Negativer prädiktiver Wert

Der negative prädiktive Wert (NPV) ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person mit einem negativen Testergebnis die Erkrankung tatsächlich nicht hat. Wie der positive prädiktive Wert wird er über eine Zeile der 2x2-Tabelle und nicht über eine Spalte abgelesen, sodass er sowohl von der Prävalenz der Erkrankung als auch von der intrinsischen Genauigkeit des Tests abhängt.

Definition

Der negative prädiktive Wert ist die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass eine Krankheit bei einem negativen Testergebnis tatsächlich nicht vorliegt, berechnet als die Anzahl der echten Negativen geteilt durch die Gesamtzahl der negativen Ergebnisse (echte Negative plus falsch Negative).

Scope

Dieser Eintrag definiert den NPV als den Anteil der echten Negativen unter allen negativen Ergebnissen, erklärt seine Abhängigkeit von der Krankheitprävalenz, kontrastiert ihn mit Sensitivität und Spezifität und setzt ihn in Beziehung zur Bayes'schen Aktualisierung der Vortest- zur Nachtestwahrscheinlichkeit. Es handelt sich um ein methodisches Thema, das keine Empfehlungen zur Anwendung bestimmter Tests gibt.

Key concepts

• Wahrscheinlichkeit keiner Krankheit bei negativem Ergebnis
• Abhängigkeit von der Prävalenz (Vortestwahrscheinlichkeit)
• Echte Negative versus falsch Negative
• Nachtestwahrscheinlichkeit
• Bayes-Theorem in der Diagnostik
• Beziehung zum negativen Likelihood-Ratio

Mechanisms

Der NPV wird über die Zeile der negativen Ergebnisse der 2x2-Tabelle berechnet: Von allen Probanden, die der Test als negativ einstuft, ist es der Anteil, dessen Krankheitsstatus tatsächlich negativ ist. Da die absolute Zahl der falsch Negativen aus der Gruppe der Erkrankten generiert wird, sinkt der NPV, wenn die Krankheit häufiger wird, und steigt, wenn sie seltener wird, selbst wenn Sensitivität und Spezifität konstant gehalten werden. Der NPV ist daher ein gemeinsames Produkt der intrinsischen Genauigkeit des Tests und der Vortestwahrscheinlichkeit der Krankheit in der getesteten Population. Die Beziehung wird durch das Bayes-Theorem formalisiert, das die Vortestwahrscheinlichkeit mithilfe der Likelihood-Ratios des Tests zu einer Nachtestwahrscheinlichkeit aktualisiert; der NPV entspricht eins minus der Nachtestwahrscheinlichkeit der Krankheit nach einem negativen Ergebnis.

Clinical relevance

Der NPV drückt aus, wie viel Sicherheit ein negatives Ergebnis in einem bestimmten Setting bietet, und ist daher zentral für die kontextbezogene Interpretation von Screening- und Diagnoseergebnissen. Das Konzept unterstützt die kritische Bewertung diagnostischer Evidenz; es beschreibt, wie Testergebnisse über Populationen hinweg interpretiert werden, und ist keine Grundlage für individuelle Diagnose- oder Behandlungsentscheidungen.

Epidemiology

In Settings mit geringer Prävalenz ist der NPV tendenziell hoch, einfach weil die meisten Menschen krankheitsfrei sind, was ein negatives Ergebnis stark beruhigend erscheinen lassen kann, selbst wenn die Sensitivität eines Tests bescheiden ist. Umgekehrt sinkt der NPV mit steigender Prävalenz, sodass er wie alle prädiktiven Werte in Bezug auf die relevante Population angegeben werden muss, anstatt als festes Testmerkmal behandelt zu werden.

History

Die Abhängigkeit prädiktiver Werte von der Prävalenz wurde mit der Reifung des Rahmens für die diagnostische Genauigkeit im zwanzigsten Jahrhundert geklärt, und die Unterscheidung zwischen intrinsischen Testeigenschaften und populationsabhängiger prädiktiver Leistung wurde Klinikern durch erläuternde statistische Schriften in den 1990er Jahren zugänglich gemacht.

Debates

Bedeutet ein hoher negativer prädiktiver Wert, dass ein Test gut darin ist, Krankheiten auszuschließen?

Ein hoher NPV kann weitgehend eine geringe Prävalenz widerspiegeln und nicht eine starke Testleistung, daher sollte die Beruhigung durch ein negatives Ergebnis anhand der zugrunde liegenden Krankheitwahrscheinlichkeit und der Likelihood-Ratios des Tests beurteilt werden, nicht nur anhand des NPV.

Key figures

• Douglas Altman
• Martin Bland
• Jonathan Deeks
• David Grimes
• Kenneth Schulz

Seminal works

• altman-bland-1994b
• deeks-altman-2004
• grimes-schulz-2002-screening

Frequently asked questions

Warum ist der negative prädiktive Wert bei seltenen Erkrankungen oft hoch?

Wenn eine Erkrankung selten ist, haben die meisten Menschen sie tatsächlich nicht, sodass die meisten negativen Ergebnisse korrekt sind, was den NPV hauptsächlich aufgrund der geringen Prävalenz und nicht aufgrund der Testqualität in die Höhe treibt.

Ist der negative prädiktive Wert eine Eigenschaft des Tests?

Nein. Er hängt von der Prävalenz der Erkrankung in der getesteten Population sowie von der Sensitivität und Spezifität des Tests ab, sodass derselbe Test in verschiedenen Settings unterschiedliche prädiktive Werte liefert.