Diagnostische Tests spielen eine entscheidende Rolle in der Gesundheitsversorgung und helfen bei der Identifizierung und Diagnose von Krankheiten. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass diese Tests nicht unfehlbar sind. Das Verständnis der Stärken und Schwächen diagnostischer Tests ist entscheidend für informierte Entscheidungsfindung und angemessene Behandlung.
Ein Grund für die Unzulänglichkeit dieser Tests liegt in der inhärenten Variabilität zwischen Individuen. Ein Test, der bei einer Person eine Krankheit genau anzeigen kann, ist möglicherweise bei einer anderen Person weniger zuverlässig. Zum Beispiel erkennt der Prostata-spezifische Antikörper (PSA)-Test, der bei der Früherkennung von Prostatakrebs eingesetzt wird, etwa 93% der Krebserkrankungen. Allerdings liefert er auch eine hohe Rate an falsch positiven Ergebnissen, bei etwa 80% der Männer, die positive Ergebnisse erhalten, wird tatsächlich kein Krebs festgestellt. Dies kann zu unnötigem Stress und weiteren invasiven Verfahren wie Biopsien führen.
Ein weiteres Beispiel sind Schnellantigentests für COVID-19. Diese Tests haben je nach individuellem Kontext eine variable Genauigkeit gezeigt. Bei asymptomatischen Personen mit positiven Testergebnissen hatten nur 52% tatsächlich COVID-19. Bei Personen mit COVID-Symptomen und positiven Ergebnissen stieg die Genauigkeit der Tests jedoch auf 89%.
Es gibt mehrere Faktoren, die zur Unzulänglichkeit diagnostischer Tests beitragen. Ein bedeutender Faktor ist die begrenzte und voreingenommene Stichprobengröße, die für die Entwicklung dieser Tests verwendet wird. Viele diagnostische Modelle basieren auf kleinen Stichprobengrößen, was es schwierig macht, deren tatsächliche Genauigkeit zu beurteilen. Darüber hinaus können bestimmte Tests in verschiedenen Bevölkerungsgruppen unterschiedlich funktionieren. Zum Beispiel zeigt der weit verbreitete Framingham-Risikoscore zur Identifizierung von Herzkrankheitsrisiken eine schlechte Leistung bei Aboriginal- und Torres-Straits-Islander-Personen.
Die Übertreibung der Genauigkeit diagnostischer Modelle ist ein weiteres Problem. Einige Forscher haben ihre Studien manipuliert, um Publikationen in Fachzeitschriften zu erhalten. Dies kann durch den Ausschluss komplexer Fälle oder die Einbeziehung zukünftiger Informationen geschehen, was zu überhöhten Genauigkeitsraten führt.
Die Faszination für Big Data und prädiktive Modellierung hat auch zur Entwicklung zahlreicher Vorhersagemodelle geführt. Die Auswirkungen dieser Modelle auf die Gesundheitsversorgung bleiben jedoch begrenzt. Es gibt inhärente Datenprobleme und Komplexitäten bei Krankheiten, die über den Bereich anspruchsvoller Modellierung hinausgehen.
Es ist entscheidend, die Unzulänglichkeiten diagnostischer Tests anzuerkennen. Dadurch können Ärzte und Patienten informierte Diskussionen über Testergebnisse führen und angemessene nächste Schritte bestimmen. Es ist wichtig, diagnostischen Tests zu vertrauen, aber ein umfassendes Verständnis ihrer Grenzen gewährleistet ihren verantwortungsvollen Einsatz.
Quellen:
– Prostatakrebs-Test: Ist die Blase geplatzt?
– Elizabeth Holmes: Theranos-Skandal hat mehr zu bieten als nur giftige Silicon Valley-Kultur
