doopravdy nakaženo jen sedm procent osob - pětiprocentní změna specifity testu tedy více než ztrojnásobila počet nakažených!
Z těchto důvodů je velmi důležité, aby byl každý test použitý pro statistické účely sám intenzivně zkoumán, než bude použit v reálné studii. To znamená, že musí být nejprve vyzkoušen na mnoha známých vzorcích - například na starých odběrech krve pořízených před vypuknutím pandemie, u kterých víme, že neobsahují žádné protilátky proti covid-19.
Pouze tak budeme schopni stanovit specifitu daného testu. A pouze tak potom budeme schopni přesně interpretovat jeho výsledky. Celý tento proces musí proběhnout spolehlivě, důvěryhodně a především transparentně - aby vědci a široká veřejnost mohli sami interpretovat a chápat výsledky testování.
Falešný pocit bezpečí
Test, jehož chybovost není jasně stanovena, neplýtvá jen naším časem a penězi, ale může nám nakonec svými zkreslenými výsledky poskytnout i zcela falešný pocit bezpečí. To by nakonec mohlo vést až ke katastrofickým chybám v rozhodování, jaká opatření přijmout.
Pouze rozsáhlé testování populace prověřenými testy nám může poskytnout opravdu kvalitní informace a podklady pro volbu, zda plošnou restrikci uvolňovat, či nikoli. Bude-li testování populace spolehlivé, umožní nám kvalifikované rozhodování. Bude-li ovšem vykazovat výše popsané chyby, budeme stále v situaci onoho slepého doktora, který pacienta léčí bez jakékoliv informace o něm. V jistém smyslu na tom budeme ještě hůř než on, protože na rozdíl od něj budeme žít ve falešné iluzi, že jsme se z testu něco opravdu dozvěděli.
Celkový design testování je naprosto klíčový, nejde jen o jakýsi detail. Na tom, zdali se nám podaří statistické detaily testování přesně popsat a vzít je v úvahu, závisí tisíce životů.
Autor, ekonom, působí jako výzkumník na CERGE-EI - společném pracovišti Akademie věd a Univerzity Karlovy.
