Rechner für Likelihood-Ratio

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Ein diagnostisches Likelihood-Ratio zeigt, wie stark ein Testergebnis Ihre Einschätzung verschieben sollte, ob ein Patient eine Erkrankung hat. Das positive Likelihood-Ratio ist LR+ = Sensitivität / (1 − Spezifität) und zeigt, um wie viel wahrscheinlicher ein positives Ergebnis bei jemandem mit der Krankheit ist als bei jemandem ohne sie; das negative Likelihood-Ratio ist LR− = (1 − Sensitivität) / Spezifität und zeigt, wie stark ein negatives Ergebnis den Verdacht senken sollte. Ein LR+ über 10 oder ein LR− unter 0,1 gilt im Allgemeinen als starker Beleg.

Kliniker kombinieren das LR mit der Vortestwahrscheinlichkeit eines Patienten (basierend auf Prävalenz und klinischem Bild) – häufig über ein Fagan-Nomogramm oder das Bayes-Theorem –, um die Nachtestwahrscheinlichkeit der Krankheit zu berechnen, was es zum Kern evidenzbasierter diagnostischer Überlegungen macht. Epidemiologen nutzen Likelihood-Ratios, um zu beurteilen, wie nützlich ein Screening- oder diagnostischer Test über seine rohe Sensitivität und Spezifität hinaus tatsächlich ist, und Medizinstudierende lernen das LR als zentrales Werkzeug, um Labor- und Bildgebungsergebnisse im Kontext zu deuten.