spezielle fachgebiete
Verstehen von Medizinischen Tests und Testergebnissen
Testmerkmale
Einige klinische Variablen haben nur zwei mögliche Ergebnisse (z. B. lebendig - tot, schwanger - nicht schwanger); solche Variablen werden als kategorisch und dichotom bezeichnet. Andere kategorische Ergebnisse können viele einzelne Werte haben (z. B. Blutgruppe, Glasgow-Koma-Skala) und werden als nominal oder ordinal bezeichnet. Nominale Variablen wie Blutgruppen haben keine bestimmte Reihenfolge. Ordinale Variablen wie die Glasgow-Koma-Skala haben einzelne Werte, die in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet sind. Andere klinische Variablen einschließlich vieler typischer diagnostischer Tests sind fortlaufend und haben eine unendliche Anzahl möglicher Ergebnisse (z. B. Leukozyten, Blutzucker). Viele Ärzte wählen einen Grenzwert aus, der eine kontinuierliche Variable zur Folge hat, der als dichotome Variable behandelt werden kann (z. B. Patienten mit einem Nüchternblutzucker>126 mg/dl [7,0 mmol/l] gelten als Diabetiker). Andere kontinuierliche diagnostische Tests haben diagnostischen Nutzen, wenn sie mehrere Grenzwerte haben oder wenn die Bandbreite der Ergebnisse einen unterschiedlichen diagnostischen Wert hat. Wenn die Testergebnisse als positiv oder negativ definiert werden können, können alle möglichen Ergebnisse in einer einfachen 2×2-Tabelle aufgezeichnet werden (siehe Tabelle Aufteilung der hypothetischen Testergebnisse ), aus der wichtige Unterscheidungsmerkmale einschließlich Sensitivität, Spezifität, positiver und negativer prädiktiver Wert und Wahrscheinlichkeitsrate (LR), berechnet werden kann (siehe Tabelle Sensitivität undSpezifität werden typischerweise als Merkmale des Tests selbst gesehen, unabhängig von dem untersuchten Personenkreis. Sensitivitätist die Wahrscheinlichkeit, dass Patienten mit der Krankheit ein positives Testergebnis haben (wahr-positive Rate) Daher hat ein Test, der in 8 von 10 Patienten positiv ist, eine Sensitivität von 0,8 (auch als 80% ausgedrückt). Die Sensitivität gibt an, wie gut ein Test die Krankheit erkennt, ein Test mit geringer Sensitivität kann nicht viele Patienten mit der Krankheit identifizieren, und ein Test mit hoher Sensitivität ist nützlich, um eine Diagnose auszuschließen, wenn die Ergebnisse negativ sind. Die Sensitivität ist das Gegenstück zur falsch-negativen Rate (d. h. die falsch-negative Rate plus Sensitivität=100%). Spezifitätist die Wahrscheinlichkeit, dass Patienten ohne die Krankheit ein negatives Testergebnis bei Patienten ohne Krankheit haben (wahr-negative Rate) Daher hat ein Test, der bei 9 von 10 Patienten ohne Krankheit negativ ist, eine Spezifität von 0,9 (oder 90%). Die Spezifität gibt an, wie korrekt ein Test Patienten mit Krankheit identifiziert, weil Tests mit hoher Spezifität eine niedrige falsch-positive Rate haben. Ein Test mit geringer Spezifität diagnostiziert viele Patienten mit Krankheit, auch wenn sie gesund sind. Dies ist das Gegenstück zur falsch-positiven Rate. Vorhersagewertebeschreiben das Testverhalten in einer gegebenen Population von Patienten, die nicht wissen, ob sie die Krankheit haben. Für einen bestimmten Test variieren die Vorhersagewerte in Abhängigkeit von der Prävalenz der Krankheit in der getesteten Patientenpopulation. Positiver Vorhersagewert (PPV)ist der Anteil der Patienten mit einem positiven Test, der tatsächlich erkrankt Wenn also 9 von 10 positiven Testergebnissen korrekt sind (true positive), beträgt der PPV 90%. Da alle positiven Testergebnisse eine bestimmte Anzahl von wahren positiven und einigen Fehlalarmen haben, beschreibt der PPV, wie wahrscheinlich es ist, dass ein positives Testergebnis bei einer bestimmten Patientengruppe ein wahr-positives Testergebnis ist. Negativer Vorhersagewert (NPV)ist der Anteil der Patienten mit einem negativen Testergebnis, die tatsächlich frei von Krankheiten sind Wenn also 8 von 10 negativen Testergebnissen korrekt sind (echt negativ), beträgt der Kapitalwert 80%. Da nicht alle negative Testergebnisse wahr-negativ sind, können einige Patienten mit einem negativen Testergebnis dennoch diese Krankheit entwickeln. Der NPV beschreibt, wie wahrscheinlich es ist, dass ein negatives Testergebnis in einer bestimmten Patientengruppe ein wahr-negatives Ergebnis darstellt. Im Gegensatz zu Sensitivität und Spezifität, die nichts mit bestimmten Patientenwahrscheinlichkeiten zu tun haben, kann die Wahrscheinlichkeitsrate dem Arzt ermöglichen, die Testergebnisse für einen bestimmten Patient zu interpretieren, wenn eine bekannte (wenn auch oft geschätzte) Prä-Test-Wahrscheinlichkeit der Krankheit vorliegt. Die LR beschreibt die Veränderung der Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung vor dem Test, wenn das Testergebnis bekannt ist, und beantwortet die Frage: Wie stark hat sich die Nachtestwahrscheinlichkeit gegenüber der Vortestwahrscheinlichkeit verändert, nachdem das Testergebnis bekannt ist? Viele klinische Tests sind dichotom, sie liegen entweder über dem Grenzwert (positiv) oder unterhalb des Grenzwerts (negativ) und es gibt nur zwei mögliche Ergebnisse. Andere Tests ergeben Resultate, die kontinuierlich sind oder über einem Bereich auftreten, für den mehrere Grenzwerte ausgewählt sind. Die eigentliche Post-Test-Wahrscheinlichkeit hängt von der Größe der Wahrscheinlichkeitsrate ab (in Abhängigkeit von dem Ablauf des Tests) und der Abschätzung der Prä-Test-Wahrscheinlichkeit der Krankheit. Wenn der durchgeführteTest dichotom ist und das Ergebnis entweder positiv oder negativ ist, kann die Sensitivität und Spezifität verwendet werden, um eine positive Wahrscheinlichkeitrate (LR b+) oder negative Wahrscheinlichkeitsrate (LR-) zu berechnen. LR+:Das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit eines positiven Testergebnisses bei Patienten mit der Krankheit (wahr-positiv) zu der Wahrscheinlichkeit eines positiven Testergebnisses bei einem Kranken, der die Krankheit nicht hat (falsch-positiv). LR-:Das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit eines negativen Testergebnisses bei Patienten mit der Krankheit (falsch-negativ) zu der Wahrscheinlichkeit eines negativen Testergebnisses bei Patienten ohne Krankheit (wahr-negativ) Wenn das Ergebnis kontinuierlich ist oder mehrere Grenzwerte hat, wird die ROC-Kurve und nicht die Sensitivität oder die Spezifität verwendet, um eine Wahrscheinlichkeitsrate zu berechnen, die nicht mehr als LR+oder LR-beschrieben werden kann. Da die Wahrscheinlichkeitsrate ein Verhältnis von sich gegenseitig ausschließenden Ereignissen ist und keine Proportion des Ganzen angibt, zeigt es eher Wahrscheinlichkeit und Chancen auf als Wahrscheinlichkeiten. Für einen bestimmten Test ist die Wahrscheinlichkeitsrate für positive und negative Ergebnisse unterschiedlich. Zum Beispiel würde bei einem positiven Testergebnis eine Wahrscheinlichkeitsrate von 2,0 auf Chancen von 2:1 hinweisen (wahr-positive Ergebnisse zu falsch-positiven Ergebnissen), dass ein positives Testergebnis einen Patienten als krank identifiziert. Von drei positiven Tests würden zwei bei Patienten mit der Krankheit (wahr-positiv) und einer bei einem Patienten ohne Krankheit (falsch-positiv) auftreten. Weil wahr-positive und falsch-positive Resultate Komponenten von Sensitivitäts- und Spezifitätsberechnungen sind, kann die LR+kann auch als Sensitivität zu (1−Spezifität) berechnet werden. Je größer die LR+ist, desto mehr Informationen bietet ein positives Testergebnis; ein positives Testergebnis bei einem Test mit einem LR+>10 gilt als starker Beweis für eine Diagnose. Mit anderen Worten, die Prä-Test-Wahrscheinlichkeitsschätzung bewegt sich stark auf 100% zu, wenn ein positiver Test eine hohe LR+aufweist. Bei einem negativen Trestergebnis zeigt eine LR-von 0,25 an, dass die Chancen bei 1:4 liegen (falsch-negative Ergebnisse) und dass ein negatives Testergebnis einen Patienten als krank identifiziert. Von fünf negativen Testergebnissen würde eines bei einem Patienten mit der Krankheit (falsch- negativ) auftreten und vier bei Patienten ohne Krankheit (wahr-negativ). Die LR-kann auch wie folgt berechnet werden: (1−Sensitivität)/Spezifität. Je kleiner die LR-ist, desto mehr Informationen bietet ein negatives Testergebnis; ein negatives Testergebnis bei einem Test mit einem LR<0,1 gilt als starker Beweis gegen eine Diagnose. In anderen Worten, bewegt sich die Abschätzung der Prä-Test-Wahrscheinlichkeit stark auf eine Wahrscheinlichkeit von 0% zu, wenn ein negativer Test eine geringe LR-hat. Testergebnisse mit einer LR von 1,0 bieten keinerlei Information und können nicht die Post-Test-Wahrscheinlichkeit von Erkrankungen beeinflussen. LR sind sinnvoll für vergleichende Tests und werden auch für die Bayes Theorem verwendet, um Testergebnisse zu interpretieren. So wie Sensitivität und Spezifität sich verändern, wenn der Grenzwert sich verändert, ändern sich die Wahrscheinlichkeitsraten (LR). Als hypothetisches Beispiel wäre ein hoher Grenzwert für die Leukozytenanzahl (z. B. 20.000/ 