Corona-Testungen: Hatte Donald Trump recht?
„Wenn wir nicht testen würden, hätten wir keine Fälle", sagte der US-Präsident in einem des Senders Fox News. Diese vielkritisierte Aussage mag zwar faktisch falsch sein, aber beeinhaltet anscheinend doch ein kleines Körnchen Warheit: Flächendeckende Testungen von Personen, die keine Symptome zeigen, wirkt sich laut Andreas Sönnichsen von der MedUni Wien negativ auf die Testgenauigkeit aus.
Die Genauigkeit der Corona-Tests hängt von drei Faktoren ab: Der Sensitvität, der Spezifität und der Prävalenz.
Die Sensitivität gibt den Prozentsatz an, mit dem eine erkrankte Person als positiv getestet wird.
Die Spezifität ist der Prozentsatz, zu dem nicht infizierte Personen als gesund erkannt werden.
Die Prävalenz gibt an, wieviele Personen in der Gesamtbevölkerung erkrankt sind.
Die „Gesellschaft zur Förderung der Qualitätssicherung in medizinischen Laboratorien“ hat im April in 436 Laboratorien aus 36 Ländern einen Ringversuch durchgeführt, bei dem die Sensitivität bei rund 99 Prozent und die Spezifität bei rund 98 Prozent lag. Laut den Autoren der Studie bedeutet das eine „sehr gute Leistungsfähigkeit der Ringversuchsteilnehmer und der angewendeten Testformate“.
Laut den Addendum-Experten ist es aber so, dass bei einem geringen Anteil Infizierter, einer kleinen Anzahl von Getesteten und einer nicht repräsentativen Auswahl der Probanden die Fehlerquote der vorhandenen Testverfahren steigt. Eine geringe Prävalenz wirkt sich also stärker auf die Zahl der falsch positiv Getesteten aus.
