spezielle fachgebiete
Verstehen von Medizinischen Tests und Testergebnissen
Dichotome Tests
Ein idealer dichotomer Test hätte keine Fehlalarme oder falsch-negativen Ergebnisse; alle Patienten mit einem positiven Testergebnis hätten die Krankheit (100% PPV), und alle Patienten mit einem negativen Testergebnis hätten die Krankheit nicht (100% NPV). In der Realität haben alle Tests falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse, einige Tests mehr als andere. Um die Folgen einer fehlerhaften Sensitivität und Spezifität auf die Testergebnisse zu veranschaulichen, können hypothetische Ergebnisse (siehe Tabelle Verteilung der Testergebnisse eines hypothetischen Leukozytenesterasetests in einer Kohorte von 1000 Patientinnen mit einer angenommenen Prävalenz von 30% für eine Harnwegsinfektion ) o von Urinstäbchen in Leukozytenesterasetests bei einer Gruppe von 1000 Frauen betrachtet werden. 300 (30%) von ihnen haben eine Harnwegsinfektion (bestimmt von einem standardisierten Test wie z. B. einem Urinkulturtest). Dieses Szenario geht davon aus, dass die Sensitivität der Teststreifen bei 71% liegt und eine Spezifität von 85% aufweist. Eine Sensitivität von 71% bedeutet, dass nur 213 (71% von 300) Frauenmiteiner Harnwegsinfektion ein positives Testergebnis hätten. Die restlichen 87 hätten ein negatives Testergebnis. Eine Spezifität von 85% bedeutet, dass 595 (85% von 700) FrauenohneHarnwegsinfektion ein negatives Testergebnis hätten. Die restlichen 105 hätten ein positives Testergebnis. So wären von 213 + 115 = 318 positiven Testergebnissen nur 213 richtig (213:318=67% PPV), ein positives Testergebnis macht die Diagnose einer Harnwegsinfektion wahrscheinlicher als kein Test, ist aber nicht sicher. Es wären auch 87 + 595 = 682 negative Tests vorhanden, von denen 595 richtig sind (595:682=87% NPV), was die Diagnose einer Harnwegsinfektion viel weniger wahrscheinlich macht, aber dennoch als möglich erscheinen lässt. 13% der Patientinnen mit einem negativen Testergebnis hätten tatsächlich eine Harnwegsinfektion. Allerdings können die hieraus abgeleiteten PPV und NPV in dieser Patientengruppe nicht verwendet werden, um Ergebnisse des gleichen Tests zu interpretieren, wenn die zugrunde liegende Erkrankungshäufigkeit (Prä-Test-Wahrscheinlichkeit) anders ist. Beachten Sie die Auswirkungen einer Änderung der Krankheitshäufigkeit auf 5% (siehe Tabelle Verteilung der Testergebnisse eines hypothetischen Leukozytenesterasetests in einer Kohorte von 1000 Frauen mit einer angenommenen Prävalenz von 5% für eine Harnwegsinfektion ). Jetzt sind die meisten positiven Testergebnisse falsch, und der PPV liegt nur noch bei 20%; ein Patient mit einem positiven Testergebnis hat eigentlich eher Man beachte, dass sich in beiden Patientengruppen die Wahrscheinlichkeitsraten nicht ändern, obwohl PPV und NPV sehr unterschiedlich sind. Das liegt darin, dass die Wahrscheinlichkeitsraten nur von der Sensitivität und der Spezifizität bestimmt werden. Es liegt klar zutage, dass ein Testergebnis keine definitive Diagnose bietet, sondern nur die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung abschätzt (vorhanden-nicht vorhanden). Diese Post-Test-Wahrscheinlichkeit (Wahrscheinlichkeit der Erkrankung bei einem bestimmten Testergebnis) variiert stark je nach der Prä-Test-Wahrscheinlichkeit der Krankheit sowie nach der Sensitivität und der Spezifität des Tests (und damit seiner Wahrscheinlichkeitsrate). Der Prä-Test-Wahrscheinlichkeit ist kein präzises Instrument, sondern basiert auf der klinischen Abklärung: Wie stark lassen Symptome und klinisches Bild eine Krankheit des Patienten vermuten, welche anamnestischen Hinweise und Risikofaktoren stützen die Diagnose, und wie häufig ist die Krankheit in einer repräsentativen Bevölkerungsgruppe? Viele klinische Auswertungsmethoden wurden entwickelt, um die Prä-Test-Wahrscheinlichkeit zu schätzen; das Hinzufügen von Punkten für verschiedene klinische Merkmale ermöglicht die Berechnung einer Auswertung. Diese Beispiele verdeutlichen die Bedeutung einer genauen Vortest-Prävalenzschätzung, da die Prävalenz der Krankheit in der betrachteten Bevölkerung dramatisch die Nützlichkeit des Tests beeinflusst. Validierte, veröffentlichte "Prevalance-estimating"- Werkzeuge sollten verwendet werden, wenn sie verfügbar sind. Zum Beispiel gibt es Kriterien für die Vorhersage einer Klinische Wahrscheinlichkeit für die Lungenembolie. Höhere berechnete Zahlen legen höhere geschätzte Wahrscheinlichkeiten nahe. 