Die Begriffe Sensitivität, Spezifität, positiver und negativer prädiktiver Wert stellen die statistischen Gütekriterien diagnostischer Tests dar. Ihre Bedeutung und Interpretation sollte man nicht nur im schriftlichen Examen beherrschen. Möchte man als Arzt anhand von Testergebnissen (verantwortungsvolle) Behandlungsentscheidungen treffen, führt an diesen Kennwerten kein Weg vorbei. Inzidenzrate und Vortestwahrscheinlichkeit sind weitere Parameter, die Sie kennen sollten. In diesem Beitrag erhalten Sie einen Überblick über die verschiedenen statistischen Gütekriterien und deren Interpretation.
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diagnostischer Test

Bild: “Malaria rapid diagnostic test.” von Nicole Schiegg/USAID. Lizenz: Gemeinfrei


Der diagnostische Test

Ein diagnostischer Test überprüft in der Medizin, ob eine Krankheit oder ein bestimmtes Merkmal vorliegen. Beispiele sind z.B. Test auf Stoffwechselerkrankungen beim Neugeborenenscreening, der HIV-Test oder auch ein banaler Schwangerschaftstest. Ganz allgemein kann man einen Suchtest (Screeningtest) von einem Bestätigungstest unterscheiden. Ersterer soll möglichst alle Erkrankten erfassen (hohe Sensitivität), dadurch kommt es aber auch häufiger zu falsch-positiven Testergebnissen.

Der Bestätigungstest wird oft einem Screeningtest nachgeschaltet – hier soll das Ergebnis des Screeningtests gesichert werden. Das bedeutet, dass nur diejenigen als krank klassifiziert werden sollen, die es tatsächlich auch sind (hohe Spezifität). Was genau bedeuten nun die einzelnen Begriffe?

Fersenblutentnahme auf eine Filterpapierkarte für das Neugeborenenscreening

Bild: “Fersenblutentnahme für das Neugeborenenscreening. Der erste diagnostische Test, den in Deutschland alle Babys am 3. Lebenstag zur U2 Untersuchung erhalten (sollen).” von U.S. Air Force photo/Staff Sgt Eric T. ShelerUSAF Photographic Archives. Lizenz: Gemeinfrei

Statistische Gütekriterien diagnostischer Tests

Sensitivität und Spezifität

Die Sensitivität (engl.: sensitivity) eines diagnostischen Verfahrens gibt uns Auskunft darüber, welcher Prozentsatz von Erkrankten durch das Testverfahren tatsächlich als krank erkannt wird. Die Sensitivität beschreibt also die „richtig-positiv-Ergebnisse“. Beispielsweise hat der Ebola Schnelltest (ReEBOV-Test) der Firma Corgenix (USA) eine Sensitivität von beinahe 100 % – ein an Ebola erkrankter Patient wird mit diesem Test also in allen Fällen richtig diagnostiziert.

Sensitivität

Bild: “Sensitivität” von Nichtich, MartinGarbe. Lizenz: Gemeinfrei

Bild: Ein Test soll kranke und gesunde Menschen voneinander unterscheiden. Jeder Mensch wird durch einen Punkt dargestellt, der links (krank) bzw. rechts (gesund) der schwarzen Linie liegt. Die Punkte im Oval sind die von dem Test als krank klassifizierten Menschen.

Spezifität gibt die Wahrscheinlichkeit dafür an, mit der ein medizinisches Testverfahren für eine bestimmte Krankheit erkennt, dass eine gesunde Person auch tatsächlich gesund ist. Bei einer Spezifität von 92 % erkennt unser Ebola Schnelltest von 100 gesunden Patienten im Schnitt auch 92 als Gesund („richtig-negativ-Rate“). Acht gesunde Personen werden demnach fälschlicherweise mit Ebola diagnostiziert, obwohl sie gesund sind und müssen unter Umständen Quarantäne-Maßnahmen über sich ergehen lassen.

Spezifität

Bild: “Spezifität” von Nichtich, MartinGarbe. Lizenz: Gemeinfrei

Positiver Prädiktiver Wert

Der positive prädiktive Wert (Positiver Vorhersagewert, engl.: positive predictive value) gibt die Wahrscheinlichkeit an, wie viele Personen, bei denen ein medizinischer Test positiv ausgefallen ist, auch tatsächlich erkrankt sind (richtig=positiv). Der positive prädiktive Wert ist auch abhängig von der Prävalenz einer Erkrankung in der Bevölkerung. Bei einer häufigen Krankheit ist die Wahrscheinlichkeit, tatsächlich betroffen zu sein, um einiges höher als bei sehr seltenen Erkrankungen und einem positiven Wert.

Negativer Prädiktiver Wert

Der negative prädiktive Wert (Negativer Vorhersagewert, engl.: negative predictive value) gibt an, wie viele Personen, bei denen ein medizinischer Test negativ ausgefallen ist, auch tatsächlich gesund sind. Auch er hängt von der Prävalenz einer Erkrankung in der Bevölkerung ab.

Prävalenz

Die Prävalenz ist eine epidemiologische Kennzahl für die Krankheitshäufigkeit. Sie gibt an, wie viele Menschen in einem definierten Zeitraum an einer bestimmten Krankheit leiden. Die Zahl bezieht sich dabei auf eine Stichprobe, die auf die Bevölkerungszahl oder aber auf tatsächliche Zahlen generalisiert hochgerechnet wird.

Während über meldepflichtige Krankheiten relativ genaue Daten vorliegen, können andere anhand von Stichproben nur repräsentativ „hochgerechnet“ werden. Die Prävalenz beschreibt also einen momentanen Zustand: Wie viele Menschen leiden im Jahr 2015 beispielsweise an AIDS, ganz egal, wann sie daran erkrankt sind.

Die Vierfeldertafel

Die Vierfeldertafel vereint die gerade erklärten Testgütekriterien in einem Modell und läuft Ihnen als Medizinstudent immer wieder einmal über den Weg. In der Allgemein- und Sozialmedizin, genau wie im Hammerexamen, kann man durchaus einmal in die Situation geraten, den positiven prädiktiven Wert oder die Sensitivität zu berechnen.

Macht man sich die Bedeutung der Kennwerte noch einmal klar, ist die Berechnung eigentlich ganz einfach. Hat man Werte für die Gütekriterien für bestimmte Tests gegeben, kann man sich die Verhältnisse der Parameter anhand von Zahlenbeispielen noch einmal anschaulich darstellen.

Test Positiv Test Negativ Testergebnisse Gesamt  Berechnung
Krank  a (richtig positiv)  b (falsch negativ)  a + b (alle Kranken) Sensitivität = a / (a + b)
Gesund  c (falsch positiv)  d (richtig negativ)  c + d (alle Gesunden) Spezifität = d / (c + d)
Personen Gesamt  a + c (alle im Test positiv)  b + d (alle im Test negativ)
Berechnung Positiver Prädiktiver Wert = a / (a + c) Negativer Prädiktiver Wert = d / (b + d)
Beispiel: Nehmen wir an, in einem Betroffenen Gebiet  leiden aktuell 7 % der Bevölkerung  (da es noch keine zuverlässigen Zahlen hierzu gibt, ist diese frei gewählt) an Ebola. Wir testen sämtliche Personen in unserer kleinen Klinik. Insgesamt werden 1000 Menschen mit dem Ebola-Schnelltest überprüft, um Ausbrüche der Krankheit schon früh zu erkennen und die betroffenen Personen isolieren zu können.
Test Positiv Test Negativ Testergebnisse Gesamt  Berechnung
Krank 70 0 70 (7 % Prävalenz) Sensitivität = 100 %
Gesund 65 865
 930 (100 – 7 = 93 % Gesund)
Spezifität = 92 %
Personen Gesamt 135 865  1.000 (Getestete Personen)
 Berechnung Positiver Prädiktiver Wert = 0,52 Negativer Prädiktiver Wert = 1

Von 1000 getesteten Personen sind 7 %, also 70 Menschen, tatsächlich von dem Virus befallen und ihr Test fällt positiv aus. Wegen der geringeren Spezifität des Schnelltests bekommen jedoch auch 65 Menschen von den Gesunden 930 ein positives Ebola-Testergebnis. Von insgesamt 135 positiv getesteten Ebola Fällen wären demnach in unserem Krankenhaus beinahe die Hälfte, 65 Personen, falsch positiv diagnostiziert worden und würden aus Sicherheitsgründen behandelt und in Isolation gelegt werde. Trotz der augenscheinlich hohen Werte, beträgt die Chance, bei einem positiven Testergebnis tatsächlich an Ebola erkrankt zu sein, in unserem Beispiel nur 52 %!

Wichtig werden solche Überlegungen im ärztlichen Beruf bei bekannten Screening Tests, wie der Mammografie bei Brustkrebs oder der PSA-Wert-Bestimmung für die Prostatakarzinom-Prophylaxe. Falsch positive Testergebnisse können eine Verunsicherung und invasive Diagnostik für die Patienten zur Folge haben. Es ist deshalb sinnvoll, mit Testergebnissen und Wahrscheinlichkeiten umgehen zu können, um Patienten optimal aufzuklären und weitere Diagnostik und Behandlungsschritte zu planen.

Weitere statistische Werte

Inzidenz

Die Inzidenz gibt die Anzahl der Neuerkrankungen in einem definierten Zeitraum an. Üblicherweise wird diese in Deutschland in der Zahl Neuerkrankungen/100.000 Einwohner angegeben, man spricht von der Inzidenzrate.

Vortestwahrscheinlichkeit

Die Vortestwahrscheinlichkeit gibt an, wie wahrscheinlich ein Test positiv ausfallen wird. Deshalb ist sie von der Prävalenz abhängig. Die Vortestwahrscheinlichkeit für unseren Ebola Schnelltest ist in Ostafrika aufgrund der sehr viel geringeren Prävalenz niedriger als beispielsweise in Sierra Leone.

Auf einen Blick: Statistische Grundlagen

  • Sensitivität: Wie viele Erkrankte werden „richtig-positiv“ auch als krank erkannt?
  • Spezifität: Wie viele Gesunde werden mit dem Test als „richtig-negativ“ (gesund) erkannt?
  • Positiv Prädiktiver Wert: Positives Testergebnis und tatsächlich krank
  • Negativ Prädiktiver Wert: Negatives Testergebnis und tatsächlich gesund
  • Prävalenz: Wie viele Menschen leiden im Zeitraum XY an einer bestimmten Krankheit?
  • Inzidenz: Wie viele Menschen erkranken im Zeitraum XY neu an einer bestimmten Krankheit?
  • Vortestwahrscheinlichkeit: Wie Wahrscheinlich fällt der Test positiv aus? Prävalenz-Einfluss!

Beliebte Prüfungsfragen zu den statistischen Grundlagen in der Epidemiologie und der Allgemeinmedizin

Die Lösungen befinden sich unterhalb der Quellenangaben.

1. Von 100.000 Einwohnern sind im Jahr 2014 in Deutschland 346 Personen an einer bestimmten Krankheit erkrankt. Diese Zahl entspricht statistisch…

  1. …der Prävalenz.
  2. …dem positiv prädiktiven Wert.
  3. …der Inzidenzrate.
  4. …dem negativ prädiktiven Wert.
  5. …der Sensitivität.

2. Welcher statistischen Kenngröße entspricht die Anzahl der richtig-positiven Testergebnisse?

  1. Positiv Prädiktiver Wert
  2. Sensitivität
  3. Spezifität
  4. Negativ Prädiktiver Wert
  5. Keiner der genannten

3. Die Prävalenz ist ein Kennwert für …

  1. …Neuerkrankungsrate.
  2. …Sterberate.
  3. …Geburtenrate.
  4. …Krankheitshäufigkeit.
  5. …Wahrscheinlichkeit für ein positives Testergebnis.

Quellen

Epidemiologische Studientypen via miamed.de

Schnelltest diagnostiziert Ebola innerhalb von 15 Minuten via Deutsches Ärzteblatt

Medizinische Statistik (2010) – Volker Harms – Harms Verlag

Lösungen zu den Fragen: 1C, 2B, 3D



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