Gesundheit

Positiver HIV-Schnelltest – wie wahrscheinlich ist die Infektion?

SeitOktober sind HIV-Schnelltests in Apotheken, Drogerien oder aus dem Netzerhältlich. Statistik-Experten plädieren für verständlichere Aufklärung. Dennauch bei korrekten Herstellerangaben ist die Fehlerquote ihren Berechnungenzufolge höher, als angenommen. Unter anderem wegen dieser Limitationen hattedie ABDA im vergangenen Jahr die Apothekenpflicht für die Selbsttests gefordert.

Bin ich HIV-positiv? Für die Antwort wünschen sich Betroffene eigentlich keineWahrscheinlichkeiten, sondern Gewissheit. Diese versprechen HIV-Schnelltests,die seit Oktober auch in Apotheken, Drogerien oder im Netz verkauft werdendürfen. Die Deutsche Aids Hilfe empfiehlt dazu Tests mit einem CE-Kennzeichen undeiner nahezu hundertprozentigen Sensitivität. Dies trifft beispielsweise fürden vonRatiopharm vertriebenen „Autotest VIH“ zu. Der Gebrauchsinformation zufolge liegen die Sensitivität bei 100 unddie Spezifität bei 99,8 Prozent.

Das klingt doch ziemlichsicher, oder? Der Schein trügt, erklären Professor GerdGigerenzer (Max-Planck-Institut fürBildungsforschung), Professor ThomasBauer (Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung)und Professor Walter Krämer (TUDortmund) in der „Unstatistik des Monats“, die vergangene Woche veröffentlicht wurde.

Sensitivitätund Spezifität

Um dieSchlussfolgerungen der Statistik-Experten nachzuvollziehen, hilft esmöglicherweise, sich den Unterschied zwischen Sensitivität und Spezifität nocheinmal zu vergegenwärtigen. Die Sensitivitätstehtfür die Wahrscheinlichkeit, mit der das Testergebnis einer tatsächlich infiziertenPerson positiv ausfällt. Hier liegt der Autotest VIH, sofern er korrektangewendet wird, mit 100 Prozent auf der dunkelgrünen Seite.

Die Spezifität gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass eine Person, dienicht HIV-infiziert ist, ein negatives Testergebnis erhält. Ein Wert von 99,8Prozent bedeutet, dass die „Falsch-Alarm-Rate“ 0,2 Prozent beträgt.

Einer von13 positiven Tests trifft zu

Im Fallevon HIV-Infektionen ist diese Fehlerquote gar nicht so niedrig, wie sie klingt.Weshalb, verdeutlichen die Statistik-Experten anhand einer Beispielrechnung. Soleben laut dem Statistischen Bundesamt in Deutschland etwa 69 Millionen volljährigePersonen. Schätzungen des Robert Koch Instituts zufolge sind davon etwa 11.400mit dem HI-Virus infiziert, ohne es zu wissen. Hochgerechnet auf die 69 Millionen Erwachsenen ist das eine von 6.000 Personen.

Würde mannun hypothetisch eine Stichprobe von genau 6.000 Menschen testen, fiele dasTestergebnis der einen, tatsächlich infizierten, Person positiv aus. Aufgrundder „Falsch-Alarm-Rate“ von 0,2 Prozent erhielten allerdings auch zwölf weiterePersonen ein positives Ergebnis, die gar nicht infiziert sind. Umgekehrt ausgedrückt:Von 13 positiven Testergebnissen wäre nur eines zutreffend. Und diese Rechnung basiert auf den Annahmen,dass die Herstellerangaben korrekt sind und der Test richtig angewendet wurde.Andernfalls könnte die Trefferquote sogar noch geringer sein.

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