SARS-CoV2-Antikörpertestungen? Aktuell mehr Schaden als Nutzen!

Allenthalben werden Rufe nach Antikörpertests laut, gar Massentestungen sollen laufen. Das ist verständlich, wäre es doch eine großer Fortschritt, bereits mit SARS-Cov-2 in Kontakt gekommene (und damit immune) Personen identifizieren zu können.
Wer sich allerdings ein wenig mit Statistik beschäftigt, erkennt schnell, dass die breite Durchführung solcher Tests zum jetzigen Durchseuchungszeitpunkt in der Bevölkerung mehr Schaden als Nutzen bringen würde.

Vorab einige Erläuterungen und Begriffsklärungen zum besseren Verständnis:

Die derzeit verfügbaren Tests weisen unter anderem spezifische Antikörper der Klasse IgG gegen das SARS-CoV-2-Virus nach. Diese Antikörper sind in der Regel erst am Ende der ersten Krankheitswoche nachweisbar. Schon hier wird klar, dass ein solcher Test nur zum Nachweis einer durchgemachten und nicht einer akuten Infektion sinnvoll ist. Für die Aussage, ob bereits eine Immunität besteht könnte er aber sehr gut dienen.
 
Zur Einschätzung der Güte eines Tests sind stets zwei Kennwerte notwendig: die Sensitivität und die Spezifität.

Die Sensitivität beschreibt dabei den Anteil der wirklich Gesunden unter den Testnegativen, die Spezifität hingegen stellt den Anteil der auch in Wirklichkeit Erkrankten unter den Testpositiven dar.

Beide Parameter sollten möglichst hoch sein, liegen aber in der Realität nie bei 100%. Im Falle von SARS-CoV-2-IgG sind Labortests mit einer Sensitivität von nahezu 100% und einer Spezifität von 98,5% seit kurzem auf dem Markt.
 
Diese Gütekriterien bilden nun zwar den Test und seine Stärken ganz gut ab, sagen aber wenig über eine Anwendung im „echten Leben“ aus. Hierfür bedarf es dem sogenannten „positiven prädiktiven Wert“: wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein positiv Getesteter auch wirklich krank ist? Um den positiven prädiktiven Wert zu berechnen muss man neben Sensitivität und Spezifität auch die Auftretenswahrscheinlichkeit der nachzuweisenden Erkrankung in der Testgruppe kennen: bei einer Erkrankung ist das die sogenannte Prävalenz.

Beispielberechnung einer Massentestung aller Erwachsenen im Main-Tauber-Kreis

Am Beispiel unserer Zahlen im Main-Tauber-Kreis (Stand 24.4.2020) möchten wir die möglichen Ergebnisse und deren statistische Aussage darstellen:
 
Bei ca. 132.000 Einwohnern (Stand 2016) und einem Anteil der unter 18-Jährigen von 16% geht es also um rund 111.000 Erwachsene. Von einer Coronavirusinfektion waren bisher 347 Menschen im Landkreis betroffen.
Die Prävalenz (die Krankheitshäufigkeit) bis dato berechnet sich so:
 
Da wir von einer hohen Dunkelziffer mit symptomlosen SARS-CoV-2-Positiven ausgehen können multiplizieren wir diesen Wert mit fünf und kommen so auf eine geschätzte Periodenprävalenz von 1,5% (d.h. wir gehen davon aus, dass 1,5% der Bevölkerung im Main-Tauber-Kreis das Virus in sich trägt oder trug).
 
So sieht dann die Verteilung der Testergebnisse aus:
 
Daraus folgt nun die Berechnung des positiven prädiktiven Wertes:
 

Und die Aussage aus dieser Berechnung?

Ein positiver prädiktiver Wert von 50% besagt, dass 50% der positiv Getesteten die Erkrankung tatsächlich hatten, die andere Hälfte aber lediglich „falsch positiv“ ist (der Test hat angesprochen, obwohl sie das Virus nicht hatten).
Das Ergebnis kommt somit einem Münzwurf gleich: Bei 10 positiven Antikörpertests haben 5 ein korrektes Ergebnis und 5 sind schlichtweg falsch.
Gerade falsch positive Tests sind im Zusammenhang mit SARS-CoV-2 besonders fatal. Ob Pflegekraft oder Altenpfleger, Arzt, oder einfach die Allgemeinbevölkerung – alle werden bei einem positiven Testnachweis von SARS-CoV-2-Antikörpern von einem Sicherheitsgefühl umgeben sein: „Ich bin sicher, ich kann die Krankheit nicht weitergeben, da ich sie ja schon durchgemacht habe!“. Sicherheitsabstand, Mund-Nasen-Schutz, etc. mögen diese Menschen dann als überflüssig ansehen – und 50% von ihnen stellen somit eine noch größere Gefahr für Ihre Mitmenschen als die Nichtgetesteten dar!

Wie könnte die Aussage verbessert werden?

Da Testsensitivität und -spezifität schon auf sehr hohem Niveau feststehen bleibt die Prävalenz als einzige veränderliche Variable. Freilich können wir die Krankheitshäufigkeit aber nicht aktiv modifizieren. Allerdings könnte man sie dadurch erhöhen, die Testung auf kleinere Gruppen einzugrenzen. So könnte man z.B. versuchen mit einer standardisierten Befragung Menschen zu erfassen, die in den vorangegangenen Wochen typische Krankheitssymptome einer Virusinfektion hatten aber nicht abgestrichen wurden. Die Periodenprävalenz in dieser Subgruppe wäre vermutlich deutlich höher als in der Gesamtbevölkerung – und damit könnte sich auch die Aussagekraft verbessern. Genauso würde sich der positive prädiktive Wert von alleine verbessern/erhöhen, wenn der Durchseuchungsgrad mit SARS-CoV-2 zunähme!

Fazit: ein guter Test muss noch lange keine gute Aussage bringen – auf die Anwendung kommt es an!

[Bild: www.pexels.com / Gustavo Fring]

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