Epidemiologie und HIV-Tests

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1 26. November 2009

2 Cornelias HIV-Test Das ist Cornelia. Cornelia möchte Plasmaspenderin werden. Dafür braucht sie einen negativen Befund eines HIV-Tests. Deshalb geht sie ins Krankenhaus.

3 Cornelias HIV-Test Als sie das Ergebnis sieht, erschrickt sie: Befund positiv.

4 Cornelias HIV-Test Ihre Freundin Nadja versucht sie zu beruhigen: Ich hab das mal berechnet. Die Wahrscheinlichkeit, dass du wirklich HIV-positiv bist, ist eher niedrig.

5 Cornelias HIV-Test Warum ist das so?

6 Inhaltsverzeichnis Beispiel

7 Inhaltsverzeichnis Beispiel

8 Inhaltsverzeichnis Beispiel

9 Epidemiologie Wie treten Krankheiten in größeren Populationen auf? Welche Ursachen und Risikofaktoren kann man erkennen? Wie verbreitet sich die Krankheit in der Bevölkerung? Wie kann man Krankheiten prognostizieren?

10 Grundbegriffe Prävalenz: Relativer Krankenbestand P(Personkrank) Wahrscheinlichkeit, dass eine Person zu einem bestimmten Zeitpunkt erkrankt ist

11 Prävalenz bei HIV Population Prävalenz geringstes Risiko homosexuelle Männer drogenabhängige Personen 0.01

12 Grundbegriffe Diagnostische Tests Untersuchung des Krankheitstatus einer Person Problem: Jeder Test hat Mängel! Lösung: Gütekriterien für diagnostische Tests

13 Gütekriterien für diagnostische Tests Bedingte Wahrscheinlichkeit P(pos.Testergebnis Personkrank) = P(pos.Testergebnis Personkrank) P(Personkrank)

14 Gütekriterien für diagnostische Tests Sensitivität Bedingte Wahrscheinlichkeit P(pos.Testergebnis Personkrank), d.h. Test reagiert richtig positiv falsch negatives Ergebnis: Gegenwahrscheinlichkeit zu Sensitivität: P(neg.Testergebnis Personkrank) = 1 P(pos.Testergebnis Personkrank)

15 Gütekriterien für diagnostische Tests Spezifität Bedingte Wahrscheinlichkeit P(neg.Testergebnis Personnichtkrank) d.h. Test reagiert richtig negativ falsch positives Ergebnis: Gegenwahrscheinlichkeit zu Spezifität: P(pos.Testergebnis Personnichtkrank) = 1 P(neg.Testergebnis Personnichtkrank)

16 Cornelias HIV-Test Für Cornelia sind diese Gütekriterien eigentlich uninteressant: Vielmehr würden sie die Vorhersagewerte interessieren, also wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass sie krank ist, wenn der Test positiv ist.

17 Wer hat Lust auf....?

18 Vorhersagewerte Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass Cornelia krank ist, wenn der Test positiv ist?

19 Vorhersagewerte Positiver Vorhersagewert: P(Personkrank pos.testergebnis) Negativer Vorhersagewert: P(Personnichtkrank neg.testergebnis)

20 Vorhersagewerte mit Hilfe des Bayes Theorem Positiver Vorhersagewert: P(krank pos.test) = P(krank) P(pos.Test krank) P(krank) P(pos.Test krank) + P(nichtkrank) P(pos.Test nichtkrank)

21 Hat noch wer Lust auf....?

22 Negativer Vorhersagewert mit Hilfe des Bayes Theorem Wer kann analog zum positiven Vorhersagewert den negativen Vorhersagewert bestimmen?

23 Vorhersagewerte mit Hilfe des Bayes Theorem Negativer Vorhersagewert: P(nichtkrank neg.test) = P(nichtkrank) P(neg.Test nichtkrank) P(nichtkrank) P(neg.Test nichtkrank) + P(krank) P(neg.Test krank)

24 Cornelias HIV-Test Was bedeutet das für Cornelia? HIV-Test mit einer Sensitivität von 99 Prozent und einer Spezifität von 99,5 Prozent

25 Cornelias HIV-Test Positiver Vorhersagewert: P(krank pos.test) = = Negativer Vorhersagewert: P(nichtkrank neg.test) = =

26 Doping....für Geist und Körper gefällig?

27 Aufgabe Wie hoch ist der positive bzw. der negative Vorhersagewert bei einer drogenabhängigen Person? Prävalenz: 1 Prozent Sensitivität: 99 Prozent Spezifität: 99.5 Prozent

28 HIV Population Prävalenz pos. Vorhersagewert neg. Vorhersagewert geringstes Risiko homosexuelle Männer drogenabhängige Personen

29 Zusammenfassung Vorhersagewerte von Prävalenz abhängig: Prävalenz für Einzelfälle nicht immer bekannt Prävalenz gering Nachteil für pos. Vorhersagewert Neg. Vorhersagwerte nahe bei 1. Arzt muss Befund immer Ernst nehmen Bei hoher Sensitivität Person sicher krank Anwender sollten deshalb gute Kenntnisse über Stochastik haben

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