ArchivDeutsches Ärzteblatt39/2009Anforderung und Bewertung der Ergebnisse von Laboruntersuchungen – Teil 5 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen: Schlusswort

MEDIZIN: Diskussion

Anforderung und Bewertung der Ergebnisse von Laboruntersuchungen – Teil 5 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen: Schlusswort

Requirements and Assessment of Laboratory Tests—Part 5 of a Series on Evaluation of Scientific Publications: In reply

Dtsch Arztebl Int 2009; 106(39): 638; DOI: 10.3238/arztebl.2009.0638

Bautsch, Wilfried

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LNSLNS Ich kann den Überlegungen von Herrn Prof. Hopf nur zustimmen: Die Indikation zur Durchführung eines Borreliosetests dürfte bei den von ihm genannten „harten Indikatoren“ unbestritten sein. Die Bemerkung, dass der Borreliosetest „bei unklaren klinischen Bildern“ (das sind ja wohl die genannten „weichen“ Indikatoren) hilfreich sei, ist dagegen als höchst problematisch zu werten. Die vorhandenen serologischen Tests sind meines Erachtens in dieser Situation unbrauchbar und sollten deshalb gar nicht erst angefordert werden!

Seroprävalenzdaten lassen sich natürlich in die Abschätzung des positiv prädiktiven Wertes einbauen (sie werden in diesem Fall den PPW senken!). Allerdings sind solche Daten für Deutschland nur recht dürftig vorhanden, geographisch heterogen verteilt und unterliegen der zeitlichen Änderung (schließlich scheint es so, als würde die Borreliose zunehmen). Zudem ist die Serodiagnostik aussagefähiger als nur „positiv“/„negativ“: Antikörperklasse (IgM/IgG), Borrelienspezies und Bandenmuster im Immunoblot zeigen eine gewisse Korrelation zu den klinischen Zeichen einer Borreliose, sodass mir eine allgemein gültige quantitative Antwort an dieser Stelle leider nicht möglich ist.

Zu den Ausführungen von Herrn PD Eising möchte ich zunächst einmal klarstellen, dass ich mich in meinem Artikel keineswegs generell gegen Screeninguntersuchungen ausspreche. Das Neugeborenenscreening oder das Screening von Blutprodukten auf Infektionsmarker sind sogar häufig sinnvoll oder gar unvermeidlich. Der Artikel sollte vielmehr auf ein grundlegendes Problem hinweisen, das für jede Untersuchung gilt: Je mehr gesunde Probanden untersucht werden, desto höher wird der Anteil falsch positiver Ergebnisse sein. Ohne genauere Angaben zur Spezifität und Sensitivität des Testverfahrens und Prävalenz der gesuchten Erkrankung kann der klinische Wert vorgeschlagener Screeningmaßnahmen also überhaupt nicht rational beurteilt werden. Das gilt dann natürlich auch für das vorgeschlagene stationäre CT-Screening von Personen über 70 Jahren.

Ob es bei stationären Patienten gilt, „schnell ernsthafte Begleiterkrankungen auszuschließen“ hängt stark von der Definition von Begleiterkrankungen ab: Wenn diese Begleiterkrankungen mit der Grunderkrankung assoziiert sind (zum Beispiel CMV bei AIDS), dürfte das unumstritten sein (die Prävalenz im Untersuchungskollektiv ist nämlich hoch!). Bei einer 20-jährigen Patientin mit Appendizitis ohne entsprechende Symptomatik umfangreiche Untersuchungen zum Ausschluss von Tumorerkrankungen durchzuführen, dürfte dagegen sehr umstritten sein – zumal sich die Frage stellt, wieso dann diese Untersuchung nur bei Patienten und nicht bei allen Bürgern durchgeführt wird. Dass es in naher Zukunft gelingt, durch Computergestützte Auswertung der Ergebnisse eines Laborscreenings („Laborlatte“) echt positive von falsch positiven Ergebnissen unabhängig von Informationen zur Prävalenz etwaiger Krankheitsbilder zu unterscheiden, wage ich doch stark zu bezweifeln. Gute Beispiele für ein solches Vorgehen kenne ich jedenfalls nicht. Am ehesten sind hier noch die „artificial neural networks“ zu nennen (1, 2), die allerdings meines Wissens bislang nur bei symptomatischen Patienten angewendet wurden.
DOI: 10.3238/arztebl.2009.0638

Prof. Dr. med. habil. Dr. rer. nat. Wilfried Bautsch
Institut für Mikrobiologie, Immunologie und Krankenhaushygiene
Celler Straße 38
38814 Braunschweig
E-Mail: w.bautsch@klinikum-braunschweig.de
Interessenkonflikt
Die Autoren aller Diskussionsbeiträge erklären, dass kein Interessenkonflikt im Sinne der Richtlinien des International Committee of Medical Journal Editors besteht.
1.
Astin ML, Wilding P: Application of neural networks to the interpretation of laboratory data in cancer diagnosis. Clin Chem 1992; 38: 34–8. MEDLINE
2.
Schwarzer G, Schumacher M: Artificial neural networks for diagnosis and prognosis in prostate cancer. Semin. Urol Oncol 2002; 20: 89–95. MEDLINE
3.
Bautsch W: Requirements and assessment of laboratory tests—part 5 of a series on evaluation of scientific publications [Anforderungen und Bewertung der Ergebnisse von Laboruntersuchungen]. Dtsch Arztebl Int 2009; 106: 403–6. VOLLTEXT
1. Astin ML, Wilding P: Application of neural networks to the interpretation of laboratory data in cancer diagnosis. Clin Chem 1992; 38: 34–8. MEDLINE
2. Schwarzer G, Schumacher M: Artificial neural networks for diagnosis and prognosis in prostate cancer. Semin. Urol Oncol 2002; 20: 89–95. MEDLINE
3. Bautsch W: Requirements and assessment of laboratory tests—part 5 of a series on evaluation of scientific publications [Anforderungen und Bewertung der Ergebnisse von Laboruntersuchungen]. Dtsch Arztebl Int 2009; 106: 403–6. VOLLTEXT

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