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Diagnosestellung und klinische Tests

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Nach jeder Befunderhebung folgt die klinische Diagnose, ohne die eine zielgerichtete Behandlung nicht erfolgen kann. In manchen Fällen des klinischen Alltags sind Diagnosen sicher und einfach zu stellen. Ein Zahn kann beispielsweise klinisch fehlen oder vorhanden sein. Die Diagnose „Zahn fehlt“ ist somit eindeutig.
Doch nicht in jedem Fall ist eine Unterscheidung von gesund („Zahn ist vorhanden“) und krank („Zahn fehlt“) eindeutig möglich. Schwieriger zu beantworten ist z. B. die Frage, ob ein Patient schon unter einer Parodontitis leidet, wenn an einem einzigen Zahn ein Attachmentverlust von 4 mm vorliegt.

Die Auswirkungen falscher Diagnosestellungen können für den Patienten schwerwiegende Auswirkungen zur Folge haben. Entweder werden gesunde Patienten behandelt oder kranke Patienten werden nicht behandelt.

Um eine sichere Diagnose zu stellen, wird somit eine möglichst große Anzahl an Befunden gesammelt, um eine breite Entscheidungsgrundlage zu erlangen. Diese Befunde müssen danach beurteilt werden, ob sie normal oder abnormal sind.
Ob etwas abnormal oder „ungewöhnlich“ ist, hängt oft von statistisch definierten Schwellenwerten ab. Eine weitere Möglichkeit ist die Hinzunahme klinischer Beobachtungen, die nahelegen, dass ab einem speziellen Schwellenwert (z. B. TST > 3 mm) das Risiko der Erkrankung ansteigt.
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Prinzipien diagnostischer Tests

Um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, valide Diagnosen zu stellen, verwendet man verschiedene diagnostische Tests.

In der Zahnmedizin wird die Diagnose von Parodontalerkrankungen durch eine Kombination klinischer und radiologischer Befunde wie beispielsweise Blutung auf Sondierung, Taschensondierungstiefe, Attachmentverlust und Knochenverlust gestellt. Weil die Parodontitis eine chronische infektiöse Erkrankung ist, können weitere mikrobiologische Tests hinzugezogen werden, um pathogene Keimspezies zu identifizieren. Weiterhin können immunologische oder biochemische Tests durchgeführt werden, um zu messen, wie der Körper auf die Erkrankung reagiert.
Um die Aussagekraft derartiger Testverfahren beurteilen zu können, ist es wichtig grundlegende Prinzipien diagnostischer Tests zu verstehen.

Wenn ein diagnostischer Test für eine Erkrankung oder einen Zustand ein positives Ergebnis ergibt, kann dieses Ergebnis richtig (richtig positiv) oder falsch (falsch positiv) sein. Wenn das Ergebnis des Tests negativ ist, kann das Testergebnis entweder richtig (richtig negativ) oder falsch (falsch negativ) sein.
Die Fähigkeit eines Tests, ein richtiges Ergebnis zu ergeben, wird mit den Begriffen Sensitivität und Spezifität beschrieben. Dabei sind die Sensitivität und Spezifität ein Versuch, die diagnostische Fähigkeit eines Tests zu quantifizieren (Altman und Bland 1994, 1552).

Sensitivität

Anteil der test-positiven Personen unter allen Erkrankten einer Stichprobe, d.h. die Wahrscheinlichkeit, mit einem diagnostischen Test die Kranken auch als krank zu identifizieren. Eine hohe Sensitivität wird angestrebt, wenn eine Erkrankung mit hoher Sicherheit ausgeschlossen werden soll (Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V.).

Spezifität

Anteil der Test-negativen Personen unter allen Nicht-Erkrankten einer Stichprobe, d.h. die Wahrscheinlichkeit, mit einem diagnostischen Test Nicht-Erkrankten korrekt zu identifizieren. Eine hohe Spezifität wird angestrebt, wenn eine Erkrankung mit großer Sicherheit bestätigt werden soll (Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V.).

Prädiktive Werte

Als prädiktive Werte werden in der Diagnostik der Positive prädiktive Wert (PPV, positive predictive value) und der Negative prädiktive Wert bezeichnet. Beide Werte hängen zum einen von der Sensitivität und Spezifität des Diagnoseverfahrens, zum anderen von der Prävalenz der Erkrankung in der untersuchten Gruppe ab (Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V.).
Positiver prädiktiver Wert
Anteil der Personen mit positivem Testergebnis, bei denen die gesuchte Krankheit auch tatsächlich vorliegt. Dieser Wert hängt von der Prävalenz der Erkrankung in der untersuchten Gruppe ab (Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V.).
Negativer prädiktiver Wert
Anteil der Personen mit negativem Testergebnis, bei denen die gesuchte Krankheit tatsächlich nicht vorliegt. Dieser Wert hängt von der Prävalenz der Erkrankung in der untersuchten Gruppe ab (Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V.).

Die Vierfeldertafel

Die Vierfeldertafel hilft dabei, die Sensitivität und Spezifität eines klinischen Tests zu ermitteln. Weiterhin lassen sich daraus die prädiktiven Werte errechnen. Eine Vierfeldertafel besteht aus 2x2 Feldern, die mit den Testergebnissen als absolute Häufigkeiten gefüllt werden. Diese absoluten Häufigkeiten, ergeben sich aus einer Kreuzklassifikation von zwei binären Merkmalen X und Y. Ein binäres Merkmal ist eine Variable mit nur zwei Ausprägungen (zum Beispiel Krankheit ja/nein, Behandlung ja/nein, Erfolg ja/nein) (Bender 2001, S. 116). Vereinfacht gesagt, ordnet man einem Testergebnis „Positiv“ zu, welche Personen, die laut Test erkrankt sind, wirklich (z. B. mit dem Goldstandard ermittelt) erkrankt sind und wirklich nicht erkrankt sind. Diese Werte werden auch für die Testpersonen ermittelt, bei denen das Testergebnis negativ ist. Es ergibt sich folgende Tabelle:

Testergebnis erkrankt nicht erkrankt
positiv A (richtig positiv) B (falsch positiv)
negativ C (falsch negativ) D (richtig negativ)

Aus der Vierfeldertafel lassen sich folgende Werte ablesen: Sensitivität: A / (A+C)

Spezifität: D / (B+D), positiver prädiktiver Wert: A / (A+B), negativer prädiktiver Wert D / (C+D).


Quellen

  • Altman, D. G.; Bland, J. M. (1994): Diagnostic tests. 1: Sensitivity and specificity. In: BMJ (Clinical research ed.) 308 (6943), S. 1552
  • Bender, Ralf (2001): Interpretation von Effizienzmaßen der Vierfeldertafel für Diagnostik und Behandlung. In: Medizinische Klinik 96 (2), S. 116–121. DOI: 10.1007/PL00002179
  • Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. (Hg.): Glossar zur Evidenzbasierten Medizin. Online verfügbar unter >>>