Screening-Verfahren haben das Ziel, Personen zu identifizieren, die ein bestimmtes Merkmal aufweisen. Häufige Anwendung finden sie in der Identifizierung von Risikopersonen, die später psychische Störungen, Krankheiten oder schulische Probleme entwickeln. Zur Bewertung der Screenings gibt es eine Reihe an Kennwerten, von denen Sensitivität und Spezifität die bekanntesten sind. Sie geben jeweils an, wie viele Personen vom Test korrekt als Risiko- und wie viele als Nicht-Risiko-Personen erkannt wurden.
Neben diesen grundlegenden Angaben gibt es aber noch eine Reihe weiterer wichtiger Angaben, wie beispielsweise die Prädiktor-Treffer-Quote oder der RATZ-Index (Relativer Anstieg der Trefferquote gegenüber der Zufallstrefferquote; weitere Informationen und eine detailierte Beschreibung der verschiedenen Kennwerte finden Sie in Marx & Lenhard, 2010; siehe auch das Glossar).
Mithilfe der Tabelle können Sie verschiedene Kennwerte für Screeningverfahren ermitteln. Bitte tragen Sie in die Tabellenzellen die absoluten Fallzahlen ein.
Flächenanteile siehe Grafik bitte Fahlzahlen angeben |
Prädiktor (z. B. Screeningtest) |
||
auffällig | unauffällig | ||
Kriterium | nicht betroffen | b (falsch positiv) |
d (korrekt negativ) |
betroffen | a (korrekt positiv) |
c (falsch negativ) |
Testgütekriterien des Screeningverfahrens: | |
Sensitivität oder Recall | |
Spezifität | |
positiver prädiktiver Wert oder Precision | |
negativer prädiktiver Wert | |
Kontingenzkoeffizient rPhi | |
Trefferquote oder Accuracy | |
Zufallstrefferquote | |
RATZ-Index |
Ok, drehen wir die Logik einmal um, und schauen uns an, welche Zahlen an korrekt positiven und falsch positiven Diagnosen resultieren. Ist die Grundrate sehr niedrig, dann gelangt ein Screening sehr schnell an seine Grenzen und es dient dann in erster Linie dazu, Personen für eine weiterführende Diagnostik vorauszuwählen. Nehmen wir als Beispiel COVID19 und eine fiktive Inzidenz von 100 / 100 000 Personen für Infektionen in den letzten 7 Tagen, was einer Grundrate von 0.1% entspricht. Gute Schnelltests haben mindestens eine Spezifität von 99.5% und eine Sensitivität von 95%. Welche Zahl von falsch positiven Diagnosen resultiert, wenn man 1000 Personen bei dieser Infektionslage mit einem Schnelltest untersucht?
Grundrate Angabe in % zwischen 0 und 100 |
Sensitivität Angabe in % zwischen 0 und 100 |
Spezifität Angabe in % zwischen 0 und 100 |
Anzahl untersuchter Personen |
Ergebnisse des Screeningverfahrens: | |
Falsch Positiv | |
Falsch Negativ | |
Korrekt Positiv | |
Korrekt Negativ | |
Anteil falsch-positiver Ergebnisse an allen positiven Ergebnissen (Angabe in Prozent) | |
Anteil falsch-negativer Ergebnisse an allen negativen Ergebnissen (Angabe in Prozent) |
Glossar:
Die Auswertungshilfe ist als Excel-Tabelle, sowie als Source-Code in der Programmiersprache Java unter der General Public License (GPL) verfügbar:
Zitierfähige Quelle: Lenhard, W. & Lenhard, A. (2014). Berechnung von Testgütekriterien für Screeningverfahren. verfügbar unter: http://www.psychometrica.de/testkennwerte.html. Psychometrica.