durch Politik und BehördenMassive Abhängigkeit von Zahl der durchgeführten Tests
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Bei einer Bevölkerung von knapp über 83 Millionen hat man innerhalb von sieben Tagen etwa 1,1 Millionen Personen getestet, das entspricht 1,325 %. Geht man nun davon aus, dass diese Testrate auch bei einer Population von 100.000 Menschen eingehalten wird, so kommt man auf 1.325 Tests, die in einer Woche durchgeführt wurden, wobei die Inzidenz auf der Basis dieser 1.325 Testergebnisse bestimmt wird. Was geschieht nun bei Inzidenzen, die sich im Bereich um 100 oder darunter bewegen? Geht man beispielsweise von 100 echt Positiven aus, so befinden sich unter den 1.325 Probanden natürlich 1.225 echt Negative. Bei einer Spezifität von 98 % – auch die anderen Werte werden später noch betrachtet – muss man aber mit einem Anteil an falsch Positiven in Höhe von 2 % rechnen, das sind in diesem Fall 2 % von 1.225, also 24,5. Zusätzlich zu den 100 tatsächlich positiven Probanden kommen also 24 oder 25 falsch positive Probanden, was zu einer gemessenen Inzidenz 124,5 führt – deutlich höher als die echte Inzidenz von 100. Es mag dabei der eine oder andere falsch Negative übersehen worden sein, aber bei einer allgemein angenommenen Sensitivität von um die 99 %, mit der man den Anteil der tatsächlich erkannten echt positiven Testfälle beschreibt, kann es sich tatsächlich nur um den einen oder anderen handeln, denn ein Prozent von 100 ist 1. Am Effekt ändert das nichts: Aus 100 echt Positiven erhält man 124,5 gemeldete Positive, was die Bedeutung dieser Kennzahl wieder einmal relativiert. Nimmt man beispielsweise nur noch 50 echt positive Fälle an, so erhöht sich die Anzahl der echt Negativen auf 1.275, und da zwei Prozent von 1.275 gerade 25,5 sind, kommen zu den 50 echten noch 25 oder 26 falsche Positive hinzu. An der Anzahl der falsch Positiven hat sich nicht viel geändert, an ihrem Anteil an den Gemeldeten allerdings sehr wohl, denn gemeldet werden jetzt 75 oder 76 Fälle, und ein Drittel davon besteht aus falsch Positiven.