Spezifität und Sensivität

[Baumelbaer]

Hi Leute ich brauch eure bzgl folgendes Problem:

Bei einem drogenabhängigen Mann wird ein HIV Antikörper Test durchgefüht.
Die Prävalenz bei Drogenabhängigen beträgt 10 %, die Sensitivität des Tests liegt bei 98%, die Spezifität 100 %

Das Testergebnis ist positiv.

Was kann man jetzt Schlussfolgern

1) Das Ergebnis belegt eindeutig, dass der Patient infiziert ist
2) Aufgrund des Testergebnisses ist eine HIV Infektion nicht auszuschließen. Für eine sichere Diagnose ist das Ergebnis jedoch unzureichend.

IDEE:

Der Mann ist von Test als positiv diagnostiert wurden. Allerdings beträgt die Sensitivität nicht 100 %, so dass es noch möglich ist falsch positive Aussagen zu tätigen. Um das Ergebnis zu verifizieren müssten man meiner Meinung nach noch einen Bestätigungstest dranhängen. Deswegen würde ich zur 2. Aussage tendieren. Allerdings ist in meinem Muster Aussage 1 markiert. Wo liegt der fehler?

[Generalist]

http://de.wikipedia.org/wiki/Satz_von_B ... beispiel_2

[Baumelbaer]

(0.98*0.1)/((0.98*0.1)+(1-0.1)(1-1) = 1

Somit => 1??

[Generalist]

Stimmt, aber wie ich jetzt erst gesehen habe, ging es hier auch ohne Bayes; hatte übersehen, dass Spezifität (ungewöhnlicherweise) = 100%. Vgl. Definition von Spezifität.

[drfg2008]

dadurch dass die Spezifität 1 beträgt, ist jeder positiv Getestete auch positiv, unabhängig von der Sensitivität. Die kann noch so schlecht sein. Und die Prävalenz kann noch so niedrig sein.

Man muss unterscheiden:

a. nicht jeder Infizierte wird identifiziert
b. jeder Identifizierte ist positiv

Die Alternative 1 deines Beitrags entspricht der Aussage b.

Ein merkwürdiger Test.