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Covid-19 & Test-Statistik

Die Aussagekraft von Tests ist begrenzt.

Früher galt jemand als gesund oder krank, weil er oder sie sich so fühlte.
Heute nur noch so lange, bis ein Test positiv ausfällt.

Die Qualität der Vorhersage eines Tests hängt von vielem ab. Nicht nur von technischen Faktoren ab. Sondern auch von der Wahrscheinlichkeit des Auftretens der Ereignisse, die gemessen werden sollen.

Um Testergebnisse beurteilen zu können, muss man die Wahrscheinlichkeit kennen, mit der ein Test

  • tatsächlich vorliegende Infektionen entdecken (Empfindlichkeit / Sensitvität), und
  • bei fehlenden Infektionen falsch-positiv ausfallen (Genauigkeit / Spezifität).

Zudem hängt die Wahrscheinlichkeit, ob ein Test richtig oder falsch positiv ist, auch von der Häufigkeit des Ereignisses in der untersuchten Bevölkerungsgruppe ab (z.B ob ernsthaft Erkrankte oder gesunde Testpersonen untersucht werden)

Ein Elefant, der nicht im Raum ist

Was sagt uns „eine 95%ige Wirksamkeit?“

„Impfstoffe gegen Covid-19 sind hochwirksam“ heißt es. Wenn es so ist: Was bedeutet eigentlich „Wirksamkeit“? Vor allem: In Bezug auf was?

Was wurde in den Studien genau gemessen? Welche Unterschiede sollten bei Geimpften und Nicht-Geimpften mit gefunden werden: Schwere Krankheitsverläufe oder „Husten-Schnupfen-Heiserkeit“? Wie wurde Aussagekraft der genutzten PCR-Typ (hinsichtlich Genauigkeit und Empfindlichkeit) gemessen? Wie häufig konnte man bei einem positiven Covid-19-PCR-Test – je nach Durchseuchung der beobachteten Bevölkerungsgruppe – von einer Infektion mit einem lebendem Virus ausgehen?

Scheinbar eindeutiges ist manchmal weniger eindeutig,

wenn genauer hinsieht:

„Unkoordinierte Phase-3-Studien erfüllen nicht die Anforderungen des öffentlichen Gesundheitswesens. … Die Überlegungen zur Wirksamkeit und Effektivität basieren auf Studien, die die Vorbeugung von leichten bis mittelschweren COVID-19-Infektionen messen. Sie wurden nicht erdacht, um Aussagen zur Vorbeugung von Krankenhausaufenthalten, schweren Erkrankungen oder Todesfällen oder zur Vorbeugung von Infektionen und Übertragungspotenzialen zu treffen. Die Beurteilung der Eignung von Impfstoffen müsste alle Indikatoren berücksichtigen, und auch Sicherheit, Einsatzfähigkeit, Verfügbarkeit und Kosten einbeziehen.“ Olliario, Lancet 20. April 2021, Übersetzung: Jäger. Ein unterhaltsamer Versuch, diese mathematische Logik zu erklären Patrick Strobach 30.05.2021

Test-Demie: Bei einem Ausbruch in Frankreich (Jafaar 2021) nahm die Zahl der positiven PCR-Tests wellenförmig zu und dann wieder ab, gleichzeitig stieg stetig die Zahl der negativen Kontrollen in den Virus-Kulturen. Grund: Der Test weist nicht nur lebnende Viren, sondern auch „Virus-Überreste nach Infektion“ nach, die für die Übertragung keine Bedeutung mehr haben. In einem Kommentar wird Cocid-19 eine „Merkwürdige Pandemie“ genannt. Denn zur realen Virus-Verbreitung (Klassische Pandemie mit Krankheitsfolgen), tritt eine eine Fall-Demie hinzu (Kranke und Verstorbene, die zufällig positiv getestet wurden) und dann noch eine PCR-Test-Demie (Gesunde, die positiv gestetet werden, aber in einer Viruskultur, siehe Graphik, negativ getestet würden). (SWPRS 21.06.2021)

Zu den Publikationen

Die Aussagen dieser Publikationen sind nicht neu. Sie erklären nur die Unterschiede zwischen

  • einem PCR-Test und einem virologischen Kulturverfahren.
  • einem „Relativem Risiko“, das sehr groß erscheint, weil es auf kleine Teilgruppen bezogen wird. Und einem „Absoluten Risiko“ (in einer gesamtgruppe), das oft sehr klein ist.

Nur mit der einen Variante einer (sicher korrekten) Darstellung kann man Nicht-Statistiker:innen tief beeindrucken.
Mit der anderen gelänge das weniger gut.

„Lasse den Zuschauer nie im Ungewissen,
sondern versorge ihn ständig mit Informationen,
die ihn weiter verunsichern.“
Alfred Hitchcock

Mehr

Was sagt ein Test aus?

BMJ-Test-Calculator: www.bmj.com/content/369/bmj.m1808 Beispiel: Infektionswahrscheinlichkeit 1% (Infizierte in der Bevölkerung). Erkennung von Infizierten (Sensitivität) 70% (ein guter Wert, da viele Infizierte gesund erscheinen), Spezifität 95% (ein guter Wert für einen Test). Ergebnis: Richtig positiv: 1 – Falsch positiv: 5

Letzte Aktualisierung: 20.06.2021