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LH - = 0,01/0,995 = 0,01. Diese Zahlen besagen: Die Wahrscheinlichkeit, dass eine infizier-
te Person einen positiven (bzw. negativen) Befund erhält, ist 198-mal (bzw. 0,01-mal) so
hoch wie die Wahrscheinlichkeit bei einer nichtinfizierten Person. In Abhängigkeit von
der Prävalenz ergeben sich mit
7
Formel (14.5) und
7
Formel (14.6) folgende Vorhersa-
gewerte:
Population
Prävalenz
Vorhersagewert
Positiver
Negativer
Ohne Risiko
0,00001
0,00198
1,00000
(Rechenbeispiel)
0,0001
0,01942
1,00000
Homosexuelle Männer
0,001
0,16541
0,99999
Drogenabhängige
0,01
0,66667
0,99990
(Rechenbeispiel)
0,1
0,95652
0,99888
Die Anwendung eines diagnostischen Tests kann in der Praxis zu Problemen führen,
wenn die Zugehörigkeit zu einer Risikogruppe und damit die Prävalenz nicht bekannt
sind. Problematisch ist dies vor allem bei Screening-Untersuchungen, bei denen die
Prävalenz in der Regel sehr niedrig ist. Bei besonderen Risikogruppen oder in Spe-
zialkliniken sind dagegen die Prävalenz und damit auch die Aussagekraft des Tests
höher. In jedem Fall ist ein positiver Befund lediglich als Hinweis zu werten, dass die
Krankheit vorliegen könnte. Um eine sichere Diagnose zu stellen, bedarf es weiterer
Untersuchungen.
Leider sind sich viele Anwender darüber nicht im Klaren und interpretieren ein
positives Testergebnis intuitiv so, als seien Zweifel an der Erkrankung eines Patienten
quasi ausgeschlossen. Sie folgern naiv, dass - wenn mit 99%-iger Wahrscheinlichkeit
aus der Bedingung »Krankheit vorhanden« die Aussage »Testergebnis positiv« folgt
- auch der Umkehrschluss gilt: dass also aus einem positiven Ergebnis mit 99%-iger
Sicherheit auf die Krankheit geschlossen werden kann. Dabei unterliegen sie jedoch
einer kognitiven Täuschung - sei es aufgrund von Selbstüberschätzung, Bequemlich-
keit oder einfach nur wegen mangelnder Erfahrung im Umgang mit Wahrscheinlich-
keiten (vgl. Dubben u. Beck-Bornholdt 2006 sowie Gigerenzer 2009; 7 Anhang ). Um
ein Testergebnis zu beurteilen, bedarf es jedoch weniger Intuition als vielmehr fachli-
cher Fähigkeiten und solider Statistikkenntnisse.
!
Cave
In einigen Publikationen taucht in Zusammenhang mit diagnostischen
Tests der Begriff »accuracy« auf. Dies bezeichnet die Wahrscheinlichkeit,
dass eine beliebige Person, die sich dem Test unterzieht, einen korrekten
Befund erhält. Allerdings ist dieses Maß für praktische Anwendungen
wenig geeignet, da es von der Prävalenz abhängt und keine Information
bezüglich der beiden Vorhersagewerte beinhaltet.
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