Labormedizinische Kenngrößen

Diagnostische Sensitivität (Empfindlichkeit bzw. Trefferquote): gibt an, wieviel Prozent der Erkrankten von dem Test erkannt werden.

Sensitivität [%] = Anzahl der testpositiven Kranken /Gesamtzahl der Kranken * 100

Diagnostische Spezifität (Ausschlussquote): gibt an, wieviel Prozent der Nicht-Erkrankten richtig negativ getestet werden.

Spezifität [%] = Anzahl der testnegativen Nicht-Erkrankten /Gesamtzahl der Nicht-Erkrankten * 100

Optimale Werte für einen diagnostischen Test:

100 % Sensitivität (alle Kranken werden korrekt erkannt)

100 % Spezifität (alle Gesunden werden korrekt erkannt)

➢Spezifität und Sensitivität sind abhängig vom Cut-off Wert

In echt nie der Fall

-> in diesem Fall ein schlechter Test

Ein Cut-off-Wert ist ein festgelegter Grenzwert, der darüber entscheidet, ob ein Mess- oder Testergebnis als positiv oder negativ gewertet wird. Besonders im klinischen Labor legt dieser Wert fest, wann ein Befund als auffällig oder unauffällig eingestuft wird. Die Wahl des Cut-off-Werts basiert oft auf Richtlinien, Studien und Testeigenschaften (z. B. Sensitivität und Spezifität).

Inzidenz beschreibt die Neuerkrankungsrate innerhalb eines bestimmten Zeitraums (z. B. wie viele Personen pro 100.000 Einwohner pro Jahr neu erkranken).

Prävalenz bezeichnet hingegen den Bestand an Erkrankungsfällen zu einem bestimmten Zeitpunkt (z. B. wie viele Personen pro 100.000 Einwohner zu einem Stichtag erkrankt sind).

• Die Prävalenz steigt in der Regel, wenn die Inzidenz hoch ist und/oder die Erkrankung lange dauert, weil sich immer mehr Fälle in der Bevölkerung ansammeln.

• Umgekehrt bleibt die Prävalenz eher niedrig, wenn die Inzidenz gering ist oder die Erkrankungsdauer kurz (z. B. durch schnelle Heilung oder höhere Mortalität), sodass sich weniger Personen gleichzeitig als „aktive Fälle“ in der Population befinden.

In einer vereinfachten Formel lässt sich das Verhältnis grob so ausdrücken:

\text{Prävalenz} \approx \text{Inzidenz} \times \text{Durchschnittliche Krankheitsdauer}.

3. Präzision (CV):

• CV (%): Der Variationskoeffizient beschreibt die Streuung der Messwerte einer Methode relativ zum Mittelwert. Eine niedrige CV bedeutet höhere Präzision.

• Bei unpräzisen Methoden können Messwerte stark um den wahren Wert streuen, was die Interpretation erschwert.

-> Referenzbereich • per Definition wird der Referenzbereich durch Bildung des Mittelwertes +/- 2SD berechnet, erfasst also 95 % der normalen Population (für normalverteilte Werte).

➢ 5 % der normalen Population liegen demnach außerhalb des Referenzbereichs, d.h. sie weisen „pathologische“ Werte auf obwohl sie nicht krank sind.

-> als Bsp. Glucose

Aber: