Wie aussagekräftig sind SARS-CoV-2-Schnelltests?
Die Sensitivität eines Tests gibt den Anteil aller Infizierten an, bei denen der Test richtig anzeigt, dass sie infiziert sind.
Die Spezifität eines Tests gibt den Anteil aller Nichtinfizierten an, bei denen der Test richtig anzeigt, dass sie nicht infiziert sind.
Die Antikörpertests eines Herstellers haben Sensitivität von 96,5%, d. h. 96,5% aller Infizierten werden positiv getestet, und eine Spezifität von 99,7% d. h. 99,7% aller Nichtinfizierten werden richtig negativ getestet. Allerdings weiß man in der Regel nicht, ob man infiziert ist oder nicht. Man sieht nur das Testergebnis.
Die Prävalenz gibt den geschätzten Prozentsatz der zu einem bestimmten Zeitpunkt oder in einem bestimmten Zeitabschnitt an einer bestimmten Krankheit Erkrankten (im Vergleich zur Zahl der Untersuchten) an. In Deutschland liegt die Prävalenz an Corona zu erkranken im Durchschnitt bei 2,4%.
Erläutere den Term für den positiven Vorhersagewert und den negativen Vorhersagewert. Was haben diese Werte mit dem Satz von Bayes zu tun?
Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass man wirklich infiziert ist, wenn das Testergebnis des Schnelltests positiv ist bzw. wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass man wirklich nicht infiziert ist, wenn das Testergebnis negativ ist?
Wie verändert sich der positive Vorhersagewert und der negative Vorhersagewert, wenn man die a) Sensitivität erhöht, b) die Spezifität erhöht, c) die Prävalenz erniedrigt?
Erkläre, warum die Spezifität einen höheren Wert als die Sensitivität haben sollte.