@ Dr. Hahn, ich denke, mit Vorhersage-Wert sind die falsch Positiven gemeint. Einfaches Beispiel falsch Positiv-Rate = 10% und Zahl der Tests N = 1000. Ohne Infizierte bekommen Sie bei Prävalenz 0% also 100 Falsch-Positive. Bei Prävalenz 50% haben Sie daher 500 Infizierte, damit 500 Nichtinfizierte. Von diesen und nur von diesen erhalten Sie 50 Falsch-Positive ergo weniger. In der Summe (Annahme, keine falsch-Negativen) sehen Sie 550 positive Tests. Epidemiologisch können Sie nun aus den positiven Tests umgekehrt die Prävalenz zurückrechnen, sofern auch die Unsicherheit des Tests von (maximal) 10% garantiert ist. In der Arztpraxis nützt es weniger, Sie wissen ja nicht, wer wirklich infiziert ist, also dann auf typische Symptome achten. Oder noch einen Test machen und hoffen, dass der Fehler zufällig statt kausal z. B. durch Corona 1 bedingt ist. Bei einer hohen Epidemie oder generell Risikoeinrichtungen mag es angehen, die relativ wenigen falsch Gemessenen (PCR, Virustest) in Quarantäne zu nehmen, bei geringer Prävalenz (aus 1% folgt 10 echte + 99 falsche) macht es keinen Sinn mehr, massenhaft zu testen, der Schaden wird grösser als der Nutzen.
Ist es überhaupt gewollt, dass man keine Neuinfektionen mehr vermelden kann? Hat die Regierung je so ein Palaver um Influenza gemacht, die meist wesentlich mehr Toten gekostet hat? Wieso sollte jetzt am liebsten jeder seine Immunität nachweisen müssen? Wird nicht eher so getan, als ob die Pest wieder zurückgekehrt wäre? Ist es nicht eher so, dass die Regierung merkt, dass ihre Felle davon schwimmen und sie nun am liebsten bis zum St.-Nimmerleins-Tag uns mit Masken deformieren will um uns zu manipulieren? Wieso macht niemand so ein Theater, wenn die Influenza grassiert und zwar so schlimm wie 2017/18. Waren die damaligen Verstorbenen von keinem Interesse? Und warum sind die heutigen Verstorbenen überdimensional von Interesse? Wieso wurden nicht 2017/18 Schulen geschlossen, die ganze Wirtschaft zum Stillstand gebracht, obwohl alle große Probleme hatten, wegen des hohen Krankenstandes? War der damals nicht von Interesse? Und warum ist er heute von Interesse? Tests die Infektionen simulieren sind unglaubwürdig, aber politisch interessant, weil immer mehr Neuinfektionen veröffentlicht werden können, auch wenn niemand krank geworden ist. Es scheint lukrativ zu sein, mit den Ängsten vieler Menschen zu spielen.
Der Test ist eine Momentaufnahme. Antikörper sind nicht ständig in gleichbleibender Menge vorhanden, das Immunsystem ist bekanntlich volatil. Wo liegt der Grenzwert , der bestimmt, ob der Test positiv oder negativ ausfällt? Ist der Grenzwert zwischenzeitlich verändert worden? Ich kenne jemand, der ein Borreliose-Antikörper-Testegebnis an der Nachweisgrenze hatte. Für die einen , BCA(Scharlatane) ist er unheilbar erkrankt, und kann sein Leiden nur mit teuren Behandlungen lindern,natürlich auf eigene Kosten ,da keine Kasse/Versicherung zahlt. Auf der anderen Seite ein vom RKI ausgezeichneter Arzt, der von einer längst überstandenen Infektion spricht, und eine Kontrolluntersuchung per Liquor-Test nicht für unnötig hält. Paniker glauben aus Angst den Scharlatanen,Agnostiker lassen sich nicht verunsichern,egal von wem, und reagieren, wenn der Körper Signale sendet.
Es wäre schön, wenn Herr Krämer dies auch für PCR-Tests durchexerzierte, denn von den Ergebnissen dieser Tests hängt es ab, ob jemand wegen eines positiven Ergebnisses in Quarantäne geschickt wird. Interessanter Gedankenversuch: Null Virenanwesenheit, aber 1,5% falsch positive Ergebnisse die nicht als solche ausgewiesen werden. Damit könnte die Politik uns auf ewig entrechten, weil immer „Neuinfektionen“ auftreten. Eine grausige Vorstellung!
Bei der Darstellung von Prof. Krämer wurde vergessen, dass man den positiven Vorhersagewert durch einen 2. Test drastisch erhöhen kann. Werden bei diesem 2. Test nur die Personen getestet, die im 1. Test bereits positiv waren, steigt (bei dem von Herrn Krämer benutzten Ausgangsbeispiel mit 3% Prövalenz im 1. Test) die Prävalenz im 2. Test auf 75%. Die Chance, bei einem solchen 2. Test wieder falsch positiv getestet zu werden ist dann schon vergleichbar mit der Wahrscheinlichkeit, dass man trotz vorhandener Antikörper wieder erkrankt (unter der plausiblen Annahme, dass hier das Covid-19-Virus im Rahmen aller bisher bekannten “Erkältungs”-Viren liegt). Insofern sollte man, wenn man einen Antikörpertest mit nur 1% falsch positiven Ergebnissen in großer Anzahl (viele Millionen) durchführen kann, dies auch tun und eben die positiv getesteten Testpersonen noch ein 2. Mal testen und wenn man mathematisch sicher gehen will noch ein 3. Mal.
Ihre Erklärung mit der Prävalenz und der Wahrscheinlichkeit, mit der man persönlich infiziert ist oder nicht ist nicht schlüssig. Die Wahrscheinlichkeit für die getestete Person ist in diesem Fall tatsächlich 99%. Sie müssen die Gesamtgruppe zur Grundlage nehmen. Nicht die beiden positiv getesteten. Ich nehme ja auch keine Bombe mit ins Flugzeug um mich zu schützen, weil die Wahrscheinlichkeit, dass 2 Bomben in einem Flugzeug sind gegen 0 geht. Trotzdem ist die Aussage über die Immunität natürlich nicht zu treffen. Das weiß man einfach nicht. Selbst bei einem Nachweis von Antikörpern. Ihre Rechnung ergibt nur epidemiologisch gesehen Sinn. Da kann man bei 2% positiv getesteten davon ausgehen, dass ca. 1% tatsächlich positiv sind - falls die getestete Gruppe groß genug ist. Bei lediglich 100 Getesteten kann man keine qualifizierte Aussage darüber treffen. Man kann bei 0% falsch positiv lediglich sagen: maximal 2% in dieser Gruppe sind positiv. Dies ist auch das große Manko der meisten Studien: sie sind viel zu klein.
Endlich mal eine fundierte Darstellung zu Tests und ihrer Genauigkeit. Die hohe Unsicherheit der Tests in Gruppen mit geringer Prävalenz trifft unter anderem auf die Heinsberg-Studie des Virologen Hendrik Streeck und noch mehr auf die Stanford-Studie im Santa-Clara-County (nur 50 positive Ergebnisse bei 3330 Tests) zu. Damit sind diese Studien für eine Ermittlung der Fallsterblichkeit nicht geeignet, die entsprechenden Zahlen mit höchsten Vorsicht zu behandeln, sie “beweisen” keinesfalls die Ungefährlichkeit der Infektion. Der größte Teil der positiv getesteten war vermutlich falsch positiv, wie im Artikel anschaulich vorgerechnet.
Frage: Kann es sein, dass Personen immun gegen SARS-CoV-2 sind, welche sich in der Vergangenheit schon an anderen hier schon vorkommenden Corona-Viren angesteckt hatten? (Analog wie z.B. bei Kuhpocken / Pocken). Auch ein solcher möglicher Sachverhalt wäre aufzuklären, auch in Hinblick auf die Testergebnisse.
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