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Aktive Benutzer in diesem Thema

  1. #11
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    Ich hab auch random Zahlen eingesetzt bis die Rechnung gestimmt hat und kam dann auf 20%



  2. #12
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    Ich dachte Falsch-Positiv = 1 - Spez und Falsch - Negativ = 1 - Sens. In die 4-Felder-Tafel rein und damit dann die richtig-positiven und richtig-negativen berechnen. Und daraus dann den PPW. Habe leider die Zahlen nicht mehr im Kopf und ehrlich gesagt keine Ahnung ob diese Idee überhaupt richtig war 🤣🤣 jemand ne Ahnung?



  3. #13
    Unregistriert
    Guest
    Ich glaube man kann das rechnen, indem man die Prävalenz als x setzt und dann eine Gleichung aufstellt.
    Die 30 positiv getesteten Proben setzen sich aus den richtig positiven Tests, also Sensitivität x die Prävalenz, und aus den falsch positiven Tests, 1-Spezifität x 1-Prävalenz. Als Gleichung käme dann raus:
    0,03 ((30 von 1000 Proben))=X×0,93+0,024×(1-X)
    Und das ausgerechnet ergibt 1/6.
    Aber Aufstellen und Lösen von Gleichungssystemen sind auf jeden Fall relevant für den klinischen Alltag.



  4. #14
    Unregistriert
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    Also die elegante Lösung:

    Sensitivität 0,93 = Richtig Positive (RP) / Kranke (K) --> RP = 0,93*K
    Spezifität 0,976 = Richtig Negative (RN) / Gesunde (G) --> FP (Falsch positive) = 0,024 (1-Spez) * G

    Gesund (G)+ Krank (K) = 1000

    Alle positiven (AP) = 30
    30 (AP) = RP + FP (falsch positiv)

    30 = 0,93* K + 0,024*G
    K+G = 1000 --> G = 1000-K --> Einsetzten in die Formel oben

    --> 30 = 0,93*K + 0,024*(1000-K) --> Auflösen nach K --> K=6,6 (Das ist jetzt die Prävalenz)

    Jetzt noch die richtig positiven ausrechnen: RP= 0,93*6,6 = 6,12

    Dann den PPW ausrechnen: PPW= 6,12/30= 20%



  5. #15
    Unregistriert
    Guest

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    Ich habe mit einem Näherungswert gerechnet. Wenn nur 30 aus 1000 Personen einen positiven Wert haben, haben 970 Personen einen negativen Test. Wir gehen auch davon aus, dass die meisten getesteten Personen tatsächlich negativ sind (denn nur 7% falsch-negativ und nur 2,4% falsch-positiv). Ich habe daher die 970 auf 1000 "Gesunde" gerundet und mit dem Wert weiter gerechnet.

    Wenn ich also davon ausgehe, dass 1000 Getestete gesund sind, dann haben davon 24 ein falsch positives Ergebnis (falsch Positive -> 2,4%). Wenn ich weiß, dass es insgesamt 30 positive Testergebnisse gibt, dann habe ich 6 tatsächlich richtig-positive Ergebnisse. Daraus kann ich den PPW errechnen: 6/30= 0,2 entspricht 20%.

    Ich hoffe ich konnte euch weiterhelfen (und hoffe auch, dass ich hier keinen Quatsch erzähle ;) )

    Wie ich die falsch-positiven und falsch-negativen Werte errechnet habe:
    Sensitivität= 93% -> falsch-neg.= 7%
    Spezifität= 97,6% -> falsch-pos-= 2,4%



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