spezielle fachgebiete
Verstehen von Medizinischen Tests und Testergebnissen
Definition eines positiven Testergebnisses
Zu den häufigsten Tests gehören solche, die Ergebnisse entlang eines kontinuierlichen, quantitativen Maßstabs liefern (z. B. Blutzucker, Leukozyten). Solche Tests können nützliche klinische Informationen innerhalb ihrer Bereiche bereitstellen, aber oft verwenden Ärzte sie, um eine Krankheit zu bestätigen oder auszuschließen, indem sie einen etablierten Wert oder ein Kriterium als Grenzwert (ab hier positiv, ab hier negativ) verwenden. Solche Grenzwerte werden in der Regel auf der Grundlage statistischer und konzeptioneller Analyse festgesetzt, um die Rate der falsch-positiven Ergebnisse (und damit unnötige, teure und möglicherweise gefährliche Tests oder Behandlungen initiierend) und der falsch-negativen Ergebnisse (und damit Verpassen der richtigen Diagnose) zu verbessern. Die Identifizierung eines Grenzwerts hängt auch von einem Normwert ab, um die betreffende Krankheit zu identifizieren. In der Regel folgen solche quantitativen Testergebnisse (z. B. die Anzahl der weißen Blutkörperchen bei Verdacht auf bakterielle Lungenentzündung) einer Art Verteilungskurve (nicht unbedingt einer Normalkurve, auch wenn sie häufig als solche dargestellt wird). Die Verteilung der Testergebnisse für Patienten mit Krankheit liegt auf einem anderen Punkt als die für Patienten ohne Krankheit. Einige Patienten mit der Krankheit haben ein sehr hohes oder sehr niedriges Ergebnis, aber die meisten haben ein Ergebnis auf einem Mittelwert. Umgekehrt haben einige gesunde Patienten sehr hohe oder sehr niedrige Ergebnisse, aber die meisten haben ein Ergebnis auf einem anderen Mittelwert als Patienten mit der Krankheit. Bei den meisten Tests überlappen sich die Verteilungen, sodass viele der möglichen Testergebnisse bei Patienten mit und ohne Krankheit auftreten. Solche Ergebnisse können deutlicher dargestellt werden, wenn die Kurven in derselben Grafik eingezeichnet sind (siehe Abbildung Verteilung der Testergebnisse ). Einige Patienten über und unter dem ausgewählten Grenzwert sind falsch gekennzeichnet. Das Anpassen eines Grenzwerts, um mehr Patienten mit der Krankheit zu identifizieren (Erhöhung der Testsensitivität) erhöht die Anzahl von Fehlalarmen (geringe Spezifität), während das Bewegen des Grenzwerts in die andere Richtung, um nicht lauter gesunde Patienten als krank zu definieren, die Anzahl der falsch-negativen Ergebnisse erhöht. Jeder Grenzwert ist mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit von richtig-positiven und falsch-positiven Ergebnissen assoziiert. Kranke Patienten werden in der oberen Verteilung angezeigt, gesunde Patienten in der unteren Verteilung. Bei Patienten mit Erkrankung korrespondiert der Bereich unterhalb der Ergebnisverteilung rechts vom Grenzwert mit der wahr-positiven Testrate (dies gibt Auskunft über die Sensitivität des Tests), während der Bereich links vom Grenzwert mit der falsch-negativen Testrate korrespondiert. Für Patienten ohne Krankheit entspricht der Bereich rechts des Grenzwerts der falsch-negativen Rate und der Bereich auf der linken Seite entspricht der richtig-negativen Rate (d. h. seiner Spezifität). Bei zwei überlappenden Verteilungen (z. B. Patienten mit und ohne Krankheit) betrifft das Verschieben des Grenzwerts die Sensitivität und die Spezifität, jedoch in entgegengesetzten Richtungen. Bei dem Ändern des Grenzwerts von 1 auf 2 nimmt die Anzahl von falsch-negativen Ergebnissen ab (die Sensitivität ist erhöht), dies erhöht aber auch die Zahl der Fehlalarme (verringerte Spezifität). Die grafische Darstellung des Anteils der wahr-positiven Ergebnisse (Anzahl der wahr-positiven Ergebnisse bzw. Anzahl der Kranken) gegenüber der Menge der falsch-positiven Ergebnisse (Anzahl der Fehlalarme bzw. Zahl ohne Krankheit) für eine Reihe von Grenzwerten erzeugt eine Kurve, die ROC-Kurve genannt wird. Die ROC-Kurve zeigt grafisch die Schnittmenge zwischen der Sensitivität und der Spezifität, wenn der Grenzwert angepasst ist (siehe Abbildung Typische receiver operating charakteristischen (ROC)-Kurve ). Es ist üblich, die wahr-positive Menge auf der y-Achse anzuordnen, und die falsch-positive auf der x-Achse. Je größer die Region unter der ROC-Kurve ist, desto besser unterscheidet der Test zwischen Patienten mit oder ohne Krankheit. ROC-Kurven erlauben es, Tests über eine Vielzahl von Grenzwerten zu vergleichen. In dem Beispiel ist Test A über alle Bereiche hinweg aussagekräftiger als Test B. ROC-Kurven dienen auch der Auswahl des Grenzwerts, um den Nutzen eines Tests zu maximieren. Wenn ein Test entwickelt wird, um eine Krankheit zu bestätigen, wird ein Grenzwert mit größerer Spezifität und geringerer Sensitivität ausgewählt. Wenn ein Test zum Screening auf eine okkulte Krankheit entwickelt wird, wird ein Grenzwert mit größerer Sensitivität und geringerer Spezifität ausgewählt. 