Sensitivität

Die Sensitivität ist der Anteil der Personen, die tatsächlich eine Erkrankung haben und die ein Test korrekt als positiv identifiziert. Sie beantwortet die Frage „Wie viele der Erkrankten erkennt der Test?“ und ist neben der Spezifität eine der beiden intrinsischen Genauigkeitsmaße, die zur Bewertung von diagnostischen und Screening-Tests anhand eines Referenzstandards verwendet werden.

Definition

Sensitivität ist die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass ein Testergebnis positiv ist, vorausgesetzt, die Krankheit ist tatsächlich vorhanden, berechnet als die Anzahl der echten Positiven geteilt durch die Gesamtzahl der Personen mit der Krankheit (echte Positive plus falsch Negative).

Scope

Dieser Eintrag definiert Sensitivität als die Rate der echten Positiven, ordnet sie in die 2x2-Tabelle des Testergebnisses gegenüber dem wahren Krankheitsstatus ein, erläutert ihr Komplement (die Rate der falsch Negativen) und beschreibt, wie sie geschätzt wird, warum sie über verschiedene Patientenspektren variieren kann und wie sie mit Likelihood-Ratios zusammenhängt. Es handelt sich um ein methodisches Thema, das keine Empfehlungen zur Verwendung eines bestimmten Tests gibt.

Key concepts

• Rate der echten Positiven
• Rate der falsch Negativen (1 - Sensitivität)
• Referenzstandard (Goldstandard)
• Bedingte Wahrscheinlichkeit bei Vorliegen der Krankheit
• Spektrum-Bias
• Positive Likelihood-Ratio

Mechanisms

Die Sensitivität wird entlang der Spalte der Erkrankten in der 2x2-Tabelle berechnet: Von allen Probanden, deren wahrer Status (durch den Referenzstandard festgelegt) erkrankt ist, ist sie der Anteil, den der Test als positiv einstuft. Da sie vom wahren Krankheitsstatus abhängt, ist die Sensitivität prinzipiell unabhängig davon, wie häufig die Krankheit in der getesteten Gruppe ist; sie charakterisiert den Test und nicht die Population. Ihr Komplement, eins minus Sensitivität, ist die Rate der falsch Negativen – der Anteil der erkrankten Personen, die der Test übersieht. Ein hochsensitiver Test hilft, wenn er negativ ist, eine Erkrankung auszuschließen, da nur wenige echte Fälle negative Ergebnisse liefern. Die Sensitivität kombiniert sich mit der Spezifität zur positiven Likelihood-Ratio, die ausdrückt, wie stark ein positives Ergebnis die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung erhöht. Schätzungen der Sensitivität können sich mit dem klinischen Spektrum der untersuchten Fälle verschieben, sodass ein in schweren, eindeutigen Fällen gemessener Wert die Leistung bei milderen Verläufen überschätzen kann.

Clinical relevance

Sensitivität ist ein Standardmaßstab zur Beurteilung, wie gut ein Test Krankheiten erkennt, und wird besonders betont, wenn das Übersehen eines Falles schwerwiegende Folgen hat, wie in vielen Screening-Kontexten. Das Konzept unterstützt die kritische Bewertung diagnostischer Evidenz; es beschreibt eine Eigenschaft eines Tests und ist keine Grundlage für individuelle diagnostische oder Behandlungsentscheidungen.

Epidemiology

Beim Screening wird oft eine hohe Sensitivität priorisiert, um möglichst wenige echte Fälle zu übersehen, wobei ein höherer Anteil falsch positiver Ergebnisse in Kauf genommen wird. Die berichtete Sensitivität ist anfällig für das Studiendesign: Spektrum-Bias und eine unvollständige oder differenzielle Anwendung des Referenzstandards können sie erhöhen, weshalb Berichtsstandards wie STARD eine explizite Beschreibung der Handhabung von Teilnehmern und des Referenzstandards fordern.

Evidence & guidelines

Die STARD-Erklärung fordert von Studien zur diagnostischen Genauigkeit, dass sie berichten, wie die Teilnehmer ausgewählt und der Referenzstandard angewendet wurden, da beides die geschätzte Sensitivität direkt beeinflusst.

History

Die gepaarten Begriffe Sensitivität und Spezifität gelangten aus der breiteren Theorie der Klassifikation und Signalerkennung in die medizinische Statistik und wurden in den 1990er Jahren durch erläuternde Arbeiten in der medizinischen Literatur einem breiten Kreis von Klinikern zugänglich gemacht. Frühere methodologische Schriften in den 1970er Jahren machten darauf aufmerksam, wie das Spektrum der untersuchten Patienten diese Maße verzerren könnte.

Debates

Ist die Sensitivität wirklich unabhängig von der getesteten Population?

Obwohl als Eigenschaft des Tests definiert, kann die gemessene Sensitivität mit dem klinischen Spektrum der Fälle variieren, sodass die berichteten Werte möglicherweise nicht auf Populationen mit einer anderen Mischung von Krankheitsstadien übertragbar sind.

Key figures

• Douglas Altman
• Martin Bland
• Jonathan Deeks
• David Ransohoff
• Alvan Feinstein

Seminal works

• altman-bland-1994a
• ransohoff-feinstein-1978
• deeks-altman-2004

Frequently asked questions

Bestätigt ein hochsensitiver Test eine Krankheit, wenn er positiv ist?

Nein. Eine hohe Sensitivität bedeutet, dass ein negatives Ergebnis beruhigend ist, da nur wenige echte Fälle übersehen werden; ein positives Ergebnis erfordert immer noch die Spezifität und die zugrunde liegende Prävalenz, um zu beurteilen, wie wahrscheinlich die Krankheit tatsächlich ist.

Was ist die Rate der falsch Negativen?

Sie ist eins minus der Sensitivität: der Anteil der Personen, die die Erkrankung haben, aber vom Test fälschlicherweise als negativ eingestuft werden.