Diese Kennwerte bedeuten alle dasselbe.
In
der
klinischen Forschung die
Man geht also von einer
bekannten Wirklichkeit aus. Der Positive Vorhersagewert beschreibt
demnach die Trennschärfe eines Tests.
Der Positive 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 kranken Patienten auch für krank befinden, und diese daher bei Fachärzten verstärkt erscheinen: Allgemeinmediziner vs. Fachmediziner
Dadurch dass der
Positive
Vorhersagewert von einer bekannten Wirklichkeit ausgeht, ist er aus
Patientensicht nicht das entscheidende Mass, denn der Patient möchte
wissen, ob er nun tatsächlich krank ist oder nicht. Den Patient
interessiert es insbesondere nicht, ob er als tatsächlich Kranker durch
den Test für krank 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
Siehe auch Klinische Forschung.
Siehe Operationscharakteristik zum allgemeinen Verständnis für die Trennschärfe von Tests.