Negativer prädiktiver Wert
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Was versteht man unter dem negativen prädiktiven Wert?
Der negative prädiktive Wert (NPV) gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Person tatsächlich nicht erkrankt ist, wenn ein Test ein negatives Ergebnis liefert. Er beschreibt also den Anteil der wahren Negativen an allen Personen, die ein negatives Testergebnis erhalten haben.
Formel: Negativer prädiktiver Wert
Dabei sind:
- Wahre Negative (TN): Personen, die nicht erkrankt sind und korrekt als negativ getestet wurden.
- Falsche Negative (FN): Personen, die tatsächlich erkrankt sind, aber fälschlicherweise als negativ getestet wurden.
Warum ist der negative prädiktive Wert für statistische Analysen wichtig?
In der Diagnostik reicht es nicht aus zu wissen, wie gut ein Test eine Erkrankung erkennt. Genauso entscheidend ist die Frage: Wie sicher kann man sein, dass jemand mit negativem Befund auch wirklich gesund ist? Genau das beantwortet der NPV.
Der NPV ist besonders relevant in Situationen, in denen ein falsch negativer Befund schwerwiegende Folgen haben kann – etwa wenn eine behandelbare Erkrankung übersehen wird. In solchen Kontexten sollte der NPV möglichst hoch sein.
Ein zentraler Aspekt, der beim NPV häufig übersehen wird: Der Wert ist abhängig von der Prävalenz, also von der Häufigkeit der Erkrankung in der untersuchten Population. Bei sehr seltenen Erkrankungen ist der NPV fast immer hoch – nicht weil der Test besonders gut ist, sondern weil ohnehin fast alle Menschen gesund sind. Umgekehrt sinkt der NPV, wenn die Erkrankung in einer Population sehr verbreitet ist.
Praxisbeispiel zu negativem prädiktiven Wert
Ein Schnelltest auf eine Infektionskrankheit wird an 1.000 Personen durchgeführt. Von diesen sind 100 tatsächlich infiziert und 900 gesund. Der Test liefert folgende Ergebnisse:
| Tatsächlich krank | Tatsächlich gesund | Gesamt | |
|---|---|---|---|
| Test positiv | 90 (TN→TP) | 45 (FP) | 135 |
| Test negativ | 10 (FN) | 855 (TN) | 865 |
| Gesamt | 100 | 900 | 1.000 |
Der NPV berechnet sich aus den 855 wahren Negativen geteilt durch alle 865 Personen mit negativem Testergebnis:
Berechnung im Beispiel
Ein NPV von ca. 98,8 % bedeutet: Von allen Personen, die ein negatives Testergebnis erhalten, sind rund 98,8 % tatsächlich gesund. Das negative Ergebnis ist in diesem Beispiel also sehr verlässlich. Die verbleibenden 1,2 % sind falsch negative Fälle – Personen, die trotz negativem Test tatsächlich infiziert sind.
