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Corona-Schnelltests

Was bedeutet mein Corona-Schnelltestergebnis? Die richtige Interpretation von Testergebnissen ist nicht nur abhängig davon, wie gut der Test, sondern auch, wie verbreitet die Krankheit ist. In diesem Beitrag erklären wir Ihnen wie man Corona-Schnelltests richtig interpretiert.

Kein Corona trotz positivem Schnelltest? Die Ausbreitung macht’s!

Die Infektionszahlen sinken, die Einschränkungen werden Schritt für Schritt aufgehoben. In dieser Situation soll vor allem die breite Anwendung von Schnelltests sicherstellen, dass eine geregelte Rückkehr in die Normalität möglich ist. So kann sich jeder unmittelbar vor dem Besuch bei den Eltern oder bei Freunden, vor dem Einkaufen oder dem Restaurant- oder Konzertbesuch auf Corona testen. Da diese Tests auch in weiten Bereichen von Laien durchgeführt werden, ist es besonders wichtig, dass diese die Testergebnisse auch verstehen und richtig interpretieren können. Es ist unter bestimmten Umständen nämlich wahrscheinlich, dass man trotz positivem Schnelltest nicht infiziert ist – und umgekehrt. Wie kann das sein? Simply Rational hat in Zusammenarbeit mit dem Robert-Koch-Institut eine Anleitung zur Interpretation von Schnelltestergebnissen erstellt. Es kommt dabei nicht nur auf die Genauigkeit (die sog. Spezifität und Sensitivität des Tests) an, sondern darüber hinaus vor allem auch auf die Ausbreitung des Virus in einer bestimmten Bevölkerung oder Bevölkerungsgruppe an.

Das Paul-Ehrlich-Institut hat Mindestanforderungen für die Sensitivität und Spezifität von Schnelltests definiert. Um zugelassen zu werden, muss ein Schnelltest eine Sensitivität von mindestens 80% und eine Spezifität von mindestens 97% haben. Was bedeuten diese Werte? Die Sensitivität ist die Fähigkeit eines Tests, Erkrankte zu erkennen: ein Test mit einer 80%igen Sensitivität würde also 80 von 100 Personen mit einer SARS-CoV-2 Infektion korrekt identifizieren, also ein „positives“ Ergebnis anzeigen. 20 von 100 würden fälschlicherweise ein negatives Ergebnis erhalten. Die Spezifität gibt wiederum an, wie gut der Test darin ist, nicht Erkrankte zu erkennen. Bei einem Test mit einer 97%igen Spezifität würden 97 von 100 Nichtinfizierten auch ein korrektes „negatives“ Ergebnis bekommen. 3 von 100 würden allerdings ein falsch-positives Ergebnis erhalten.

Übersehen wird jedoch oft ein dritter, äußerst maßgeblicher Einflussfaktor: die Prävalenz, also die Verbreitung des Virus in einer Bevölkerung oder Gruppe. Denn in den meisten Fällen ist es ja nicht so, dass es gleichermaßen viele Erkrankte und nicht Erkrankte in einer Bevölkerung gibt. Meistens überwiegen die nicht Erkrankten um ein Vielfaches. Um das Verhältnis von Sensitivität, Spezifität und Prävalenz zu verstehen, kann man sog. Natürliche Häufigkeitsbäume zu Hilfe nehmen (Abb. 1 und 2). Stellen wir uns eine hypothetische Population von 1.000.000 Menschen vor. Bei einer Prävalenz von 0,01% z.B., was 100 Infizierten von 1.000.000 Personen entspricht (Abb. 1), einer Sensitivität von 80% und einer Spezifizität von 97%, werden 29.997 Personen positiv getestet, wovon aber nur 80 tatsächlich infiziert sind (Abb. 1). Dies kommt daher, weil es so viel mehr nicht Erkrankte als Erkrankte gibt. Wenn fast 100% der Bevölkerung nicht Erkrankte sind und (bei 97%iger Spezifität) 3% davon ein falsch-positives Testergebnis erhalten, dann übersteigt das den Anteil der Erkrankten, nämlich 0,01%, natürlich um ein Vielfaches (um das 300-fache, um genau zu sein). Die Tatsache, dass der Schnelltest darüber hinaus auch nur 80% der Erkrankten korrekt als solche erkennt, verschlechtert diesen Umstand weiter, so dass in dieser Situation lediglich 0,3% der Personen mit einem positiven Testergebnis auch wirklich Corona haben.

Abbildung 1

Schauen wir uns eine andere Situation an, in der das Infektionsgeschehen gerade stark grassiert und 40% einer Bevölkerung oder Gruppe infiziert sind (siehe Abb. 2). Nun halten sich die Erkrankten und nicht Erkrankten beinahe die Balance und jetzt erhalten nur noch 5,3% all derer, die positiv getestet haben, ein falsch-positives Ergebnis. Die überwiegende Mehrheit, 94,7% erhielten ein positives Testergebnis, weil sie auch wirklich mit Corona infiziert sind. In dieser Situation kann man also bei einem positiven Schnelltestergebnis zu 94,7% davon ausgehen, dass man tatsächlich infiziert ist. Daher ist die erste wichtige Erkenntnis über (Schnell-)tests, dass deren Aussagekraft stark von der Ausbreitung des Virus abhängt. Steigt die Prävalenz, steigt die Aussagekraft positiver Schnelltestergebnisse und die negativer fällt. Fällt die Prävalenz, ist es umgekehrt. Aus diesem Grund sind flächendeckende Schnelltests bei einer geringen Verbreitung des Virus nur bedingt effektiv, da sie sehr viele falsch-positive Tests erzeugen können.

Abbildung 2

Daher sollte man ein positives Schnelltestergebnis immer nochmal mit einem PCR-Test bestätigen. In der derzeitigen Situation in Deutschland kann man sich bei einem negativen Schnelltestergebnis jedoch recht sicher sein, dass man nicht infiziert ist (über 99%).

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Erfahren Sie hier weitere Details darüber, wann (Schnell-)tests ein effektives Mittel im Kampf gegen Corona sein können und wann man sie besser nicht einsetzen sollte.