PCR

Siehe auch Evidenz

Siehe auch Falldefinition

Siehe auch Inzidenz

Der PCR-Test weist keine Infektion nach, noch weniger eine Erkrankung, sondern die RNA des Virus. Aufgrund der hohen Empfindlichkeit des Tests kann dieser schon beim Auftreten von minimalen Virusresten positiv ausfallen.

Um feststellen zu können, ob tatsächlich eine Corona-Erkrankung vorliegt, müsste nach der Testung eine Anamnese durchgeführt werden, bezüglich Infektiosität der getesteten Person kann auch schon der Ct-Wert des Testergebnisses Aufschluss geben. Dieser zeigt an, wie viele Zyklen der PCR-Test durchlaufen hat, bis Viruserbgut entdeckt wurde. Je geringer die Viruslast, desto höher der Ct-Wert. Ab einem Wert von etwa 30 gilt eine Ansteckungsgefahr als so gut wie ausgeschlossen (Tim Röhn, Die Welt, 15.04.2021). Siehe dazu auch Jonathan Shaw im Harvardmagazine 08.03.2020. Siehe auch den Artikel „PCR-Tests auf SARS-CoV-2: Ergebnisse richtig interpretieren“ im Dtsch.Ärzteblatt 2020 117(24)

Vom (Ct-Wert unabhängigen) positiven PCR-Testergebnis abhängig gemacht wurden:

Covid-19-Krankheitsfall (→ siehe dazu den Punkt Falldefinition)
Covid-19-Hospitalisierungsrate (→ siehe dazu den Punkt Evidenzbasiert)
Covid-19-Todesfall (→ siehe dazu den Punkt Falldefinition)
Covid-19-Neuinfektion (→ siehe dazu den Punkt Inzidenz)

Das heißt:

Unzählige Menschen wurden unnötigerweise (weil weder krank noch ansteckend) als Krankheitsfall gezählt → Verzerrung der Fallzahlen, unnötige Quarantäneverpflichtungen
Unzählige Menschen wurden als Covid-Todesfall gezählt, obwohl Covid nicht ursächliche Todesursache war → Verzerrung der Letalitäts-/Mortalitätsrate
Unzählige Menschen wurden als Covid-Hospitalisierungsfall gezählt, obwohl Covid weder Aufnahmegrund noch Erstdiagnose war → Verzerrung der Hospitalisierungsrate
Unzählige Menschen wurden fälschlicherweise als Neuinfektion gewertet, obwohl sie gar nicht krank waren (keine Symptome hatten) → Verzerrung der Inzidenzrate

Parameter molekularbiologischer Tests

Hier betrachten wir die Problematik der falsch positiven Tests (FP) anhand der Eigenschaften eines molekularbiologischen Tests. Betrachten wir dazu die nachfolgende Tabelle 1. RNA +/- bedeutet, dass Sars-Cov-2 vorhanden und nachweisbar ist oder nicht. Test +/- bedeutet, dass der Test positiv bzw. negativ ist. Ein Test hat nun zwei charakteristische Parameter, die Sensitivität und die Spezifität. Daraus ergeben sich nun vier relevante Rechenwerte für so einen Test.

Die Sensitivität ist der Anteil echt positiver Ergebnisse (TP) in der Summe der Zeile RNA+. Sie sagt aus, wie genau der Test einen Zustand findet, der tatsächlich da ist. Ein Test kann immer auch einen Zustand übersehen und ein falsch negatives Ergebnis (FN) hervorbringen.

Die Spezifität ist der Anteil echt negativer Ergebnisse (TN) in der Summe der Zeile RNA-. Sie sagt aus, wie genau sich der Test Zustände nicht einbildet. Ein Test kann immer auch einen Zustand erkennen, der eigentlich nicht zutrifft und ein falsch positives Ergebnis (FP) hervorbringen.

Der positive predictive value (PPV) bzw. positive Vorhersagewert ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Zustand bei einem positiven Test auch tatsächlich vorhanden ist. Es handelt sich um den Anteil TP aus der Summe der Spalte Test+.

Der negative predictive value (NPV) bzw. negative Vorhersagewert ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Zustand bei einem negativen Test auch tatsächlich nicht vorhanden ist. Es handelt sich um den Anteil TN aus der Summe der Spalte Test-.

Sensitivität und Spezifität sind vom Test selbst abhängig und können für ein gegebenes Verfahren als konstant angenommen werden. PPV und NPV dagegen hängen von der Momentanprävalenz (MP) ab – das Vorkommen eines Erregers in einer Bevölkerung zu einem gegebenen Zeitpunkt. Das liegt daran, dass bei niedriger MP mehr Probanden in die Zeile RNA- rutschen und die FP absolut wachsen während die TP absolut sinken.

Zusammenspiel MP und PPV

Uns interessiert besonders, wie viele Menschen sich eigentlich umsonst in Isolation bzw. Quarantäne (Q/I) begeben müssen. Dazu ist vornehmlich der PPV relevant – im Gegensatz zu der fälschlicherweise von Faktencheckern und sonstigen unkundigen Einheiten ins Feld geführten hohen Spezifitäten.

Wir nehmen einen PCR-Test an, der mit einer Sensitivität von 95% bzw. einer Spezifität von 99% als sehr genau gilt. Während die Spezifität für verschiedene Tests idT im Bereich 97 – 99% liegt, variiert die Sensitivität beträchtlich und kann schonmal mit 70% sehr schwach liegen. Wir betrachten in der Folge die PPV bei MP von 5% und 1%.

Bei einer MP von 5% erscheint der PPV mit gut 80% zunächst hoch. Aber auch bei der scheinbar beeindruckenden 99% Spezifität – die ja zunächst intuitiv schließen lässt, dass nur einer von 100 Menschen fälschlicherweise von Q/I betroffen ist – bedeutet dies immer noch, dass etwa einer von fünf Menschen umsonst in Q/I muss.

Noch dramatischer ist das Ergebnis bei 1% MP, wie sie zB. für Sommermonate zu erwarten ist (und oft noch deutlich niedriger). Auch hier bei noch die scheinbar beeindruckender 99% Spezifität liegt der PPV nur mehr bei knapp 50%. Mehr als Hälfte aller positiven Tests muss umsonst in Q/I.