Zum nächstmöglichen Zeitpunkt
sucht die MEDIAN
Heinrich-Mann-Klinik Bad
Liebenstein Sie als Physiotherapeut
(m/w/d) in Voll- oder Teilzeit.
Ihre Aufgabenschwerpunkte:
• Physiotherapeutische
Befunderhebung und Festlegung der
Therapieziele
• Durchführung
physiotherapeutischer Anwendungen
einzeln oder in der Gruppe
• Dokumentation des Th...
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Heinrich-Mann-Klinik Bad
Liebenstein Sie als Physiotherapeut
(m/w/d) in Voll- oder Teilzeit.
Ihre Aufgabenschwerpunkte:
• Physiotherapeutische
Befunderhebung und Festlegung der
Therapieziele
• Durchführung
physiotherapeutischer Anwendungen
einzeln oder in der Gruppe
• Dokumentation des Th...
Mit dem heutigen dritten und letzten Teil begeben wir uns endgültig in akademische Höhen. Wir tun dies, weil es thematisch dazugehört und „das Bild abrundet“.
Es geht darum zu zeigen, dass ein und derselbe Test verschiedene Positive bzw. Negative Vorhersagewerte produzieren kann – je nachdem wie hoch die Prävalenz einer Erkrankung ist. Klingt komisch, ist aber so. Sie werden sehen.
Prävalenz
Unter Prävalenz versteht man den Anteil von Erkrankten in einer Gruppe. Im sog. Oma-Paradoxon aus dem vorangegangenen Teil unserer kleinen Artikelserie betrüge die Prävalenz 20 Prozent.
Einstieg ins Thema
Sehen Sie sich nun zum Einstieg ins Thema und auch als Wiederholung der Inhalte aus Teil 1 und Teil 2 folgendes Video der HGWR Mannheim an. Malen Sie sich am besten die Zahlen ebenfalls in ein „Viererkästchen“ auf. In diesem Beispiel beträgt die Prävalenz 7,78 Prozent (von 900 Personen sind 70 erkrankt).
Wenn Sie sich die notierten Zahlen nun ansehen, können Sie sich für den gezeigten fiktiven Test folgende Kennzahlen errechnen:
• Sensitivität: 94,3 Prozent
• Spezifität: 99,4 Prozent
• Positiver Vorhersagewert: 93,0 Prozent
• Negativer Vorhersagewert: 99,5 Prozent
Der Test als Maschine
Begreifen Sie nun den fiktiven Test der HGWR am besten als eine Art Maschine. Diese hat eine eingebaute Sensitivität von 94,3 und eine eingebaute Spezifität von 99,4 Prozent. Wenn Sie diese Maschine nun mit anderen Prävalenzdaten „füttern“, wird diese Ihnen „die Kästchen mit anderen Daten füllen“.
Beispiele gefällig?
Gehen wir z.B. einmal von einer Prävalenz von 50 Prozent aus (von 900 Personen sind nun 450 erkrankt) und füttern unsere Maschine mit diesen Daten, dann erhalten wir:
=> Bitte in ein „Viererkästchen“ eintragen!• bei einer Sensitivität von 94,3 Prozent: 424 Richtig Positive und 26 Falsch Negative und
• bei einer Spezifität von 99,4 Prozent: 3 Falsch Positive und 447 Richtig Negative
Wenn Sie nun in bewährter Manier die Vorhersagewerte "unserer Maschine" bestimmen, erhalten Sie plötzlich:
=> und dies alles bei genau dem gleichen Test/der gleichen Maschine. Nur weil Ihnen „die Maschine“ auf Grund der veränderten Prävalenz die „Kästchen mit anderen Zahlen gefüllt“ hat.• einen Positiven Vorhersagewert von 99,0 Prozent (im Vergleich zu 93,0 Prozent) und
• einen Negativen Vorhersagewert von 94,5 Prozent (im Vergleich zu 99,5 Prozent)
Oder anders ausgedrückt: Wenn Populationen gescreent werden, in denen eine Krankheit sehr selten ist, wird der Positive Vorhersagewert (PPV) sehr niedrig. Setzt man in dem obigen Beispiel die Prävalenz auf 1/10.000 (0,0001), beträgt der PPV nur noch 0,019, d. h. nur knapp 2 % der positiven Testergebnisse sind richtig positiv.
Lernzielkontrolle
Ein Gütekriterium von Tests sind ihre Positiven bzw. Negativen Vorhersagewerte.
Wenn Ihnen nun klar sein sollte, warum bei es bei dem Vergleichen von Tests hinsichtlich ihrer Qualität und Vorhersagewerte wichtig ist, dass ein Patientengut mit annähernd gleicher Prävalenz zu Grund liegt … dann haben Sie’s begriffen und wir einen guten Job gemacht.
Praktische Bedeutung des Ganzen
Im Zuge neuerer Corona-Teststrategien werden verstärkt „sensible Einrichtungen“ (Altenheime, Krankenhäuser etc.) getestet. Daher kommt es mittlerweile zu immer mehr falsch positiver Tests. Nun ist Ihnen auch klar ‚Warum’?
Wir hoffen es zumindest.
Daniel Bombien und Friedrich / physio.de
PS: Und falls Sie immer noch nicht genug haben sollten und noch weiter in das Thema einsteigen möchten, sei Ihnen der Artikel "PCR-Tests auf SARS-CoV-2: Ergebnisse richtig interpretieren" aus der Ärztezeitung an Herz gelegt.
Teil I: Sensitivität und Spezifität
Teil II: Positiver und Negativer Vorhersagewert
BegriffsklärungSensitivitätSpezifitätPrävalenzTests, Scores & Indizes
Und demnächst kommen noch verstärkt Antigentests zum Einsatz, die zwar schnell ein Ergebnis liefern, aber wahrscheinlich noch mehr falsch positive Ergebnisse.Sie werden bereits bei einer Sensitivität von 70 Prozent zugelassen...
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Arminia schrieb:
Zusätzlich sind die PCR Tests weiterhin nicht validiert und werden von den Laboren selbst zertifiziert. Das ändert sich erst ab Mai 2022.
Und demnächst kommen noch verstärkt Antigentests zum Einsatz, die zwar schnell ein Ergebnis liefern, aber wahrscheinlich noch mehr falsch positive Ergebnisse.Sie werden bereits bei einer Sensitivität von 70 Prozent zugelassen...
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