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Gütekriterien für medizinische Tests

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Die Ausführungen gelten nur für medizinische Test mit lediglich 2 Klassen (krank/ gesund).

Ein guter Test würde bei Kranken empfindlich (sensitiv) anschlagen. Gleichzeitig soll er aber (spezifisch) nur bei diesen ein positives Ergebnis ergeben und bei den Gesunden nicht.


Wahrheitsmatrix

Ein medizinischer Test soll feststellen, ob der Getestete ein bestimmte Erkrankung hat. Für das Verhältnis zwischen Test und Wirklichkeit ergeben sich die aufgeführten 4 Möglichkeiten, die in einer 2X2- Matrix angeordnet werden können, der Wahrheitsmatrix [1].

  1. Richtig positiv: Der Patient ist krank, und der Test hat dies richtig angezeigt.
  2. Falsch negativ: Der Patient ist krank, aber der Test hat ihn fälschlicherweise als gesund eingestuft.
  3. Falsch positiv: Der Patient ist gesund, aber der Test hat ihn fälschlicherweise als krank eingestuft.
  4. Richtig negativ: Der Patient ist gesund, und der Test hat dies richtig angezeigt.
Person ist krank (rp+fn) Person ist gesund (fp+rn)
Test positiv (rp+fp) richtig positiv (rp) falsch positiv (fp)
Test negativ (fn+rn) falsch negativ (fn) richtig negativ (rn)

Sensitivität

Wahrscheinlichkeit, Erkrankte als krank zu erkennen. Eine niedrige Sensitivität führt dazu, daß Krankheiten durch den Test nicht erkannt werden. Deswegen muß beispielsweise ein Test von Blutkonserven auf HIV eine Sensitivität von 100% erzielen.

Bei der Sensitivität werden ausschließlich die Kranken betrachtet. Ein positives Testergebnis entspricht dann der Wirklichkeit, wäre also "richtig positiv" (rp). Ein negatives Testergebnis ist dagegen fehlerhaft, "falsch negativ" (fn). Die Sensitivität berechnet sich nach der untenstehenden Formel.

Fm sens.gif


Spezifität

Wahrscheinlichkeit, Gesunde als gesund zu erkennen. Bei einer niedrigen Spezifität erklärt der Test viele Gesunde fälschlicherweise zu Kranken. Deswegen ist das Ziel bei der Screeningmammographie, eine Spezifität nahe 100% zu erzielen. Schließlich soll aus einem Screening keine unnötigen Behandlungen resultieren.

Bei der Spezifität geht es um die Gasamtheit der Gesunden. Ein positives Testergebis entspricht deswegen nicht der Wirklichkeit und ist "falsch positiv" (fp). Ein negativer Test ist dagegen korrekt - "richtig negativ" (rn). Berechnet wird die Spezifität nach folgender Formel:

Fm spez.gif

positiver prädiktiver Wert

Wahrscheinlichkeit für eine Erkrankung, wenn der Test positiv ausfällt. Betrachtet werden ausschließlich Test- positive Ergebnisse.

Fm pradpos.gif


negativer prädiktiver Wert

Wahrscheinlichkeit, gesund zu sein, wenn der Test negativ ausfällt.

Fm pradneg.gif




  1. Aufzählung und Tabelle übernommen von Wikipedia.de, Zugriff am 2.6.2012