Medizinische Klinik

, Volume 96, Issue 2, pp 116–121

Interpretation von Effizienzmaßen der Vierfeldertafel für Diagnostik und Behandlung

  • Ralf Bender
GRUNDLAGEN MEDIZINISCHER NACHBARGEBIETE

Zusammenfassung

Hintergrund: Zur Beschreibung der Effizienz eines diagnostischen Tests sowie zur Darstellung der Effektivität einer Behandlung existiert eine Vielzahl von Maßen, die sich alle aus einer Vierfeldertafel absoluter Häufigkeiten ableiten lassen. Zum Verstädnis dieser Maße ist eine Kenntnis ihrer Eigenschaften im Rahmen der Wahrscheinlichkeitsrechnung notwendig.

Material und Methode: Nach einer Einführung in grundlegende Begriffe, wie Wahrscheinlichkeit, Chance, gemeinsame und bedingte Wahrscheinlichkeit, werden die gebräuchlichen Maße Sensitivität, Spezifität, Likelihood Ratio, positiver und negativer prädiktiver Wert, relatives Risiko, Odds Ratio, relative Risikoreduktion, absolute Risikoreduktion und “Number Needed to Treat” vorgestellt und erklärt. Anhand von Beispielen wird insbesondere auf die Bedeutung der Krankheitsprävalenz bzw. des Basisrisikos für die Interpretation dieser Maße eingegangen.

Schlussfolgerung: Wird die Höhe der Krankheitsprävalenz und des Basisrisikos nicht genügend berücksichtigt, so werden der Nutzen eines diagnostischen Tests und der Effekt einer Behandlung insbesondere im Rahmen von Screening und Prävention überschätzt.

Schlüsselwörter Diagnostische Tests Odds Ratio Prädiktive Werte Prävalenz Wahrscheinlichkeit Risiko Sensitivität und Spezifität Statistik 

Abstract

Background: To describe the efficacy of diagnostic tests and the effect of treatment a number of measures are used, which can be derived from 2 × 2 tables of frequencies. For the comprehension of these measures the knowledge of their properties in the framework of probability theory is necessary.

Material and Methods: After an introduction of basic terms such as probability, odds, joint and conditional probability the usual measures sensitivity, specificity, likelihood ratio, positive and negative predictive value, relative risk, odds ratio, relative risk reduction, absolute risk reduction, and number needed to treat are presented and explained. In particular, the importance of disease prevalence and baseline risk for the interpretation of these measures is pointed out by means of examples.

Conclusion: If the disease prevalence or the baseline risk is not appropriately taken into account, the efficacy of a diagnostic test and the effect of a treatment are overestimated, especially in screening and prevention trials.

Key Words: Diagnostic tests Odds ratio Predictive value of tests Prevalence Probability Risk Sensitivity and specificity Statistics and numerical data 

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Copyright information

© Urban & Vogel München 2001

Authors and Affiliations

  • Ralf Bender
    • 1
  1. 1.AG 3 – Epidemiologische und Medizinische Statistik, Fakultät für Gesundheitswissenschaften, Universität BielefeldDE

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