Hinweise

In der Labormedizin finden sich zahlreiche Abkürzungen. Die wichtigsten Abkürzungen aus der Laboratoriumsmedizin und Zeitangaben sowie Präfixe mathematischer Einheiten finden Sie hier.

Eine Übersicht über die PCR-Technik finden Sie hier.
Diese können in der Diagnostik u. a. eingesetzt werden, um Infektionen von verschiedenen Viren oder Bakterien nachzuweisen oder eher auszuschließen, die Viruslast zu bestimmen oder ein Therapiemonitoring zu ermöglich (z. B. HIV, HCV, HSV).
In der humangenetischen Diagnostik können mittels PCR bestimmte Gene nachgewiesen werden (z. B. HLA-B27), definierte Mutationen / Polymorphismen bestimmt oder bestimmte genetische Veränderungen detektiert werden (z. B. Chorea Huntington, BCR/Abl-Translokation).

In der Richtlinie der Bundesärztekammer zur Qualitätssicherung laboratoriumsmedizinischer Untersuchungen werden die Qualitätssicherungsmaßnahmen in der Heilkunde beschrieben.
Dabei gelten die im Teil A der Richtlinie beschriebenen grundlegenden Anforderungen für alle laboratoriumsmedizinischen Untersuchungen.

Einflussgrößen können eine in vivo Wirkung auf Konzentration, Aktivität etc. des zu messenden Analyten besitzen. Einflussgrößen sind unabhängig vom Messsystem, das Ergebnis ist technisch korrekt.
Einflussgrößen können beispielsweise sein: genetische Faktoren, Geschlecht, Ethnie, circadiane Rhythmen usw.

Störgrößen können einen in vitro Effekt besitzen und das Messergebnis sowohl methodenabhängig als auch methodenunabhängig beeinflussen.

Methodenabhängige Störgrößen beeinflussen die Messmethode, wodurch das Ergebnis analytisch nicht korrekt und daher medizinisch nicht verwertbar ist (z. B. starke Hyperbilirubinämie, starke Lipämie).

Methodenunabhängige Störgrößen beeinflussen die Messmethode nicht, wodurch das Ergebnis analytisch zwar korrekt ist, die medizinische Aussagekraft aber eingeschränkt sein kann (z. B. mäßige Hämolyse: intravasal oder extravasal?).

Der Positive Prädiktive Wert (PPW) gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit jemand tatsächlich krank ist, der auch mit dem Analyseergebnis als krank eingestuft wird.

Rechnerisch ergibt sich der PPW [%] aus der Anzahl richtig positiver Ergebnisse (*1) geteilt durch die Anzahl sämtlicher positiver Ergebnisse (*2) x 100

(*1) korrekt positive Ergebnisse, die Personen sind tatsächlich krank
(*2) alle positiven Ergebnisse unabhängig davon, ob die getesteten Personen tatsächlich krank sind oder nicht.

Hat ein Test einen PPW von nur 50%, so bedeutet dies, dass jedes zweite Testergebnis eine gesunde Person als „krank“ bewertet. Die Verlässlichkeit der Ergebnisaussage ist daher stark eingeschränkt. Ein hoher PPW von beispielsweise 98% liefert demgegenüber eine hohe Verlässlichkeit, dass eine kranke Person tatsächlich auch korrekt als „krank“ getestet wird.

Der Negative Prädiktive Wert (NPW) gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit jemand tatsächlich nicht krank ist, der auch mit dem Analyseergebnis als nicht krank eingestuft wird.

Rechnerisch ergibt sich der NPW [%] ausder Anzahl richtig negativer Ergebnisse (*3) geteilt durch die Anzahl sämtlicher negativer Ergebnisse (*4) x 100

(*3) korrekt negative Ergebnisse, die Personen sind tatsächlich nicht krank
(*4) alle negativen Ergebnisse unabhängig davon, ob die getesteten Personen tatsächlich gesund sind oder nicht.

Hat ein Test einen NPW von nur 50%, so bedeutet dies, dass jedes zweite Testergebnis eine kranke Person als „gesund“ bewertet. Die Verlässlichkeit der Ergebnisaussage ist daher stark eingeschränkt. Ein hoher NPW von beispielsweise 98% liefert demgegenüber eine hohe Verlässlichkeit, dass eine gesunde Person tatsächlich auch korrekt als „nicht krank“ getestet wird.

Bei der Messung von Analysen spielen Präzision und Richtigkeit eine erhebliche Rolle bei der Qualität des Messergebnisses.
Die Präzision beschreibt hierbei die Wiederholgenauigkeit eines Labortestest, d.h. wie präzise wird der Messwert derselben Probe reproduzierbar gemessen.
Die Richtigkeit beschreibt, wie nahe das Messergebnis am korrekten Wert liegt.

Eine ausführlichere Beschreibung der Präzision und Richtigkeit finden Sie hier.

Die Sensitivität einer labormedizinischen Analyse gibt an, wie hoch der Anteil der kranken Personen mit dem Labortest korrekt als „krank“ eingestuft werden.

 

Die Sensitivität wird ermittelt durch:

Sensitivität [%] = 100 x Anzahl richtig positiver Ergebnisse / Anzahl der gesamten Ergebnisse

Die Sensitivität gibt somit die Wahrscheinlichkeit an, wie sicher eine kranke Person labormedizinisch korrekt als „krank“ klassifiziert wird.

Eine ausführlichere Beschreibung der Sensitivität finden Sie hier.

Die Spezifität einer labormedizinischen Analyse gibt an, wie hoch der Anteil der nicht-kranken Personen mit dem Labortest korrekt als „nicht krank“ eingestuft werden.

 

Die Spezifität wird ermittelt durch:

Spezifität [%] = 100 x Anzahl richtig negativer Ergebnisse / Anzahl der tatsächlich
nicht-kranken Personen

Die Spezifität gibt somit die Wahrscheinlichkeit an, wie sicher eine nicht-kranke Person labormedizinisch korrekt als „nicht krank“ klassifiziert wird.

Eine ausführlichere Beschreibung der Spezifität finden Sie hier.