Statistik

Ja, Statistik ist irgendwie nervig!
Jedoch ist besonders in der Diagnostik wichtig, die Güte eines Testes zu kennen und ihn dann entsprechend einsetzen zu können – oder es halt sein zu lassen. Kostet sonst nur Zeit und Geld – und verwirrt mehr als das er hilft.
Wie oft haben wir im Studium (z.B. Untersuchungskurs) Untersuchungen/Methoden gelernt, die letztendlich einfach nicht weiterhelfen, aber jedoch gemacht werden ohne sie jemals zu hinterfragen…

Wir sollten uns daher immer die Frage stellen: bringt uns dieser Test in der Diagnosefindung weiter?
Wichtig für mich sind in diesem Zusammenhang Sensitivität, Spezifität, positive und negative Prädiktion sowie die positive und negative Likelihood-Ratio.

Sensitivität

Die Sensitivität eines diagnostischen Verfahrens gibt an, wie viel Prozent der Erkrankten als auch tatsächlich erkrankt angezeigt werden (also die richtig-positiv-Rate).

Spezifität

Die Spezifität eines diagnostischen Verfahrens gibt uns an, wie viel Prozent der Gesunden als auch tatsächlich gesund angezeigt werden (also die richtig-negativ-Rate).

Positive Prädiktion (positiv prädiktiver Wert)

Der positive prädiktive Wert beschreibt die Wahrscheinlichkeit, wie viele Personen tatsächlich erkrankt sind, bei denen ein medizinischer Test positiv ausgefallen ist (richtig positiv). Jedoch ist dieser Wert auch von der Prävalenz der Erkrankung in einer Bevölkerung abhängig, so ist die Wahrscheinlichkeit, bei einer häufigen Erkrankung betroffen zu sein, viel höher als bei seltenen Erkrankungen und einen positiven Wert

Negative Prädiktion (negativ prädiktiver Wert)

Der negative prädiktive Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, wie viel Personen, bei denen der Test negativ ist auch wirklich gesund sind (richtig negativ).

Positive Likelihood-Ratio (Likelihoodquotient) LR+

Der positive Likelihoodquotient (LR+) gibt an, wie sich die Chance einer Erkrankung bei positivem Testergebnis verändert. Oder anders ausgedrückt, sagt der LR+, wie viel Mal wahrscheinlicher ein positives Testergebnis bei Kranken eintritt als bei Gesunden.
Der Likelihoodquotient ist prävalenzunabhängig und errechnet sich aus Sensitivität und Spezifität.

LR+ = Sensitivität / 1-Spezifität

Negative Likelihood-Ratio (Likelihoodquotient) LR-

Der negative Likelihoodquotient (LR-) gibt an, wie sich die Chance einer Erkrankung bei negativem Testergebnis verändert. Oder anders ausgedrückt, sagt der LR-, wie viel Mal wahrscheinlicher ein negatives Testergebnis bei Kranken eintritt als bei Gesunden. Man kann auch sagen, dass der Wert 1/LR- angibt, wie viel Mal wahrscheinlicher ein negatives Testergebnis bei Gesunden eintritt als bei Kranken.

LR- = 1-Sensitivität / Spezifität

Die Vierfeldertafel