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Für das Ergebnis einer Testung der Gesamtbevölkerung wäre das ein rein theoretisches Beispiel. Falsche Zahlen bekommen wie wir bei einer fünfprozentigen Abweichung aber schon weit unterhalb der Gesamtbevölkerung. Die Frage wäre also, mit welchen zwei Prozentwerte
N wurden die bisherigen Tests durchgeführt? Je nach Antwort hätten wir bisher eine geringe oder eine sehr hohe falsch-positiv und falsch-negativ Testung.

Man müsste halt mal schauen, welche Werte für die Durchseuchung korrekt wären und ob es dann immer noch sehr hohe falsche Ergebnisse gibt, wenn man die Werte des alten PCR Test verwendet.

Hallo Travis,

Travis hat geschrieben: ↑Fr 12. Jun 2020, 07:55 Vorhin fiel mir folgendes Video dazu auf


Und ich frage mich, ob da irgendwo falsch gerechnet wurde.

zum Einen haben diese COVID-19-PCR-Tests eine sehr hohe Sensitivität, d.h. bei 100 % der Proben, die ausreichend Virusmaterial enthalten, wird der Test auch ein positives Ergebnis liefern. Das bedeutet aber nicht, dass 100 % aller Infizierten erkannt werden, weil beispielsweise die enthaltene Virusmenge von der Abnahme abhängt, dem Krankheitsstadium usw..

Zum Anderen reagieren die PCR-Tests ausschließlich auf das Genmaterial des SARS-CoV-19. Also wird kein Test positiv ausfallen, wenn die Probe kein Virusmaterial enthält. Es ist aber möglich, dass es bei der Abnahmestelle zu Verunreinigungen von Proben kommt, so dass am Ende Leute positiv getestet werden, die negativ waren.

Bei den Werten von Statista werden die Testergebnisse angegeben, wobei man berücksichtigen sollte, dass manche Leute im Verlauf mehrfach auf COVID-19 getestet werden, weswegen z.B. die Anzahl positiver Tests höher ist als die Anzahl der Infizierten.

Bei einer tatsächlichen Durchseuchung von 4 % der Bevölkerung sind also z.B. von 100.000.000 Einwohnern 4.000.000 infiziert. Führt man nun eine Stichprobe von 100.000 Tests aus, wären bei einer idealen Stichprobe 4.000 infiziert, 96.000 gesund. Ein Testverfahren das eine Sensitivität von 95 % hat, würde also nur 95 % der 4.000 Infizierten korrekt erkennen, das wären 3.800, aber 200 Infizierte als negativ testen. Bei einer Spezifität von ebenfalls 95 % würde also von dem Test von den 96.000 Gesunden 91.200 korrekt als negativ getestet, aber 4.800 fälschlich als Positiv. Somit würden bei einen solchen Test 8.800 der 100.000 Tests positiv ausfallen obwohl nur 4.000 es tatsächlich wären.

Wie weiter oben schon angedeutet, dürfte es bei den heutigen PCR-Tests aber nur durch Verunreinigungen zu falschpositiven Ergebnissen kommen, weswegen die Spezifität hier eher > 99,8 % liegen dürfte. Bei obiger Beispiel-Stichprobe würde das bedeuten, dass 192 der 96.000 Gesunden positiv getestet würden, was das Testergebnis insgesamt kaum noch verfälschen würde.

Eine gute Beschreibung der Testverfahren habe ich bei Heise gefunden:
https://www.heise.de/newsticker/meldung ... 91821.html

Schlecht Werte bei der Spezifität spielen eher bei den Antikörpertests eine Rolle, da deren Falsch-Positive Ergebnisse z.B.durch andere Coronavirus-Infektionen provoziert werden können.

Grüße,
Daniel.

P.S. Seine Berechnung der Reproduktionszahl ist allerdings falsch, da er bei einer reinen Verdopplung der Testmenge auf eine Reproduktionszahl von 2 kommt nur weil sich dann auch die Zahl der Infizierten verdoppelt. Ein Beispiel: heute testet man 100.000 Leute und davon sind 1.000 positiv. Wenn nun in den nächsten 14 Tagen weitere 100.000 Leute getestet werden, steigt die Gesamtzahl der Tests auf 200.000. Wenn bei diesen zweiten 100.000 Tests auch wieder 1.000 Leute positiv sind, hat sich die Gesamtzahl auf 2.000 erhöht. Die Reproduktionszahl gibt aber an wieviele Leute jeder Infizierte im Schnitt ansteckt - das wäre bei diesem Beispiel also eher ca 1. Anderes Beispiel: testet man heute statt 100.000 Leute 200.000 Leute und erhält daher doppelt so viele Positive, kann man überhaupt keine Angabe über die Reproduktionszahl machen, da diese einen Überblick über das zeitliche Infektionsgeschehen liefert - was natürlich bei einer Momentaufnahme nicht geht.

P.P.S Und nun noch die Testergebnisse der 23. KW lt Statista (https://de.statista.com/statistik/daten ... utschland/):
329.358 Tests, davon 3.031 positiv, das macht 0,920 %. Bei einer behaupteten Spezifität von 98,6 % und insgesamt keinem einzigen tatsächlich Infizierten in Deutschland, müssten es aber 1,4 % sein. Oder anders ausgedrückt: die realen Testergebnisse beweisen bereits, dass die Spezifität höher als diese behaupteten 98,6 % sein muss.

1Johannes4 hat geschrieben: ↑Fr 12. Jun 2020, 23:56
329.358 Tests, davon 3.031 positiv, das macht 0,920 %. Bei einer behaupteten Spezifität von 98,6 % und insgesamt keinem einzigen tatsächlich Infizierten in Deutschland, müssten es aber 1,4 % sein. Oder anders ausgedrückt: die realen Testergebnisse beweisen bereits, dass die Spezifität höher als diese behaupteten 98,6 % sein muss.

Aber 3031 fälsch positiv Getestete wären doch auch fatal, oder? Da würde diese Epidemie doch nur durch Testungen "am Leben erhalten" werden- bis endlich der "erlösende Impfstoff" fertig wäre. Hm...


LG

Hallo lovetrail,

lovetrail hat geschrieben: ↑Sa 13. Jun 2020, 09:27

1Johannes4 hat geschrieben: ↑Fr 12. Jun 2020, 23:56
329.358 Tests, davon 3.031 positiv, das macht 0,920 %. Bei einer behaupteten Spezifität von 98,6 % und insgesamt keinem einzigen tatsächlich Infizierten in Deutschland, müssten es aber 1,4 % sein. Oder anders ausgedrückt: die realen Testergebnisse beweisen bereits, dass die Spezifität höher als diese behaupteten 98,6 % sein muss.

Aber 3031 fälsch positiv Getestete wären doch auch fatal, oder? Da würde diese Epidemie doch nur durch Testungen "am Leben erhalten" werden- bis endlich der "erlösende Impfstoff" fertig wäre. Hm...

dass all die Leute, die positiv auf COVID-19 getestet wurden, tatsächlich falsch-positiv wären, wäre das worst-case Szenario hinsichtlich der Spezifität. Wie bereits geschrieben liegt die Spezifität aber sehr nahe an 100 %, was eigentlich einfach zu verstehen ist, wenn man sich ansieht, was da eigentlich wie getestet wird. Je nach Landkreis gibt es bei diesen Tests zur Zeit 0 (NULL !) positiv getestete, was bei einer schlechten Spezifität ein statistisch unwahrscheinlicher Zufall wäre.

Wenn Du Dir statistische Untersuchungen ansiehst, erkennt man häufig deren Seriosität z.B. auch an der Angabe des sogenannten Konfidenzintervalls, da dieses Auskunft darüber gibt, mit welcher „Sicherheit“ eine durchgeführte Stichprobe etwas über die tatsächlichen Verhältnisse aussagt.

Also sowohl dem Verständnis nach wie auch aufgrund der tatsächlichen Testergebnisse, muss die Spezifität fast 100 % erreichen, was bedeutet, dass die meisten der 3031 positiv Getesteten auch tatsächlich infiziert sein sollten. Aber da überall wo Menschen arbeiten auch Fehler passieren, kann es natürlich auch hier bedauerliche Fehler geben.

Ich kann keinen Zusammenhang zu irgendwelchen Impfungen sehen.

Allerdings macht diese Diskussion über die Spezifität wenigstens deutlich, dass es keinen Sinn macht irgendein Untersuchungsverfahren flächendeckend einzusetzen, das keine 100-prozentigen Ergebnisse verspricht. Besser man testet nur dort, wo man sich auch einen wirklichen Nutzen von einem Ergebnis versprechen kann und somit das Eingehen eines Messfehlers als Risiko im Vergleich zum Nutzen zu vernachlässigen ist.

Grüße,
Daniel.

Auch 95% ist nahe bei 100%. War die Spezifität der Tests denn von Anfang an nahe bei 100% und nicht eher bei 98% oder darunter? Aktuelle Tests sind nahe 99% aber solange gibt es die noch nicht.

Die Frage ist also ab bzw. seit wann Tests mit 99% verwendet werden?

Hallo Daniel!

Danke für deine Auskunft. Du scheinst dich da gut auszukennen.

1Johannes4 hat geschrieben: ↑Sa 13. Jun 2020, 10:00
Ich kann keinen Zusammenhang zu irgendwelchen Impfungen sehen.

Wieso? Liegt der Zusammenhang nicht auf der Hand? Wenn es keine Neuinfizierten mehr gäbe, dann macht auch eine Impfung wenig Sinn, bzw würde die Impfbereitschaft der Bevölkerung wohl weiter sinken.

Und dass eine Impfung gewollt ist, das ist wohl nicht zu übersehen. Bill Gates sprach sogar davon 7 Milliarden Menschen impfen zu wollen. Die verschiedensten Anstrengungen der Pharmabetriebe einen Impfstoff herzustellen, sind ja auch nicht rein idealistisch zu verstehen. Die machen das doch nicht umsonst.

Man müsste sich überhaupt einmal biblisch/geistig ansehen, was Impfungen bzw dieser Impfdrang zu bedeuten hat.
Das ganze Prinzip einer Impfung scheint mir geistlich fragwürdig. Oder gibt es dazu schriftgemäße, positive Parallelen?
LG

Hallo Travis,

Travis hat geschrieben: ↑Fr 12. Jun 2020, 07:55 Vorhin fiel mir folgendes Video dazu auf


Und ich frage mich, ob da irgendwo falsch gerechnet wurde.

Also zunächst mal verwendet der Redner auch den Begriff der „Durchseuchung“ falsch, weil er tatsächlich wohl eher vom Anteil der aktuell Infizierten in der Bevölkerung spricht. Die Durchseuchung beschreibt dagegen den Verbreitungsgrad einer Infektionskrankheit, addiert also kumulativ die Infizierten und setzt dieses in Beziehung zur Bevölkerung. Ein Beispiel: bleibt der prozentuale Anteil der Infizierten in der Gesamtbevölkerung über eine Zeitperiode gleich, ist die Reproduktionszahl 1, da statistisch jeder Infizierte immer einen Anderen ansteckt. Die Durchseuchung steigt währenddessen aber linear an. Anderes Beispiel: hätte man eine konstant bleibende Durchseuchung, könnte es somit keine Neuinfektionen geben und somit wäre dann die Reproduktionszahl 0.

Ab Minute 10:28 bezieht derjenige sich auf die Reproduktionsrate und „rechnet“ dann vor, dass bei gleichbleibenden „Durchseuchung“ durch eine Erhöhung des Testanzahl die Reproduktionszahl erhöht werden könnte. Das ist natürlich Unfug, denn entsprechend zur Testanzahl (Umfang der Stichprobe) ändert sich halt auch entsprechend die absolute Anzahl der Positiv-Getesteten, allerdings die Relation bleibt natürlich unverändert. Und sowohl für die Durchseuchung wie auch die Reproduktionszahl ist allein der relative Anteil der positiv Getesteten entscheidend.

Grüße,
Daniel.

Ja, das mit dem Begriff "Durchseuchung" kam mir auch seltsam vor. Den R-Wert hat man ja auch schon seitens der RKI für nur begrenzt aussagekräftig bezeichnet. Weshalb in den Medien immer wieder isoliert auf diesen Wert zurückgegriffen wird, ist mir nicht klar. Denn alleine für sich sagt er, laut RKI, nicht viel aus.

Grundsätzlich muss man wohl alle Tests die keine 100% Genauigkeit haben im Auge behalten. Selbst die 100% sind nicht 100% richtig, da sie auch inaktive Viren anzeigen. Es müsste also Tests geben, die 100% aktiven Virenvorkommens anzeigen können. Ob es das gibt oder geben kann, weiß ich nicht.

Leider bekommt man auf den Seiten des RKI keine Info darüber, welchen Test mit welcher Genauigkeit sie wann und wie lange genutzt haben.