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# Positiver Vorhersagewert, Positiv Prädikativer Wert, Richtig positiver Wert

Diese Kennwerte bedeuten alle dasselbe.

In der klinischen Forschung die Wahrscheinlichkeit, dass ein für Kranker für krank befunden wird.
Man geht also von einer bekannten Wirklichkeit aus. Der Positive Vorhersagewert beschreibt demnach die Trennschärfe eines Tests.
Der Positive Vorhersagewert ist als weitere Folge davon nur ein Hilfsmittel für den behandelnden Arzt, aus statistischer Sicht bessere von schlechteren Tests unterscheiden zu können.

Die hohe Trefferquote von Fachärzten beruht zu einem wesentlichen Teil auf der Vorselektion durch Allgemeinärzte, da sie die meisten tatsächlich kranken Patienten auch für krank befinden, und diese daher bei Fachärzten verstärkt erscheinen: Allgemeinmediziner vs. Fachmediziner

Dadurch dass der Positive Vorhersagewert von einer bekannten Wirklichkeit ausgeht, ist er aus Patientensicht nicht das entscheidende Mass, denn der Patient möchte wissen, ob er nun tatsächlich krank ist oder nicht. Den Patient interessiert es insbesondere nicht, ob er als tatsächlich Kranker durch den Test für krank befunden würde.

Aus Patientensicht sind daher Diagnostische Sensitivität und Diagnostische Spezifität die entscheidenden Grössen, da sie Licht in eine unbekannte Sachlage werfen, nämlich die Frage beantworten, ob der Patient tatsächlich krank bzw. gesund ist. Dies wiederum hängt von der Prävalenz = Basisrate ab.

Hier findet man einen allgemeinen Überblick über die Risikoarten bei statistischen Hypothesentests, und

hier befindet sich eine etwas ausführlichere Darstellung der Risikoarten im medizinischen Kontext (Diagnostische Tests).

Siehe auch Excel Berechnungsbeispiel Prävalenz und Testergebnis.

Siehe auch Klinische Forschung.

Siehe Operationscharakteristik zum allgemeinen Verständnis für die Trennschärfe von Tests.