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Um eine Infektion mit dem Coronavirus Sars-CoV-2 nachzuweisen, kommen PCR-Tests zum Einsatz. Wie bei jedem Test, kann es auch hier falsche Ergebnisse geben. Deren Häufigkeit hängt von mehreren Faktoren ab.

Spiegeln die Zahlen zu Infektionen mit Sars-CoV-2 in Deutschland, die das Robert-Koch-Institut täglich aktualisiert, die Realität wider? Manche bezweifeln das, sie gehen von einer hohen Fehlerquote aus. Andere sagen, wie bei jedem Test gebe es Fehler, aber deren Anzahl beschränke sich auf ein erträgliches Maß.

So oder so: Die Ergebnisse eines Tests können der Realität nur möglichst nahekommen. Wichtig ist, dass sie die Lage derart exakt abbilden, dass sie zielführende Entscheidungen ermöglichen. Attestieren sie mehr Menschen fälschlicherweise eine Infektion, als dass sie korrekt positive Befunde liefern, steht das infrage.

Die PCR-Tests, die aktuell während der Corona-Pandemie zum Einsatz kommen, gelten erst einmal als ziemlich genau. Dennoch können die Rahmenbedingungen dazu führen, dass die Ergebnisse keine gute Grundlage für politische Entscheidungen bilden. Wir erklären dir hier, was es mit Sensitivität und Spezifität der Tests sowie der Prävalenz auf sich hat.

PCR-Test auf Sars-CoV-2: Darauf kommt’s an

Sensitivität von Corona-Tests

Je höher dieser Wert ist, desto mehr Infektionen erkennt der Test. Bei einer Sensitivität von 98 Prozent würde er 98 von 100 Infektionen identifizieren. Allerdings kann er auch zu vielen fälschlicherweise positiven Ergebnissen führen, wenn er nicht spezifisch genug ist.

PCR-Tests und Spezifität

Wie viele Menschen, die tatsächlich gesund sind, als solche erkannt werden, hängt von der Spezifität ab. Beträgt diese 95 Prozent, liefert ein PCR-Test bei 5 von 100 nicht infizierten Menschen fälschlicherweise ein positives Ergebnis.

Die Genauigkeit

Wie hoch Sensitivität und Spezifität der genutzten Tests sind, ist schwer zu beantworten. Hersteller wie Roche sprechen für beide Werte von nahezu 100 Prozent. Im Ärzteblatt heißt es dazu: “Die oft zitierte, nahezu 100-prozentige Sensitivität unter Laborbedingungen dürfte in der Praxis nie erreicht werden.” In einem Praxishinweise im Britisch Medical Journal rechnen die Autor*innen mit einer Sensitivität von 70 und einer Spezifität von 95 Prozent. Wissenschaftler aus Sachsen sprechen von einer Sensitivität von bis zu 99 Prozent. Zu ähnlichen Werten kam die Gesellschaft zur Förderung der Qualitätssicherung in medizinischen Laboren im April.

Prävalenz oder Vortestwahrscheinlichkeit

Die Anzahl falscher Test-Ergebnisse hängt jedoch nicht nur von deren Genauigkeit ab. Ein entscheidender Faktor ist die Prävalenz beziehungsweise Vortestwahrscheinlichkeit. Es geht um das geschätzte Risiko für die Erkrankung. Bei Menschen mit Symptomen oder welchen, die mit Infizierten Kontakt hatten, ist die Prävalenz höher. Auch steigt sie generell für die Bevölkerung, je mehr Menschen bereits infiziert sind.

Deshalb galt lange die Vorgabe des Robert-Koch-Instituts, dass vor allem Menschen getestet werden sollten, die Symptome zeigen, direkten Kontakt zu Infizierten hatten oder sich in Risikogebieten aufgehalten haben. Nun sind auch Reihentestungen möglich oder im Gespräch. Und Menschen, die in der Corona-App eine Warnung erhalten haben, können sich auf Kosten der Krankenkassen testen lassen.

Unsicherheit über die Fehlerhäufigkeit

Das könnte zu vermehrten falsch-positiven Test-Ergebnissen führen. Ein Beispiel: Bei einer Prävalenz von 50 Prozent – zum Beispiel beim Test von Personen mit spezifischen Symptomen – wären von 1.000.000 getesteten Personen 500.000 infiziert. Beträgt die Sensitivität des PCR-Tests 99 Prozent, erkennt er 495.000 korrekt positiv, 5000 Infektionen blieben unerkannt. Liegt zudem die Spezifität bei 98 Prozent, erhalten 490.000 Menschen richtigerweise ein negatives Ergebnis, 10.000 hingegen wären infiziert, wüssten aber weiterhin nichts davon.

Sinkt die Prävalenz auf ein Prozent, zum Beispiel beim beliebigen Test aller Menschen, ändert sich die Lage. Dann attestiert der Test doppelt so vielen Menschen fälschlicherweise eine Infektion mit Sars-CoV-2 wie er das korrekterweise tut. Das würde die Realität falsch wiedergeben.

Stellt sich nun die Frage: Wie hoch ist die Prävalenz in Deutschland. Wir wissen es nicht wirklich. Da mittlerweile auch Menschen getestet werden, die mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit infiziert sind, dürfte sie niedriger liegen als zu Beginn der Pandemie. Das spräche für mehr falsch-positive Tests. Da wir aber weit davon entfernt sind, jeden Menschen unabhängig von Symptomen, Kontakten zu Infizierten und Aufenthalten in Risikogebieten zu testen, wird die Prävalenz auch nicht bei einem Prozent liegen und somit die Ergebnisse ad absurdum führen.

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Über Sascha-Pascal Schimmel

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