Coronatest: Fallstricke umgehen, Ergebnisse richtig interpretieren
Der Nachweis einer Infektion mit SARS-CoV-2 basiert auf der Detektion viraler RNA mittels Reverse-Transkriptase-PCR. Bei der Einschätzung der Ergebnisse spielen Sensitivität und Spezifität eine entscheidende Rolle. Die Sensitivität bezeichnet den Anteil der Erkrankten, die einen positiven Test haben (Richtig-Positiv-Rate). Die Spezifität bezeichnet den Anteil der Personen ohne COVID-19, die einen negativen Test haben (Richtig-Negativ-Rate). Dr. Jessica Watson, Allgemeinmedizinerin an der Universität Bristol, und ihre Kollegen gehen von einer Sensitivität von etwa 70 % und einer Spezifität von 95 % aus.
Mit einer Kombination beider Größen lassen sich die Wahrscheinlichkeitsverhältnisse (likelihood ratio, LR+ bzw. LR-) errechnen, also die Aussagekraft eines positiven oder negativen Tests. Je weiter die positive LR (LR+) den Wert 1 übersteigt, desto besser eignet sich das Verfahren zur Detektion Kranker, bei einem Wert von 10 besteht eine als starke Evidenz für das Vorliegen der Erkrankung.
Formeln für die Wahrscheinlichkeit
- Positives Wahrscheinlichkeitsverhältnis (likelihood ratio, LR+):
LR+ = Sensitivität/(1-Spezifität) - Negatives Wahrscheinlichkeitsverhältnis (LR-):
LR- = (1-Sensitivität)/Spezifität
SARS-CoV-2-PCR-Tests: Prä- und Posttestwahrscheinlichkeiten
Quelle: Watson J et al. BMJ 2020; 369: m1808; DOI: 10.1136/bmj.m1808
Fallbeispiel 1
Fallbeispiel 2
Quelle: Watson J et al. BMJ 2020; 369: m1808; DOI: 10.1136/bmj.m1808