新冠肺炎疫情發展至今，全球遍地開花，且變異株持續發展，只要稍不留意，便會讓疫情一波未平一波又起。用「星星之火足以燎原」來比喻眼前現況，一點也不為過。而提升篩檢率，以掌握疫源與黑數，以利全面防堵，是各界防疫之共識。除可至醫院進行檢驗外，目前亦有居家快篩之選項，雖試劑仍存在誤判機率，但準確度仍有一定水平，自行居家檢驗可減少群聚風險，還可發揮降低醫療機構能量負載之作用，不失為當前自行初步篩檢的良好方案 目前新冠病毒的檢驗方法有三種，分別是抗原檢測、抗體檢測及PCR核酸檢測。全球實驗室診斷主要以PCR核酸檢測為主，以下即提供各檢驗資訊 ➤抗原檢測(居家快篩) 目前各大篩檢站所使用的即為抗原快篩，能在10-20分鐘內，是從呼吸道中採集檢體，檢驗是否含有病毒的抗原 ◉優點：檢驗時間短，可快速獲得結果 ◉缺點：準確率較PCR檢測低，未發病者可能不容易被發現，可能出現偽陽性、偽陰性等情況 ➤抗體檢測(快篩試劑) 透過血液偵測血清內的抗體，檢測時間比較短，適用於感染14天以上者，可判斷是否曾經感染過，但潛伏期、感染前期測不到，無法即時做感染管制，且無法判斷是曾經感染還是正在感染，適合用於事後疫調，以釐清感染範圍，或判定感染者是否具抵抗力等用途。主要以檢疫場所施行為主 ◉優點：藉以找出曾感染或接受疫苗注射者，以推測體內是否具有抗體 ◉缺點：需在感染後期才能驗出，也可能會有偽陰性情況產生 ➤PCR核酸檢測(Reverse transcriptase polymerase chain reaction，簡稱 RT-PCR) 為當前全球作為診斷染疫與否的檢測標準，可檢測出檢體中是否含有新冠病毒的遺傳物質 ◉優點：準確度高，病毒量低也可檢驗出 ◉缺點：耗時、成本高，且需要在生物安全第二級以上的實驗室，並透過專業設備及人員執行 中央流行疫情指揮中心宣布採用抗原快篩試劑，民眾能自行購買後居家自行檢測。目前核准的抗原快篩試劑廠牌其準確度高達80%~95%。雖然準確度較PCR略低，但以基礎防疫檢測已足夠，一旦出現陽性經通報，醫院將進行更精密專業的檢測與處理。而抗原快篩原理是以單株抗體偵測病毒蛋白，僅需15-20分鐘即可快速偵測病毒 以下即彙整出「居家快篩5要點」，積極防疫不心急，共同守護顧家園！ ❶落實前置作業 測試前務必洗淨雙手，再用酒精消毒，將檢測套組所有內容分別攤開在桌上。並確實檢查試劑的有效期限。事先備妥計時器，以掌握在最佳時間進行檢測結果判讀，需超過15分鐘但短於30分鐘內為準，過猶不及皆視為無效 ❷詳細閱讀說明 使用居家快篩試劑前，務必詳閱使用說明書，並依步驟說明正確進行採檢及操作，以利提升檢測準確度。若有不了解，也可配合官方教學影片進行操作 ❸採陰持續戒備 採檢後若依照說明書示例，判斷採檢結果是「陰性」，試劑會顯示1條線，僅代表採檢當下收集的檢體沒有偵測到病毒，但不能代表完全安全無虞。務必將用過的家用快篩試劑及試劑棒用塑膠袋密封好，以一般垃圾處理 ❹採陽主動呈報 若採檢結果為「陽性」，試劑會顯示2條線，即表示可能染疫或出現誤判，當下不需驚慌，冷靜觀察身體情況，並將快篩試劑及試劑棒用塑膠袋密封好，主動連繫當地衛生局或撥打1922防疫專線，依照指示進行後續安排 ❺檢後謹慎行事 快篩結果呈陰性者 應持續遵循疾病管制署防疫規範，做好個人防護，維持謹慎健康管理及體況觀察 快篩結果呈陽性者 主動聯繫當地衛生局或撥打1922防疫專線，聽從專業人員指示，若前往採檢院所，務必戴好口罩，切勿搭乘大眾運輸，並將使用過的居家快篩試劑及試劑棒用塑膠袋密封包好，交付給採檢院所人員，依防疫人員指示進行後續事宜 #快篩停看聽 ⚠️若已明顯出現COVID-19相關症狀，就不宜再使用COVID-19家用快篩試劑，此時應儘速聯繫相關防疫單位，佩戴醫用口罩並前往指定醫療院所就醫，切勿搭乘大眾運輸工具前往 ⚠️居家快篩試劑屬於醫療器材，需在合法藥局、藥妝店、醫材行或指定通路購買。食藥署規定，居家快篩試劑並未准許於網路上販售，不管是正品或仿冒品，依法可開罰3萬元以上，100萬元以下之罰鍰 ⚠️快篩高誤判機率者有二，1是無症狀感染者，其敏感度只有40~60%；2是Ct值太高也不易快篩出來，每家廠商的快篩數據不同，大部分是「Ct值大於30」不利使用抗原快篩 Ct值英文全名為「cycle threshold（CT）value」，中文又可稱為「循環數閥值」，這是新冠肺炎病毒基因在實驗室中，透過病毒核酸檢測（PCR）之後所測出來的數值。長庚大學新興病毒感染研究中心主任施信如指出，新冠病毒非常微小，僅約流感病毒的10分之1，想要監測病毒RNA的濃度，就必須透過PCR多次複製特定基因，放大觀測。每將病毒放大1次就是1單位的Ct值，也就是2的次方倍（以Ct值18為例，就是指2的18次方）。如果確診者體內病毒RNA濃度很高，進行PCR檢測時，只要複製幾次就能觀測到病毒，此時Ct值數值相對較低，顯示傳染力較高。相較之下，許多確診者感染時間較久，體內病毒濃度相當低，在做PCR檢測時，就必須重複複製好多次，才能觀測到病毒RNA濃度，這個時候Ct值數值就較高了，卻也代表傳染力低 #凱鈞話重點 #居家快篩5要點

空氣槍的失誤，很自責，很抱歉，因為我個人的行為，導致輸了關鍵的一場比賽，我欠所有紅隊的隊友們一個道歉，我欠老大江宏傑一個道歉，我更是對不起所有的觀眾朋友們。對不起，大家的指教跟留言我都虛心接受。 這是我第一次接觸空氣槍靜態類型的項目，我才知道真正專業的選手們，比賽前是不會做任何暖身，甚至連咖啡都不會喝，要求的就是一種平靜、穩定的技術。 第五局第四發後，我知道分數追回來了，我好緊張，我真的好緊張，當場上只有我一個人，無法跟誰講話鼓勵，想到最快可以排除壓力的方式，就是⋯伏地挺身，希望能讓我短時間轉移目標，讓身體熱一點，最後拿起槍來，依照原本的步驟，瞄準、射擊！不對！天啊！怎麼射不出去，在混亂中調好射擊，但時間早已流逝不等你，判定攻擊無效。 事實證明，我錯了，畢竟這是個靜態穩定的項目，不是要拚速度爆發力的，這一錯，我將永遠記得。 最後還是要說聲抱歉，謝謝給我建議支持我的所有人，我會檢討改進，謝謝你們❤️ #全明星運動會 #為團隊而戰 #gored

[#沈旭暉] 連日分享了不少朋友對修訂《逃犯條例》引起群眾運動的大數據研究，反映近年數據民間化、學術多樣化，本來的小圈子研究氛圍開始慢慢改變，同時亦改變了新一代面對問題及決策方式。 根據傳統決策統計學模型，要決定一個行為（無論是改變版面的按鈕、或是行動升級）有效還是無效，往往是透過A/B測試(A/B Testing)來處理。所謂的A/B 測試，就是透過隨機將實驗者導入兩個不同的設計環境A 和B (多數A是原來的設計，B是加入了新行為的設計)，然後比較他們面對設計環境的不同反應，從而了解新設計是否有效改變實驗者的行為。這樣的思考模式被上一代社會科學研究視為金科玉律，因此不論是做民調研究，或是考慮政策選項，整個研究的設計，都在於尋找足夠的數據，處理好整套統計模型後，然後比較得出p-value跟alpha，p-value小於alpha，就代表這行為是統計學上有意義的。然後，負責決策的人會認為因為結果在統計學上有意義，放大這個行為在整個設計上有(或無)實際意義，從而決定某些行為是有用，還是無用。 然而，我們可以想像一個情況︰假如不斷延長參與實驗人數，或不斷重覆實驗次數，會得出甚麼樣的結果？可以合理預期，由於人數增加，可能得出截然不同的統計數據；因為次數增加，則可能得出一組不同實驗時期衍生的統計數據。這些「新數據」會得出不同p-value，甚至會有p-value大於alpha的情況，屆時我們就要問一個很重要的問題︰那當初研究設計定下的取本數、或研究執行時數，有沒有問題？不少研究指出，假如A/B testing甚至A/A testing的觀察數很大，次數或時數很長，做出錯誤決定的機率(Type I error)可達3成以上。 帶來這個統計學思考，只是為了指出研究設計不同，決策環境差異，甚至如何定義「一個事件」，足以影響我們決定哪些行為是「有用」，哪些行為是「沒有用」。正如史丹福大學學者Ramesh Johari指出，以往的決策環境是「預先設計」，即我們會知道整個「實驗」的前設、執行方法、期望的參與人數等，而這個實驗是一個社會事件。但現實生活是，我們不可能預期所有事情都如上天安排美好，可以完美執行預先設定的實驗環境；改變行為、引進新設定的成本甚高，因此要中止實驗，以轉換行為及設定，先要理解轉換本身有沒有真正的意義。否則假如轉換後，我們可能要面對高達3成的Type I error，那為甚麼要轉換新策略？ 套用此刻香港，運動一句常見口號是「Be Water」，既是借用武者李小龍的名言，也是勸導示威者要「流動」。從數據及決策研究而言，Be Water的意義，在於同時肯定不同示威之間的獨立性及連貫性，因此維持「和理非」還是變陣「勇武」，「勇武」升級還是不升級的決定，示威者跟「冷氣軍師」所面對的情景根本不同。「冷氣軍師」面對的，是以整場《逃犯條例》修訂風波終局，作為單一社會事件去思考，從而去判定「和理非」與「勇武」、或是「勇武」升級，更能促成達至「五大訴求 缺一不可」的終局，因此對於他們來說，「民意逆轉」是判斷行為有效與否的準則之一。而「衡量」民意逆轉，就是以一個單一A/B testing的方面，思考「勇武」行為對民意的影響。 但對前線示威者而言，《逃犯條例》修訂風波自打響了「勇武」第一次後，他們在每一次示威，都要問相同問題︰維持既定策略還是改變策略，更有效得到成果？思考及衡量標準既是「每次示威」計算，也是與之前的示威所得出的「結果」合流。因此，除非出現很大的期望落差，例如「佔領機場」及「堵塞港鐵」，否則維持既定策略的「見步行步」方針，不一定是「錯誤決定」，這就是continuous A/B testing。而正如上週另一文章談及，新世代特別擅長這種決策模式，和生長在android世代、習慣一切皆可以輕易變改，關係密不可分。 特別是當民意真的如流水，示威者感受到民意變化為常態，單一的下跌不足以影響整個民意大局，維持既定策略的最大好處 – 減少改變策略的成本，就成為合理化決策的另一個主要因素。而假如「冷氣軍師」跟前線示威者的決策環境已存有如此大的差異，從而得出對運動方向及策略得出不同思考及結論，連走上前線直接面對示威者勇氣也沒有的溝通平台，如何得出運動真相，更是另一回事了。 信報財經新聞2019年8月23日 https://simonshen.blog/2019/08/23/甚麼是continuous-a-b-testing？︰「be-water」的真正哲學/ #bewater #continuousabtesting #bigdata #philosophy #hk