Was ist Sensitivität?

Die Sensitivität  eines diagnostischen Tests gibt an, wieviel Prozent der erkrankten Personen, durch einen Test erkannt werden. Anders ausgedrückt, misst sie die Wahrscheinlichkeit, dass der Test ein positives Ergebnis liefert, wenn die untersuchte Person tatsächlich krank ist.

Berechnung der Sensitivität

Die Sensitivität eines Tests entspricht dem Quotienten der richtig positiven Testergebnisse und der Gesamtzahl der kranken Personen (= Summe der richtig positiven und falsch negativen Testergebnisse).

Die Formel zur Berechnung der Sensitivität lautet:

Sensitivität = richtig positive Ergebnisse / (richtig positive Ergebnisse + falsch negative Ergebnisse)

Die Sensitivität wird als Prozentzahl ausgedrückt. Eine Sensitivität von 95% bedeutet somit, dass der Test in 95 von 100 Fällen die Krankheit erkennt.

Klinische Relevanz

Je höher die Sensitivität eines Tests ist, umso sicherer kann er eine Krankheit erkennen oder ausschließen. Insbesondere, wenn es darum geht eine Krankheit möglichst früh zu erkennen, um eine Krankheit rechtzeitig behandeln zu können, ist eine hohe Sensitivität besonders wichtig. Ein Test mit hoher Sensitivität sorgt dafür, dass kaum Krankheitsfälle übersehen werden.

Gleichzeitig kann eine zu hohe Sensitivität auch problematisch sei. Dies liegt daran, dass eine hohe Sensitivität oft mit einer Zunahme von falsch positiven Ergebnissen verbunden ist. Dies kann zu unnötigen Untersuchungen und psychischer Belastungen für die Patienten führen. 

Aus diesem Grund ist es wichtig, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Sensitivität und Spezifität in diagnostischen Tests zu finden.

Beispiel: Sensitivität bei einem Schwangerschaftstest

Um Sensitivität besser zu verstehen, hier ein Beispiel: der Schwangerschaftstest. Ein guter Schwangerschaftstest soll feststellen, ob eine Frau schwanger ist.

Angenommen 1000 Frauen machen einen Schwangerschaftstest, 100 Frauen sind tatsächlich schwanger, Die Sensitivität ist in diesem Beispiel ein Maß dafür, wie gut der Test diese 100 schwangeren Frauen erkennen kann.

Bekommen beispielsweise 95 der 100 schwangeren Frauen ein positives Ergebnis, hat der Test eine Sensitivität von 95%. Gleichzeitig haben 5 der schwangeren Frauen fälschlicherweise ein negatives Testergebnis erhalten. Dies wird als falsch-negativ Rate bezeichnet.

Bei den restlichen 900 nicht-schwangeren Frauen zeigt der Test beispielsweise bei 90 von ihnen fälschlicherweise ein positives Ergebnis. Diese 90 Fälle sind sogenannte "falsch-positive" Ergebnisse. Somit würde der Test 810 der nicht-schwangeren Frauen korrekt erkennen. Dies wir auch als Spezifität bezeichnet.

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