Leistungsfähigkeit von Laboranalysen

In der Regel erlauben Labortests keine absolute Unterscheidung zwischen Gesunden und Kranken, da in einem bestimmten Umfang bei Kranken normale und bei Gesunden pathologische Testresultate gefunden werden. Diagnostische Sensitivität und diagnostische Spezifität sind statistische Größen, die die Fähigkeit eines Tests, zwischen Gesunden und Kranken zu unterscheiden, beschreiben.

Die diagnostische Sensitivität gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Labortest in einer Gruppe von Kranken tatsächlich ein auffälliges Testergebnis ergibt (Sensitivität=richtig erkannte Kranke aus der Gruppe aller Kranken). Die diagnostische Spezifität gibt hingegen an, mit welcher Wahrscheinlichkeit in einer Gruppe Gesunder ein unauffälliges Testergebnis gefunden wird (Spezifität=richtig erkannte Gesunde aus der Gruppe aller Gesunden).

Eine Verschiebung der Entscheidungsgrenze des Tests (Grenze zwischen unauffälligem und auffälligem Testergebnis, Cutoff) führt zu einer veränderten Anzahl negativer und positiver Testergebnisse und damit zur Verschiebung von Sensitivität und Spezifität des Tests.

Bei den beiden Größen Sensitivität und Spezifität wird die Verteilung von Kranken und Gesunden in der untersuchten Gruppe nicht berücksichtigt: die Angabe der Sensitivität bezieht sich ausschließlich auf die Verteilung der Meßergebnisse bei Kranken, die Angabe der Spezifität auf Meßwerte bei Gesunden. In der Praxis wird aber ein heterogenes Kollektiv untersucht, in dem sich Gesunde und Kranke befinden. In den negativen prädiktiven Wert sowie den positiven prädiktiven Wert eines Tests geht diese Verteilung mit ein. Der negative prädiktive Wert besagt, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein negatives Testergebnis in einer Gruppe von Patienten die Krankheit tatsächlich ausschließt (NPV=richtig unauffällige Testergebnisse aus der Gruppe aller unauffälligen Testergebnisse), während der positive prädiktive Wert besagt, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein positives Testresultat die Diagnose der Krankheit tatsächlich erlaubt (PPV=richtig auffällige Testergebnisse aus der Gruppe aller auffälligen Testergebnisse). Aus klinischer Sicht ist darum, wenn es um die Beurteilung der Leistungsfähigkeit von Labormethoden geht, die Angaben dieser Werte meist wichtiger.

Eine Änderung der Patientengruppe (z. B. Krankheitsprävalenz in einer Spezialsprechstunde gegenüber Allgemeinmedizinischer Praxis) führt zur Verschiebung von positivem sowie negativem prädiktivem Wert und damit zu einer unterschiedlichen diagnostischen Effizienz des Tests.

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Beispiel

Der Test hat eine Spezifität von 99% und eine Sensitivität von 90%. 10.000 Personen werden mit diesem Test untersucht, ...

... davon sind wirklich krank: Richtig erkannte Gesunde Richtig erkannte Kranke Als krank erkannte Gesunde Als gesund erkannte Kranke Negativer prädiktiver Wert Positiver prädiktiver Wert
10 (0,1%) 9890 (98,9%) 9 (0,09%) 100 (1,0%) 1 (0,01%) 99,99% 8%
100 (1,0%) 9801 (98,0%) 90 (0,90%) 99 (0,99%) 10 (0,1%) 99,89% 48%
1000 (10%) 8910 (89,1%) 900 (9,0%) 90 (0,90%) 100 (1,0%) 98,99% 91%
5000 (50%) 4950 (49,5%) 4500 (45,0%) 50 (0,50%) 500 (5,0%) 90,80% 99%

Je nach Zusammensetzung der Patientengruppe könnte mit dem Test also in 8 bis 99% der Fälle die Diagnose richtig gestellt werden. Bei einer geeigneten Vorauswahl der Patienten, die mit dem Test untersucht werden, läßt sich somit die Leistungsfähigkeit der Labordiagnostik bei gleichzeitiger Kostenersparnis deutlich erhöhen.

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Anhang

Formeln zur Berechnung von Sensitivität, Spezifität, negativem und positivem prädiktiven Wert:

Formel zur Berechnung von Sensitivität:

Formel zur Berechnung von Sensitivität:

Formel zur Berechnung von Spezifität:

Formel zur Berechnung von Spezifität

Formel zur Berechnung vom negativen prädiktiven Wert:

Formel zur Berechnung vom negativen prädiktiven Wert

Formel zur Berechnung vom positiven prädiktiven Wert:

Formel zur Berechnung vom positiven prädiktiven Wert:

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Wichtige Information:

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