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 Negativer Vorhersagewert, Negativ Prädikativer Wert, Richtig negativer Wert

Diese Kennwerte bedeuten alle dasselbe.

In der klinischen Forschung die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gesunder für gesund befunden wird.
Man geht also von einer bekannten Wirklichkeit aus. Der negative Vorhersagewert beschreibt demnach die Trennschärfe eines Tests.

Der negative Vorhersagewert ist als weitere Folge davon nur ein Hilfsmittel für den behandelnden Arzt, aus statistischer Sicht bessere von schlechteren Tests unterscheiden zu können.

Die hohe Trefferquote von Fachärzten beruht zu einem wesentlichen Teil auf der Vorselektion durch Allgemeinärzte, da sie die meisten tatsächlich gesunden Patienten auch für gesund befinden, und diese daher bei Fachärzten erst gar nicht vorstellig werden: Allgemeinmediziner vs. Fachmediziner


Dadurch dass der negative Vorhersagewert von einer bekannten Wirklichkeit ausgeht, ist er aus Patientensicht nicht das entscheidende Mass, denn der Patient möchte wissen, ob er nun tatsächlich gesund ist oder nicht. Den Patient interessiert es insbesondere nicht, ob er als tatsächlich Gesunder durch den Test für gesund befunden würde.


Aus Patientensicht sind daher Diagnostische Sensitivität und Diagnostische Spezifität die entscheidenden Grössen, da sie Licht in eine unbekannte Sachlage werfen, nämlich die Frage beantworten, ob der Patient tatsächlich krank bzw. gesund ist. Dies wiederum hängt von der Prävalenz = Basisrate ab. 


Hier findet man einen allgemeinen Überblick über die Risikoarten bei statistischen Hypothesentests, und

hier befindet sich eine etwas ausführlichere Darstellung der Risikoarten im medizinischen Kontext (Diagnostische Tests).

 

Siehe auch Excel Berechnungsbeispiel Prävalenz und Testergebnis.

Siehe auch Klinische Forschung.

 

Siehe Operationscharakteristik zum allgemeinen Verständnis für die Trennschärfe von Tests.


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