Sensitivität & Spezifität Rechner

Über diesen Rechner

Jeder diagnostische Test wird anhand einer 2×2-Tabelle aus richtig positiven, falsch positiven, richtig negativen und falsch negativen Ergebnissen beurteilt, und aus diesen vier Zahlen ergeben sich die Kennzahlen, die bestimmen, wie gut der Test tatsächlich ist: Sensitivität = TP / (TP + FN), der Anteil der Menschen, die die Erkrankung wirklich haben und die der Test korrekt erkennt, und Spezifität = TN / (TN + FP), der Anteil der Menschen ohne die Erkrankung, die der Test korrekt freispricht – mit der Gesamtgenauigkeit = (TP + TN) / Gesamtzahl der Getesteten.

Diese beiden Zahlen sind aus unterschiedlichen Gründen wichtig: Eine hohe Sensitivität hat bei Screening-Tests Vorrang, bei denen ein übersehener echter Fall (ein falsch negatives Ergebnis) gefährlich ist, während eine hohe Spezifität dann Vorrang hat, wenn ein falsch positives Ergebnis unnötige invasive Folgeuntersuchungen auslösen würde – weshalb dieselbe Testmathematik bei einem Krebs-Screening anders angewandt wird als bei einem bestätigenden diagnostischen Assay.

Epidemiologen und Biostatistiker, die neue diagnostische Verfahren bewerten, Laborfachkräfte, die die Leistung von Assays validieren, sowie Studierende der Medizin und des öffentlichen Gesundheitswesens, die die Statistik von Testeigenschaften lernen, nutzen diese Berechnung alle als üblichen ersten Schritt zur Beurteilung des praktischen Nutzens eines diagnostischen Tests.