spezielle fachgebiete
Verstehen von Medizinischen Tests und Testergebnissen
Prüfschwellenwerte
 Ein Labortest sollte nur geschehen, wenn die Ergebnisse die Behandlung beeinflussen könnten, da sonst überflüssige Kosten und Risiken für den Patienten entstehen. Ärzte können manchmal die Entscheidung für einen Test treffen, indem sie die Prä- und die Post-Test-Wahrscheinlichkeitscchätzungen mit bestimmten Schwellenwerten vergleichen. Oberhalb einer gewissen Wahrscheinlichkeit überwiegen die Vorteile der Behandlung die Risiken (einschließlich des Risikos der irrtümlichen Behandlung eines Patienten ohne Krankheit) und eine Behandlung ist angezeigt. Dieser Punkt wird als Behandlungsschwelle bezeichnet und wird wie in Wahrscheinlichkeitsschätzungen und die Behandlungsschwelle beschrieben bestimmt. Per definition ist es unnötig zu testen, wenn die Prä-Test-Wahrscheinlichkeit bereits über der Behandlungsschwelle liegt. Tests sind jedoch angezeigt, wenn die Prä-Test-Wahrscheinlichkeit unterhalb der Behandlungsschwelle liegt, Daher ist es verständlich, dass wenn der beste Test für eine ernsthafte Erkrankung eine niedrige LR + hat und die Behandlungsschwelle hoch ist, dass ein positives Testergebnis die Post-Test-Wahrscheinlichkeit bei einem Patienten mit einer niedrigen, aber besorgniserregenden Prä-Test-Wahrscheinlichkeit (z. B. 10 oder 20%) die Behandlungsschwelle nicht verändern kann. Für eine numerische Darstellung sollte der Wahrscheinlichkeitsschätzungen und die Behandlungsschwelle betrachtet werden, bei dem das Verhältnis von Risiko und Nutzen einer Behandlungsschwelle bei 25% liegt. Wenn die Wahrscheinlichkeit eines Myokardinfarktes 25% übersteigt, ist eine thrombolytische Therapie angezeigt. In welchem Fall sollte eine schnelle Echokardiographie durchgeführt werden, bevor eine Thrombolyse erfolgt? Angenommen, es gäbe eine hypothetische Sensitivität von 60% und eine Spezifität von 70% für die Echokardiographie in der Diagnostik eines Myokardinfarktes, wobei diese Prozentzahlen einem LR Post-Test-Chance) oder graphisch mithilfe des Verwendung des Fagan-Nomogramms, um zu entscheiden ob ein Test sinnvoll ist . Auf dem Nomogramm schneidet eine Linie, die die Behandlungsschwelle (25%) auf der Post-Test-Wahrscheinlichkeitslinie mit dem LR In diesem Beispiel wird angenommen, dass ein Patient einem Behandlungsschwellwert (TT) von 25% für einen akuten Myokardinfarkt hat. Wenn die Wahrscheinlichkeit eines Myokardinfarktes 25% übersteigt, wird eine thrombolytische Therapie durchgeführt. Ärzte können das Fagan-Nomogramm verwenden, um zu entscheiden, ob eine schnelle Echokardiographie noch vor der Thrombolyse durchgeführt werden sollte. Unter der Annahme, dass die Echokardiographie eine hypothetische Sensitivität von 60% und eine Spezifität von 70% für einen neuen Myokardinfarkt hat, entsprechen diese Prozentsätze einer Wahrscheinlichkeitsrate (LR) eines positiven Testergebnisses (LR+) von 60/(100−70)=2. Eine Linie, die eine 25%ige Behandlungsschwelle auf der Linie mit der Post-Test-Wahrscheinlichkeit mit einem LR+(2,0) auf der mittleren LR-Linie verbindet, schneidet die Linie mit der Prä-Test-Wahrscheinlichkeit etwa bei 0,14. Ein positives Testergebnis bei einem Patienten mit einer Prä-Test-Wahrscheinlichkeit<14% führt immer noch zu einer Post-Test-Wahrscheinlichkeit, die unter der Behandlungsschwelle liegt. Adapted from Fagan TJ. Letter: Nomogram for Bayes theorem.New England Journal of Medicine293:257, 1975. Die horizontale Linie stellt die Post-Test-Wahrscheinlichkeit dar. der Test überflüssig ist. In dieser Situation würde der Arzt den Patienten auf weitere Erkenntnisse hin beobachten, die die Prä-Test-Wahrscheinlichkeit über den Prüfschwellenwert erhöhen könnten. In der Praxis wird oft eine Serielle Tests für eine bestimmte Krankheit durchgeführt, da viele Tests zur Verfügung stehen. Dieses Beispiel berücksichtigt einen Test, der selbst kein Risiko für den Patienten darstellt. Wenn ein Test jedoch schwerwiegende Risiken (z. B. Herzkatheter) mit sich bringt, sollte der Prüfschwellenwert höher sein; quantitative Berechnungen können durchgeführt werden, sind jedoch komplex. Daher wird der Bereich der Erkrankungswahrscheinlichkeit, in dem eine diagnostische Untersuchung die beste Strategie wäre, durch eine geringere Testsensitivität und -spezifität oder ein erhöhtes Testrisiko verengt und durch eine bessere Diskriminationsfähigkeit diagnostischer Tests oder ein geringeres Testrisiko erweitert. Eine mögliche Ausnahme einer Entscheidung gegen einen Test ist gegeben, wenn die Prä-Test-Wahrscheinlichkeit zwar unterhalb des Prüfschwellenwertes (aber immer noch besorgniserregend) ist, aber wenn ein negatives Testergebnis die Post-Test-Wahrscheinlichkeitunterhalbdes Punktes ansiedelt, an dem die Krankheit als ausgeschlossen gelten könnte. Diese Art der Entscheidungsfindung erfordert ein sehr sicheres subjektives Urteil, denn um zu sagen, dass eine Krankheit ausgeschlossen werden kann, beruht auf niedrigen Wahrscheinlichkeiten und eine besondere Beachtung der Testrisiken ist wichtig. 