Wer sich einem diagnostischen Test unterzieht, stellt sich natürlich die Frage: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass ich tatsächlich unter der Erkrankung leide, wenn der Test positiv ausfällt? Häufig werden für Tests die Spezifität und die Sensitivität angegeben - um die Frage beantworten zu können, muss man allerdings den positiv prädiktiven Wert (positiven Vorhersagewert) kennen - und dazu braucht man auch die Prävalenz der Erkrankung.
Ein Beispiel: Ein HIV-Test hat eine Spezifität von 99,99 Prozent und eine Sensitivität von 99,9 Prozent. In einer Population, in der die HIV-Prävalenz nur 0,01 Prozent liegt, ist nur jeder zweite mit einem positiven Testergebnis tatsächlich HIV-infiziert. Liegt die Prävalenz aber bei 1 Prozent, ist der positiv prädiktive Wert 99 Prozent, also 99 von 100 Getesteten sind wirklich HIV-infiziert.
Zum Weiterlesen zwei Artikel aus dem Deutschen Ärzteblatt:
* von Gigerenzer et al. zur Risikokommunikation
* aus der Reihe "Bewertung wissenschaftlicher Publikation" Teil 5 Dtsch Arztebl Int 2009; 106(24): 403–6
Ein Beispiel: Ein HIV-Test hat eine Spezifität von 99,99 Prozent und eine Sensitivität von 99,9 Prozent. In einer Population, in der die HIV-Prävalenz nur 0,01 Prozent liegt, ist nur jeder zweite mit einem positiven Testergebnis tatsächlich HIV-infiziert. Liegt die Prävalenz aber bei 1 Prozent, ist der positiv prädiktive Wert 99 Prozent, also 99 von 100 Getesteten sind wirklich HIV-infiziert.
Zum Weiterlesen zwei Artikel aus dem Deutschen Ärzteblatt:
* von Gigerenzer et al. zur Risikokommunikation
* aus der Reihe "Bewertung wissenschaftlicher Publikation" Teil 5 Dtsch Arztebl Int 2009; 106(24): 403–6